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随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。
开源 VibeSDK:把一句话变成线上应用,用它一键搭好自己的 AI平台
Cloudflare VibeSDK 是开源 AI vibe coding 平台,跑在 Cloudflare 开发者生态上,支持自然语言生成全栈 Web 应用,有分阶段代码生成、交互式聊天等功能,适用于多类人群和场景,还对比了同类项目。
重磅发布!国家队出手解决企业跨省通信「老大难」,语音识别错误率暴降20%
企业全国语音通信业务曾面临交付周期长、AI应用门槛高的问题。联通云犀平台以「全云化架构+语音AI基座」破局,实现架构重构与AI进化,降低方言识别错误率,在多行业落地降本增效。
万字长文!大模型(LLM)推理优化技术总结(非常详细)
文章聚焦大模型推理优化技术,介绍推理过程分预填充与解码阶段,还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等,如多查询注意力减少内存,FlashAttention 优化计算顺序。
美团开源LongCat-Image,6B参数挑战80B效果,中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image,在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型,还解决中文文本渲染难题,有精确图像编辑能力,且提供全链路开源方案。
LSTM之父向何恺明开炮:我学生才是残差学习奠基人
LSTM之父Jürgen Schmidhuber替学生Sepp Hochreiter发声,称残差学习30年前已诞生,1991年Sepp就用循环残差连接解决梯度消失问题,为残差思想奠基。他觉得将成果全归何恺明团队有失偏颇。
从技术狂欢到企业落地,智能编程的全球破局战
智能编程是AI应用增长快的赛道,正从代码补全迈向AI自主开发。国内模型能力提升,阿里Qwen3 - Coder超越部分闭源模型。阿里云通过多策略破局,其产品助力企业落地,但仍面临适配、安全等挑战。
13 万人收藏的 Openclaw 登顶GitHub No.1!附上超绝性价比部署指南!(保姆级)
Openclaw在GitHub上Star数近13万,登上多榜单TOP1。作者介绍用GitHub Codespaces零成本搭建其服务,搭配Kimi K2.5模型和Discord应用,还给出部署步骤、常见问题解决办法及功能演示。
对我来说,Claude Code 就是 AGI
作者分享项目中配置 Google Cloud Pub/Sub 服务的经历,以前手动或借助 ChatGPT 操作繁琐,现在用 Claude Code,只需描述问题,它就能自动完成分析、操作、验证等,作者认为其某种程度算 AGI。
万相2.6 X千问APP,功能价值和情绪价值兼具|甲子光年
12月16日阿里发布视频生成模型“万相2.6”,实现“角色扮演”功能突破。千问APP接入后上线“AI小剧场”,打破次元壁。千问兼具功能与情绪价值,阿里全栈布局助力其成“超级入口”。