「推荐系统架构」共找到 3481 篇相关文章
不改模型、不降质量，谷歌让Gemma 4快了3倍：本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构，推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。
Zendesk：生成式 AI 让代码不再稀缺，研发瓶颈转向“吸收能力”
Zendesk 提出生成式 AI 改变软件交付核心制约因素，从编写代码转为‘吸收能力’。文章阐述该概念，提出四项应对措施，还指出 AI 对不同系统的影响，深化了编码非瓶颈的观点。
几千亿美元远远不够！黄仁勋亲笔长文：AI 是人类历史上最大的基建浪潮
英伟达CEO黄仁勋发布长文，指出AI是关键基础设施，运行依托硬件、能源与经济规律。AI可解构为五层架构，目前投入仅数千亿美元，未来还有数万亿规模待建，正演变成最大基建运动。
1.7K Star 新晋神器！一款轻量、开箱即用的终端日志神器，AI 助力、实时可视化，效率飞升！
现在系统日志信息量大、噪声多，传统工具定位问题既慢又麻烦。而开源工具Gonzo基于Go语言开发，有实时日志流处理、交互式仪表盘等功能，安装简单，打破传统工具局限，节省时间。
吴恩达来信：Agentic编程与Agentic软件测试协同合作
在人工智能辅助编程时代，自主代理编程系统虽加快开发速度，但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试，对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。
终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
yann lecun（杨立昆）新公司AMI融资10亿美元，要做LLM的替代品
Yann LeCun离开Meta后与Alexandre LeBrun创立AMI Labs，获10.3亿美元融资。他们认为LLM有幻觉问题，AMI Labs用JEPA架构构建‘世界模型’，代码和论文将开源，不过短期内无产品和收入。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
AAAI 2026 Oral｜LENS：基于统一强化推理的分割大模型
文本提示图像分割技术有战略意义，但基于监督式微调的方法有泛化能力瓶颈。为此引入LENS框架，采用强化学习机制，还介绍其架构、奖励机制，该框架在测试中表现优异，代码已开源。
斩获3K+ star，再见传统开发！这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台，集成前沿模型，有聊天、绘画等全栈AI能力，具多模态交互和企业级部署支持，核心功能丰富，技术架构优，有实战成效，与同类有差异。