「善意的混乱」共找到 10473 篇相关文章
2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野
数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。
记录下SGLang 开发，编译和Profile的几个小技巧
作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。
突发！你关注的AI博主被「焦点访谈」报道了！
AI博主花叔上了央视《焦点访谈》，他曾靠AI coding能力做出付费榜第一的App。时隔一年多再次被报道，他认为是时代需要这个故事。此外，他的开源项目「女娲.skll」已突破20000+stars。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
刚刚，Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践
Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。
Ilya、小扎之后，苏莱曼的「超级智能」进入7年倒计时！
主流AI公司从谈AGI转向「超级智能」。微软AI CEO苏莱曼宣布成立MAI超级智能团队，他定义的超级智能是人本主义的，重点布局三个领域，还面临安全可控等挑战，微软有7年窗口期。
AI 创业最大的问题，不是 FOMO，而是没想清楚
Anthropic 对齐研究负责人 Jordan Fisher 在 YC 分享中提出诸多 AI 创业思考，如按两年后世界规划产品、软件是否商品化、信任问题及护城河等，虽当下多无答案，但思考很重要。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
一键检测你的电脑能跑哪些大模型，这项目6！
介绍工具`LLMFit`，它用Rust编写，能自动检测硬件配置，判断大模型能否流畅运行，还可推荐最优量化版本和运行模式。该项目在Github获5.9k+ star，有多种安装方式。