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黄仁勋达沃斯首秀:GPU一卡难求,何来AI泡沫?
英伟达CEO黄仁勋在达沃斯首秀时力挺AI,提出‘五层蛋糕理论’,总结2025年‘三件大事’。他认为AI能增加就业、推动经济,回击‘AI泡沫论’,号召各国构建自己的AI。
DeepSeek又拿第一!首创「因果流」视觉推理,超越Gemini
DeepSeek开源DeepSeek - OCR2,引入DeepEncoder V2视觉编码器,打破传统模型扫描限制,模仿人类视觉「因果流」逻辑。它解决了传统VLM忽略图像语义结构问题,在多项测试中表现出色,还验证了「LLM作为视觉编码器」可行性。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型,面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践,如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等,还提及未来优化方向。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时,发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案,启动多个不同配置Kernel,依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
老黄极限游说成功!美国想卖中国英伟达GPU了?
英伟达CEO黄仁勋亲自游说,使限制其先进AI芯片出口的《GAIN AI法案》未被塞进国防法案。此前“对华鹰派”与英伟达等行业巨头激烈博弈,虽法案暂时搁浅,但新提案正在酝酿。
文心新出的推理大模型,给了我们信心
在 WAVE SUMMIT 2025 大会上,百度发布文心大模型 X1.1,是 X1 升级版,发布即上线可免费体验。它在事实性、指令遵循、智能体等能力显著提升,全方位测评表现出色,还开源新模型,展现百度全栈 AI 实力。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
构建分层的 Agentic RAG 系统:具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”,介绍 Protocol - H 架构,阐述组件、机制、实现与集成,经基准测试验证其优势,还提及未来研究方向。
突发,马斯克xAI解散了!22万张GPU忍痛全给Claude
马斯克官宣解散xAI并入SpaceX,同时将全球最强超算Colossus 1租给Claude。此前xAI与OpenAI竞争不利,Grok表现不佳且亏损严重。马斯克此举类似谷歌策略,可赚钱、扶持对手、盘活资产,还在法庭起诉OpenAI。
无需租GPU,一台24GB内存的笔记本就够了!
阿里开源稀疏 MoE 模型 Qwen3.6-35B-A3B,总参数 35B,激活 3B。它在智能体编程上超越前代,可与稠密模型媲美,支持多模态,已在 Qwen Studio 上线,还能集成第三方编程助手。