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SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录:4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s

本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录,详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程,公开4×B300 GPU实测吞吐数据,附复现代码与步骤

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新闻资讯8

斯坦福意外用AI生成超强CUDA内核,性能比人类专家优化得还要好!翻倍碾压原生PyTorch,华人主创

斯坦福团队意外发现AI生成的内核性能超人类专家优化的,在常见深度学习操作上能让性能提升近400%。其方法是生成自然语言优化思想再转化为代码,还使用多分支探索模式。

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《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造

研究聚焦评估推理型(DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high)与非推理型(DeepSeek V3和ChatGPT 4o)大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估,结果有差异。

力学与人工智能
开源动态8

微软开源Skill训练框架,让Agent白天干活,晚上自动复盘,Skill的自进化终于可监控了

微软开源SkillOpt v0.2.0,加入SkillOpt - Sleep让Agent可自我复盘。该文本空间优化框架能自动训练和优化skill,有透明化、质量控制等特点,适合重复、可评估任务场景。

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鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!

腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。

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AI 怎么自我改进?Lilian Weng 的答案是:先写好Harness

提出 Agent 基本公式的 Lilian Weng 探讨 AI 递归自我改进,强调‘harness’重要性,介绍其设计模式、优化方法,还提及未来挑战与有用基准。如 harness 工程额外包含工作流设计等,优化方式多样但也面临评估器弱等问题。

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大语言模型逻辑评估

现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题,研究团队提出 LOGICSCORE 框架,从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM,发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题,还分析典型逻辑错误。

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ASO应用商店优化原理和操作流程,ASO推广优化主要方式?(进阶篇一)

ASO进阶篇第一章:ASO的目标,ASO的原理和流程,ASO优化的主要方式。

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自动驾驶优化:从复杂性到实时工程

本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。

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不得不说你的GEO优化的很好

白杨SEO结合自身经验,分享AI搜索优化GEO推广相关问题。包括第一步要确认业务、分析现状找真实需求;介绍确定精准意图词的方法;还阐述GEO与SEO关系及推广效果和转化挂钩的办法。

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