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内存减6倍、精度0损失,推理提速8倍!谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术,能将KV缓存6倍压缩、无精度损失,推理速度提升8倍,解决内存瓶颈问题,为大语言模型应用扫清障碍,引发业界关注,还致存储芯片巨头股价大跌。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型(MoE),它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势,如计算高效、适合并行等,还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进,包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
文言文秒杀所有大模型!100%攻击成功,轻松突破安全防线
南洋理工等机构团队提出基于文言文语境的自动化黑盒测试框架CC - BOS,利用果蝇算法和8维策略空间,暴露主流大语言模型安全盲区,实验显示对6款主流模型攻击成功率达100%。
Legora、Mercor 都在用,Reducto 能成为独立的 LLM 数据入口吗?
当前企业AI落地瓶颈在数据质量,Reducto聚焦数据准确性,以文档解析API提供Agentic OCR能力。它获多轮融资,估值达6亿美元,但面临多模态模型竞争及定价等问题,其未来走向待察。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5,CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题,CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法,重新设计奖励函数。经训练,40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5,实验证明该方法效果显著,还带来理论洞察。
从多模态大模型中「拆」出音频向量模型
Google 发布原生多模态向量模型 Gemini Embedding 2,推动 Omni Embedding 发展。Jina AI 团队分享从多模态大模型中「拆」出音频向量模型的经验,介绍架构、训练数据,对比四种做法,还提及评测、应用场景及结论。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
The Batch: 918 | 智能体 AI 引发投资者恐慌
投资者担忧AI系统动摇软件制造商商业根基,致标普软件与服务指数等大幅下挫。Anthropic推出多款产品加剧风波,后与部分公司合作使SaaS类股反弹,但未收复全部跌幅。AI正重塑软件市场,SaaS未死,正迈向AI原生化。
CUTLASS 笔记 (2):混合精度 GEMM kernel
文章介绍实现支持不同精度的 GEMM 算子,解析精度转换技术细节,还介绍根据 PTX 文档实现自定义 FP8 精度的 GEMM kernel,包括揭开 MMA Atom 面纱、分析 TV 与 MN Layout 等,最后完成精度验证。
手把手带你构建第一个业务本体(Ontology):为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体,阐述Agent需本体的原因,讲解TBox与ABox概念。给出构建流程,介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具,实战构建‘订单加急交付’本体并验证,还演示Python程序推理,展望本体应用场景。