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1 ポイント·投稿者 zhisbug·4 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 zhisbug·4 か月前·0 コメント

Create a 5s 1080p Video in 4.5s with FastVideo on a Single GPU

1080p.fastvideo.org
12 ポイント·投稿者 zhisbug·4 か月前·1 コメント

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1 ポイント·投稿者 zhisbug·11 か月前·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·0 コメント

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1 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·0 コメント

Can LLMs play real-time games like supermario (other than Pokemon red)?

twitter.com
3 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·1 コメント

Sliding Tile Attention: A New Method That Speeds Up HunyuanVideo's Outputs by 3x

old.reddit.com
2 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·1 コメント

Fast Video Generation with Sliding Tile Attention

hao-ai-lab.github.io
12 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·2 コメント

More Efficient Chain-of-Thought Reasoning Through Certainty Probing

huggingface.co
6 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·2 コメント

AI Space Escape: Playing Games While Evaluting LLM Reasonsing

lmgame.org
13 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·2 コメント

Efficient LLM Scheduling by Learning to Rank

hao-ai-lab.github.io
2 ポイント·投稿者 zhisbug·昨年·1 コメント

FastVideo: a lightweight framework for accelerating large video diffusion models

github.com
110 ポイント·投稿者 zhisbug·2 年前·24 コメント

MuxServe: Flexible Spatial-Temporal Multiplexing for Multiple LLM Serving

hao-ai-lab.github.io
2 ポイント·投稿者 zhisbug·2 年前·1 コメント

Consistency LLM: converting LLMs to parallel decoders accelerates inference 3.5x

hao-ai-lab.github.io
461 ポイント·投稿者 zhisbug·2 年前·98 コメント

Throughput Is Not All You Need: Maxing Goodput in LLM Serving via Disaggregation

hao-ai-lab.github.io
5 ポイント·投稿者 zhisbug·2 年前·1 コメント

コメント

zhisbug
·4 か月前·議論
blog: https://haoailab.com/blogs/dreamverse/
zhisbug
·4 か月前·議論
blog: https://haoailab.com/blogs/fastvideo_realtime_1080p/
zhisbug
·11 か月前·議論
live demo is here: https://fastwan.fastvideo.org/
zhisbug
·昨年·議論
Pokémon is increasingly used to evaluate modern large language models, but current practices lack standardization, and depend heavily on game-specific harness. The Pokémon Red involves three major tasks—navigation, combat control and training a competitive Pokémon team. We find they come with limitations: navigation tasks are too hard, combat control is too simple, and Pokémon team training is too expensive. We address these issues in Lmgame Bench, a new framework offering standardized evaluations and initial results across diverse games.
zhisbug
·昨年·議論
where other models tops out in a few moves
zhisbug
·昨年·議論
More details here: https://x.com/haoailab/status/1909712259326394519
zhisbug
·昨年·議論
We find that spatial perception and spatial reasoning remain very difficult even for the strongest models like o3 or Claude 3.7
zhisbug
·昨年·議論
gaming agent code here: https://github.com/lmgame-org/GamingAgent/tree/main
zhisbug
·昨年·議論
https://hao-ai-lab.github.io/blogs/sta/
zhisbug
·昨年·議論
Sliding tile attention accelerates Hunyuan video generation by 3x with no quality drop and no need for training
zhisbug
·昨年·議論
Try our demo and let us know
zhisbug
·昨年·議論
This is pretty clever and seems to have high potential, but it still relies on humans. What if some day all humans cannot outsmart AI?
zhisbug
·昨年·議論
please try and give us feedback!
zhisbug
·昨年·議論
We hope to redefine ai evaluation via our gamified AI evaluation platform: game arena!
zhisbug
·昨年·議論
We study how to approximate the famous shortest-job-first scheduling in LLM inference!
zhisbug
·2 年前·議論
Hugginface model and data link: https://huggingface.co/FastVideo
zhisbug
·2 年前·議論
New work from the vLLM team that disaggregates prefill and decoding to maximize goodput (throughput subject to latency constraints) in LLM serving
zhisbug
·3 年前·議論
New parallel decoding algorithm that trades flops for latency reduction