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新闻资讯8

GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026

GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。

AI科技大本营
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AI 应用开发的破局之路:字节跳动 Eino 框架实践

在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动沈桐介绍 Eino 框架在组件抽象和业务编排的创新实践。该框架以大模型为基础,解决应用开发中节点、信息流转和沉淀框架的问题,还给出开发实例,展望了未来重点方向。

InfoQ
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AI泡沫原罪:英伟达是AI戒不掉的“毒丸”?

海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均,上游获利多。还分析各环节风险,如英伟达怕需求下滑,云服务商有成本和产能风险,OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。

芯师爷
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3种主流AIPPT实现方式详解,最复杂的有开源方案。

文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT,速度快成本低但难调整;网页编程式效果与模型和提示词相关,易调整、数据精准;模板式有盈利案例,用模板填内容,较可控但实现复杂,还有开源项目PPTAgent可参考。

开源AI项目落地
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为什么说多模态是推荐系统破局的关键?来自饿了么一线的实战复盘

文章围绕多模态推荐展开,从传统推荐算法演进到多模态表征技术,结合饿了么场景实践,还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作,梳理表征技术发展,详述饿了么系统设计与训练,分析生成式推荐方案及业界路线。

阿里云开发者
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万卡竞赛背后:容器正在成为AI时代的调度大脑

今年 Agent 与 AIGC 应用大爆发,Gartner 预计 2027 年超 75%的 AI/ML 工作负载将用容器技术部署。但现有容器技术栈不能直接用于 AI 业务,需解决两大技术挑战。阿里云 ACK 和 ACS 协同演进,应对挑战并不断突破,还积极投入开源。

InfoQ
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山姆奥特曼称OpenAI 有意收购Chrome

OpenAI CEO山姆·奥特曼在晚宴上透露,OpenAI 有意收购 Chrome,认为这能提升自家 AI 浏览器水平。此外,他还谈及 GPT - 5 开发、ChatGPT 相关问题、业务扩张计划等多方面内容。目前因法官考虑强制谷歌出售 Chrome,Perplexity 已报价 345 亿美元参与竞购。

AGI Hunt
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150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法

文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。

阿里云开发者
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火山引擎 veFuser:面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架

近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破,但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架,能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验,且未来会持续迭代。

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GenAI 退烧后,这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑

GenAI浪潮下,企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会,其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence,构建“数据智能飞轮”,MOI三层架构可打通数据到业务落地流程,还通过案例展现其解决实际痛点能力。

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