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大模型推理加速全链路:内存管理、编译优化、量化与并行策略
本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战,如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法,还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。
开源如何促进平台构建过程中的协作
在KubeCon & CloudNativeCon欧洲大会上,Marcy Paramonova和Stéphane Cusin发表演讲指出平台是协作系统,需共同标准。开源提供共享标准与统一语言,还谈到赢得信任、文化转变等方面举措。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快,现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标,梳理四层检测框架,涵盖底层线索、时空一致性等,强调多层证据耦合与可解释性,还分析评测指标与数据集。
独家|「中科第五纪」完成数亿元A轮融资,率先开启海外商业落地
AI科技评论独家消息,具身智能企业「中科第五纪」近日完成数亿元A轮融资,年内已完成三轮。该公司还收获海外数亿订单。其提出超少样本具身操作大模型等核心技术,形成完整技术体系。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API,Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛,复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层,借用 GIScience 理论,实验显示能提升准确率,不过仍受数据质量等限制。
ACL 2026|证据摊开看,场景图画清:让流式视频大模型拿捏「何时开口」
随着多模态和大语言模型发展,人类与 AI 交互走向共生。现有视频大模型难把握响应时机,西北工业大学等团队在 ACL 2026 提出 Response - G1 框架,实验显示其提升了模型性能。
超150位全球AI一线技术专家齐聚巴黎,这场大会到底聊了些什么?|GOSIM Paris 2026圆满收官
5月6日,GOSIM Paris 2026进入第三天,议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚,探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点,还有五大主题论坛及工作坊,展示开源AI生态成果。
CNCF 警告:仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会(CNCF)指出,企业在 Kubernetes 上部署大语言模型(LLM)存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为,需增加额外控制层,引入 AI 特定控制。
一款好的 AI Native 硬件,硬件只是脚手架,真正壁垒一定是 Agent
奇朵团队创始人黄勇认为,做AI原生儿童硬件,应先定义场景或内容驱动的Agent,再为其打造硬件。他们推出面向6 - 12岁国内儿童、3 - 8岁海外儿童的相机与闪卡形态产品,通过与IP合作搭建可信任知识底座。
AI数据工程师在应用中如何"返璞归真"
文章反思‘知识库+Prompt工程+工具调用’轻量级Agent构建模式局限,指出其难应对知识质量、语义理解与规模化维护挑战。提出从‘Prompt驱动’到‘上下文工程’、从‘搭积木组装’到‘全链路闭环’的范式跃迁,并介绍MktAI知识体系建设。