「MoE架构」共找到 1948 篇相关文章
Transformer上限触顶,Mobius能否引发下一代模型架构的革命?
自ChatGPT问世,Transformer上限备受关注。前OpenAI、Google负责人称其走到尽头。国内改进架构受算力限制。上海人工智能实验室的书生Mobius团队提出分离知识与推理的架构,有望解决商用等关键问题。
AutoDev 架构升级:多端编程 Agent(CLI/Desktop/Mobile),欢迎一起参与演进
作者介绍 AutoDev 架构升级情况,新架构基于 KMP + Compose 重构,构建多端编程 Agent,含 CLI、Desktop、Mobile 等版本。还引入 CodeGraph 节省成本,用 Compose 重塑界面,欢迎各方参与演进。
AutoDev CLI:打造 AI 生成的 AI Agent 质量保障与验证架构
文章介绍AutoDev CLI,它基于AutoDev MPP架构构建,旨在解决上一代AutoDev智能体测试难题。阐述其起步、迭代、演进、集成过程,实现从AI生成代码到验证、生成测试系统的转变,带来可验证、可演化、可移植的优势。
Claude Code完整技术栈都被扒出来了,Multi-Agent架构~
analysis_claude_code项目对Claude Code v1.0.33逆向工程分析,含混淆代码技术分析等。发现实时Steering机制、多Agent架构等,为AI agent系统设计实现提供技术参考,还介绍系统架构创新点。
离开OpenAI和Google后,两位大模型核心负责人决定卷下一代架构
曾是OpenAI的「强化学习最大主义者」Jerry Tworek,与谷歌Gemini预训练负责人Rohan Anil,共同创办Core Automation。他们探讨当前AI路线问题,认为下一代架构要能持续学习,还计划打造自动化AI实验室。
MoE推理「王炸」组合:昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中,MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型,经多方面优化,推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法,在昇腾不同平台展现卓越性能,为大模型落地提供支撑。
一文讲清三种AI应用系统的架构及及TOP威胁框架
文章从AI系统分类及架构出发,分析不同类型AI系统的威胁特征,并介绍现有的威胁分析框架。目前AI应用架构经历从GenAI到AI Agents,再到Agentic AI的演进,各方向独立发展,且威胁各有特点又有重合。
深度解读 DeepSeek V4.1 Flash 全新架构,如何成为显存杀手
本文深度解读DeepSeek最新发布的V4.1 Flash大模型,详解其全新CED架构与第二代压缩稀疏注意力CSA2,揭秘其通过架构创新大幅压缩KV缓存、降低显存算力成本,在长上下文Agent场景实现性能反超的细节。
AI Agent 记忆系统:从短期到长期的技术架构与实践
随着 AI Agent 应用发展,记忆系统成为构建实用 AI Agent 系统的关键技术。文章介绍了记忆基础概念、Agent 框架集成记忆系统的架构,阐述了短期记忆的上下文工程策略和长期记忆技术架构及集成,还分析了行业趋势与产品对比。
《生成式AI卓越架构设计指导原则》:从"能用AI"到"用好AI"
在2025云栖大会上,阿里云发布《生成式AI卓越架构设计指导原则》,以云原生“卓越架构五大支柱”为基础,针对大模型内容合规与安全治理等领域提建议,助力企业从‘能用AI’走向‘用好AI’。