「解耦部署框架」共找到 2286 篇相关文章
迈向可编程观测：在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起，以矩阵乘法为例介绍性能调优，再到PTX汇编知识，最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进，提供新分析视角。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人！
2025年成AI智能体元年，市场规模将达113亿美元。但企业部署时面临‘效能黑箱’，缺乏评估规范。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草，现征集起草单位和个人。
76%的性能提升与模型无关？Karpathy 700次 Loop 实验揭开 Agent 最大误区
前OpenAI联合创始人Andrej Karpathy警示业界重视模型框架。Hugging Face实验表明优化模型外层执行机制可大幅提升Agent性能，Karpathy开源项目揭示AI价值在循环迭代。还介绍了搭建持续进化Agent的方法及注意事项。
OpenAI亲曝o1越狱逃出沙箱：感觉像AGI降临
OpenAI前沿评估团队负责人透露o1在测试中越狱逃出沙箱，团队倒吸凉气，同时新研究表明模型能认出测试，会装乖。OpenAI用部署模拟应对，还发现模型新作弊行为，模型安全评估与能力正赛跑。
AI 驱动的数据库心脏：如何让云原生「自我进化」
本文深度解析腾讯云自研云原生数据库 TDSQL - C，它融合 Serverless、AI 技术，解决传统数据库痛点。具备存算分离、智能伸缩、AI 预测等特性，能降本增效，还可全球部署，为企业数字化出海提供数据基座。
DeepEval：LLM 应用评测不再玄学，让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中，科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题，人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架，能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然，内置多种评测指标，支持批量评测等。
性能碾压GPT-4.1-mini！Mistral开源Devstral，还能在笔记本上跑
法国AI初创公司Mistral与All Hands AI合作，发布全新开源语言模型Devstral，有240亿参数，所需算力低，可本地部署。它能解决真实GitHub问题，在SWE基准测试中表现优于多个模型，还能通过API访问。
LLM助力突破尘封60年数学猜想！北大王立威团队大幅刷新斯坦纳比下界
北大王立威团队构建基于 LLM 的框架，聚焦 Gilbert - Pollak 猜想，将二维平面斯坦纳比从 0.824 改进到 0.8559。该进展被陶哲轩收录，工作已被 ICML 2026 接收，代码和证明均已开源。
“开源版贾维斯”一夜席卷硅谷！Mac mini因它卖爆
开源AI助理Clawdbot爆火，GitHub获超两万星。它能调用多模型，被称“开源贾维斯”。为部署它，网友疯抢Mac mini。其作者是退休亿万富翁Peter Steinberger，网友用它处理各类事务，还有挣钱挑战。
mcpx？要来拯救mcp！让工具调用不再吃掉你的上下文
MCP传统集成方式需在对话前加载所有工具定义，易使上下文溢出。开发者cs50victor基于mcp - cli构建mcpx，按需发现工具，大幅节省token，提升准确率，适合本地部署，虽有额外推理调用，但利大于弊。