人工智能：免训练加速DIT META提出自适应缓存新方法

　　AdaCache 是Meta 针对DiT 模型提出的一种高效加速技术，它通过动态分配缓存资源，根据视频内容的差异优化计算需求，无需额外训练即可显著提升图像和视频生成的效率。该方法将Di T 的扩散过程细分为多个步骤，利用残差计算和距离度量智能判断当前表示与缓存的差异，决定是否复用缓存以节省计算资源。同时，引入的运动正则化（MoReg）还能根据视频中的运动内容智能调整计算分配。实验证明，AdaCache 在保持高质量生成的同时，实现了显著的加速效果，为图像和视频生成应用提供了有力支持。
　　产业要闻
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　　GPU：英伟达、超威半导体、海光信息等；
　　FPGA：安路科技-U 等；
　　SoC：高通、全志科技等；
　　自然语言处理：科大讯飞等；
　　计算机视觉：商汤-W、格灵深瞳-U 等；
　　自动驾驶：德赛西威、中科创达、均胜电子、光庭信息；智慧交通：千方科技、万集科技；
　　AI+工业：中控技术、华大九天、广立微、概伦电子等。
　　风险提示：北美经济衰退预期逐步增强，宏观环境存在较大的不确定性，国际环境变化影响供应链及海外拓展；芯片紧缺可能影响相关公司的正常生产和交付，公司出货不及预期；公司生产和交付延期，导致收入及增速不及预期；信息化和数字化方面的需求和资本开支不及预期；市场竞争加剧，导致毛利率快速下滑；主要原材料价格上涨，导致毛利率不及预期；汇率波动影响外向型企业的汇兑收益与毛利率；人工智能技术进步不及预期；汽车与工业智能化进展不及预期。
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