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SHI-Labs
2 repository indicizzati · Vedi su GitHub
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NATTEN
Fast Multi-dimensional Sparse Attention
C++ · 797 stelle
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physical-ai-bench
[CVPR 2026 Oral] PAI-Bench: A Comprehensive Benchmark for Physical AI
Python · 99 stelle
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Int32 offset overflow in the compute-delta reduction silently corrupts dQ/dK for long sequences Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 55/100
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 88/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
SHI-Labs/physical-ai-bench#9 · 1 reazione ·
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 45/100
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Difficoltà 3/5 1-2 giorni Idoneità per principianti 35/100
SHI-Labs/physical-ai-bench#6 · 1 commento ·
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Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 35/100
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Flash Attention 4 Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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video generation duration Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 15/100
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RoPE vs RPB Aperta
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
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feature-request
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
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Custom Attention Mask Aperta
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 25/100
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feature-request
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 30/100
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feature-request
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 35/100
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feature-request
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 42/100
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Arbitrary masks Apertafeature-request
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100
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Nested tensors Apertafeature-request
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 25/100