「计算基础设施」共找到 1022 篇相关文章
AI Agent时代的「AWS」:Manus 背后的重要功臣 E2B 是何来头?
文章介绍 E2B 这一开源基础设施,它为 Manus agent 提供虚拟电脑支持,允许在云端安全沙盒运行 AI 生成代码。其沙盒月创建量一年增 375 倍,CEO 目标是成 AI Agent 时代的 AWS,还探讨了 AI Agent 相关问题。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。
OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升!安全专家坐不住了
OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布,它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型,在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术,能力提升但引发安全专家担忧,该技术可使模型内部计算增多,思维链监控或失效。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破,但良率计算方式与传统不同。训练未成功,推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单,财务数据也有隐忧,上市后存诸多疑问。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展(TTS)能提升推理大模型解决复杂问题的能力,但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准,评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大,混合策略性能更优。
全自研仿真GPU求解器x虚实对标物理测量工厂,打造具身合成数据SuperApp,加速具身仿真生态丨光轮智能@MEET2026
在量子位MEET2026大会上,光轮智能杨海波指出具身智能核心是数据,仿真是解决数据问题的唯一方案。光轮智能自研“测量、生成、求解”基础设施,建立全栈仿真平台,还打造多个“爆品应用”,为具身智能发展提供支撑。
英伟达新研究:小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。
超越 GoF:现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式,如GoF塑造软件设计,云计算引入新模式,机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式,含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等,并举例说明。
苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标,常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究,对比早融合与后融合,探讨多种因素对模型性能影响,发现早融合、多模态MoE优势,为后续研究指明方向。
黄仁勋剑桥预言:当智力沦为商品,灵魂才是硬通货!
新智元报道,黄仁勋在剑桥领完「霍金研究员」奖后称,智力即将比自来水还廉价,人类引以为傲的逻辑推演等很快会变得如水电般廉价。在「智力商品化」时代,审美、直觉和承担后果的勇气等无法被计算的能力才珍贵。