显存优化

开源大语言模型架构，无需自注意力，推理训练快且省显存 RWKV是一款创新开源大语言模型架构，打破主流Transformer依赖自注意力机制的设计路径，无需自注意力即可实现同等水平的模型效果，同时拥有更快的推理与训练速度，可显著降低显存占用，减少硬件资源消耗，适配更多中低显存硬件设备运行深度学习任务，目前在自然语言处理领域受到诸多开发者关注。

基于扩散模型的视频外延技术，解决GPU内存限制实现高分辨率扩展 该技术基于扩散模型，采用分布式处理与空间窗口合并方案，解决了现有视频扩展方案的GPU内存限制问题，可实现大规模视频外延，将低分辨率视频扩展为高分辨率视频，同时保持视频的空间与时间一致性，输出视觉观感自然的高质量扩展结果，适配大尺寸视频扩展需求。