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首次综述「边-云协同计算」,分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源,解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面,提出统一框架,还指明未来研究方向,如大语言模型部署、6G整合等。
记录下SGLang开发,优化,debug的技巧之大SKILL时代已来临
文章记录SGLang开发等技巧,介绍Agent在编程开发领域的强大能力,如完成多种工作、提升模型速度。还提及Agent流程优化方向,提醒警惕其偏差,指出人的价值转变,成为设计、把关和提炼者。
拆解、对比与优化:LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式
文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式,包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划,分析其优缺点、适用场景,还给出优化方法。
Andrej Karpathy 辣评Veo 3:视频生成将直接优化人类的注意力,TikTok只是弟弟
Andrej Karpathy发文对Google的Veo 3视频生成模型发表见解,指出视频生成技术进步带来四个关键转变,认为视频将成AI与人类交流绝佳界面,也引发众人对其利弊的讨论。
AICon 2025 深圳回顾:AI Agent 爆火全场,管理与推理优化成新焦点
2025年8月22 - 23日,AICon全球人工智能开发与应用大会在深圳落幕。70+嘉宾、800+开发者与企业代表参会,议题覆盖AI Agent、推理优化等。AI Agent成全场焦点,企业管理议题意外走红,展示了AI深入各领域的趋势。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
10步优化超越强化学习,仅需1条未标注数据!后训练强势破局
无监督的熵最小化(EM)方法仅需一条未标注数据和约10步优化,就能显著提升大模型在推理任务上的表现,甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习(RL)。EM为大模型后训练提供了更高效简洁的新思路。
企业官网GEO优化:可直接复制JSON-LD+llms.txt模板(适配AI推荐)
文章提供企业官网GEO优化方案,含首页、FAQ页结构化代码及llms.txt模板,还有通用FAQ选题。介绍使用方法、上线校验步骤和生效判断标准,助企业适配AI推荐。
OpenAI官宣:重组完成!非营利基金会手握1300亿美金股权,专注两大领域
OpenAI董事会主席Bret Taylor宣布公司完成资本重组,非营利的OpenAI基金会手握约1300亿美元股权,控制营利性业务。基金会初期250亿美元聚焦健康与疾病治疗、AI韧性技术方案。今晚Sam将直播答疑。
LLM驱动的威胁情报提取框架,从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击,需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具,通过LLM上下文学习等增强,能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式,还可转化成Sigma,在测试中表现优异。