「AI推理成本」共找到 11721 篇相关文章

产品应用7

基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战

作者参加 Google I/O 大会后,受 James 用 AI 做 SEO 启发,尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法,构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告,Gemini 负责理解决策,适合出海企业。

特工宇宙
新闻资讯7

华为版CUDA,全面开源了

华为宣布为昇腾AI GPU开源CANN软件工具包及Mind系列套件、工具链,让昇腾更好用。CANN类似华为版CUDA,目前到8.0版,支持多深度学习框架。同日,传奇GPU架构师创业公司浮出水面,挑战英伟达。

量子位
算法论文8

ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法

扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。

机器之心
算法论文8

Qwen&清华团队颠覆常识:大模型强化学习仅用20%关键token,比用全部token训练还好

Qwen与清华LeapLab团队研究发现,大模型强化学习训练推理能力时,仅20%高熵token就能撑起效果,甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录,还探讨了强化学习的相关特性。

量子位
开源动态7

LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析

文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。

GiantPandaLLM
算法论文7

苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器

如今打造强大多模态模型是AI重要目标,常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究,对比早融合与后融合,探讨多种因素对模型性能影响,发现早融合、多模态MoE优势,为后续研究指明方向。

新智元
推荐文章7

大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路

文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。

阿里云开发者
新闻资讯7

两个小时,10美元,Karpathy做了一个《指环王》3D游戏

Andrej Karpathy 让 Opus 5 根据《指环王》开篇文字,用 Three.js 制作三维场景,成本约 10 美元,两小时写出 5500 行代码。虽效果粗糙但有趣,他设想未来大模型能按需生成虚拟世界,不过也暴露大模型难以检查成果的问题。

机器之心
产品应用8

Qwen3.8-Max:编程与办公,全面跃升

今日正式发布Qwen3.8-Max,下周将开源其及Qwen3.8 - 27B模型权重。它参数达2.4万亿,在多方面全面提升。开发者可通过千问AI平台获API服务,性价比高。在编程、办公等场景表现出色,用户反馈良好。

千问大模型
新闻资讯7

1600代码造出水下曼哈顿, Fable 5让Karpathy看呆了

Fable 5重新上线,Arena.ai的Gostev用其生成63个3D世界,多数一次成型,连Karpathy都直呼没想到。1600行代码就能撑起水下曼哈顿,还能将世界名画变成可穿行的3D世界,但游戏是其弱项。

新智元