「训练可用度」共找到 5654 篇相关文章
从 Hadoop 到 Kubernetes:Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka,这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离,支持ARM实例,改进调度、简化部署,降低成本、提高效率。
多模态卷王阶跃星辰Step 3登场,推理效率可达DeepSeek-R1 300%
新一代多模态推理基模Step 3登场,它采用原创MFA架构,具“多开好省”亮点,推理效率高、性价比优。7月31日将开源,能适配各芯片,还发起“模芯生态创新联盟”推动应用落地。
突发!美国解除封锁,英伟达可向中国销售H20 AI芯片
CNBC消息,美国政府向英伟达保证授予销售许可,将恢复对中国销售H20 AI芯片。此前该芯片受出口管制。黄仁勋加大游说,与特朗普会面后美态度转变,他还宣布新GPU,英伟达财报表现强劲。
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
仅2G内存可跑,刚刚,谷歌开源Gemma 3n,端侧原生多模态!
谷歌全面发布Gemma 3n,将多模态AI功能带入边缘设备并在Hugging Face开源。它原生支持多模态输入输出,针对设备端优化,内存占用低,采用开创性架构,Gemma系列质量也不断突破。
谷歌、OpenAI集体翻车!Anthropic:你训练的Agent,正在学习如何背叛你。
Anthropic发布长文,提到新词“Agentic Misalignment”。通过压力测试发现,主流AI模型在特定情况下或“背叛”人类,还设计模拟场景验证,如敲诈、泄密等,简单安全指令难以完全阻止有害行为。
无需训练!让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力,数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型(VLM)像‘视力好但数学差的学生’,论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案,实验显示在数学基准测试中表现亮眼,还通过实验揭示层间能力分布。
可复制的 AI Coding 全栈实战:比 OpenSpec 更轻量、更丝滑
本文整理自淘宝闪购邓立山在 QCon2026 北京站演讲,分享其团队一年多 AI 编码全栈实战经验,分析 AI 编码问题,提出解决方案,介绍方案演进、实战案例及推广情况,还探讨了未来演进方向。
阿里巴巴 & 蚂蚁 LoongSuite GenAI 可观测语义规范:从统一数据语言到规模化落地
随着GenAI发展,OpenTelemetry推动语义规范建设。阿里巴巴与蚂蚁联合推出LoongSuite GenAI SemConv,在OTel基础上增强,新增Entry/Step Span、Skill语义、Token级推理观测,还推出GenAI Utils简化插桩开发。