「可预测并行架构」共找到 2405 篇相关文章
秒级集群翻转、分钟级IDC故障止损 | 同程大规模Elasticsearch平台架构设计与实践
在数据驱动时代,同程旅行核心业务依赖Elasticsearch,随着集群规模扩大,面临对用户、运维、平台要求高的挑战。本文分享同程ES平台架构设计、解决方案与实践成果,还展望借助大模型提升智能化水平。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
本文基于超1000+智能体应用实践经验,介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先,介绍AgentScope支持的多智能体模式,对比工作流与对话模式,给出架构选型指南,还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
牛,AI 写代码进入“编排时代”:Vibe Kanban 让多个 Agent 并行干活~~~
用Claude Code等写代码常需排队,Vibe Kanban思路直接,把AI coding agent当“同事”,用看板分配任务、并行跑多agent、可视化review改动。它亮点多,有多种使用场景,5分钟可上手。
国产AI首次「长出」原生记忆,非Transformer架构成新王!机器狗当场引爆WAIC
WAIC世界人工智能大会上,国产黑马RockAI的大模型Yan 2.0 Preview亮相,可多终端无损部署。它基于非Transformer架构,训练效率高,有原生记忆,实现端侧AI,展现出自主学习和多模态能力,引发关注。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域?
文章围绕Transformer架构展开,先介绍其诞生背景,对比CNN、RNN等模型,阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理,包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型,并提及通义千问3与MCP协议。
百度沧海·存储 Mantle 系统架构演进之路,SOSP'25 论文背后的故事
文章讲述百度沧海·存储Mantle系统架构演进故事。面对云存储挑战及业界方案局限,团队经多阶段探索,构建Mantle及MantleX架构,解决性能难题,并规划后续升级方向,为业界提供新思路。
ACL 2025杰出论文!用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量(CSV)解决验证损失与下游任务能力脱节问题,实验验证其提升了下游任务表现可预测性。
黎曼猜想推至理论边界99.55%!元代理架构AI:在思考中重塑大脑
科学家面临让AI解决复杂科学难题的问题,传统固定架构AI处理特定复杂问题不顺手。近日学术团队提出Eureka架构,能让AI动态“生长”专用“大脑”,在测试中表现出色,还在数学和物理领域有重大成果。