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翁荔陈丹琦加盟的840亿AI公司,公开第二篇论文
明星创业公司Thinking Machines公开第二篇研究论文,主题为“Modular Manifolds”,通过统一框架约束和优化网络不同层/模块,提升训练稳定性与效率。论文提出模块化流形思路,若应用于大模型,训练效率和稳定性将大幅提升。
Java 30周年献礼:新LTS版本Java 25,服务器内存砍掉22%,AI开发起飞
2025年9月16日,Oracle推出Java 25,这是继JDK 21后首个LTS版本,官方提供八年支持。它含18个JDK增强提案,目标是优化AI运行、安全防护等,在省内存、提速度、简语法等方面均有显著改进。
18岁女孩做养老机器人,上线2天卖爆了
18岁女孩Audrey Lo和团队推出养老机器人Sam,上线两天订单多到网站崩溃。它能24小时监测老人安全、提供陪伴,还可辅助护理人员。Audrey Lo此前还有两次创业经历,这款产品戳中市场痛点。
追剧不断网,可能背后有个AI在加班,故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题,提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型,初始准确率低,经框架优化后,Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%,超人工水平。
LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
「All in AI」的 Shopify,分享了他们的全员 AI 落地实践,全是干货
Shopify 三个月前决定「All in AI」,副总裁 Thawar 分享公司引入 AI 的策略、提升效果与三个「反直觉」见解。如全员无差别用 AI、让 AI 展示思考过程、重视新手等,还给出多个工作流案例。
深夜开源首个万亿模型K2,压力给到OpenAI,Kimi时刻要来了?
昨晚,月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型,同步上线更新 API,价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA,展示出领先能力,还介绍训练关键技术,或成模型智能进化关键。
错过血亏!我从2598个模板中,挖出了这10个神级AI工作流,让效率飙升~
作者从n8n的2598个模版中筛选10个实用工作流模板,覆盖多种场景,均为今年新开发且免费。模板开发思路和节点用法巧妙,有借鉴意义,还能提升AI生成工作流质量,文末可自取文件。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了!一次部署,终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点,实验验证其性能提升显著。