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算法论文8

后生可畏!何恺明团队新成果发布,共一清华姚班大二在读

何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后,近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF),解决了原始MF三大核心问题。它预测函数,还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构,提升了实用性和效率。

量子位
产品应用8

不拼GPU!中兴扔出AI超节点,把token价格打下来

在万亿级大模型时代,传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术,从系统级协同架构出发,通过六大维度创新,绕开单GPU芯片瓶颈,AI算力基础设施,推动行业向开放、融合发展。

新智元
新闻资讯7

具身智能开始进入「下半场」:从会干活到干完活

具身智能正处热门,国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差,拉格朗日具身技术自研 Agentic OS,采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序,制定技能矩阵和排期计划,其团队背景多元,赌让机器人干完活路径。

AI科技评论
产品应用7

高通Nuvia架构介绍

本文详细介绍高通Nuvia架构。Nuvia由经验丰富芯片设计师创立,后被高通收购,旨在强化自研技术、拓展市场。Oryon CPU架构是其成果,虽面临法律争议,但设计独特,多方面表现出色,还具备安全功能和较高性能。

芯师爷
开源动态7

SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”

PD分离架构对大模型推理部署意义大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。

InfoQ
新闻资讯7

不跟英伟达走老路,这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解?

在国产GPU上市黄金窗口期,天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图,2027年前追赶英伟达,之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断,并展示边端算力产品及应用。

InfoQ
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Agent架构搭建 ≠ 堆Skills

现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。

newtype AI
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8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同

文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。

CourseAI
开源动态7

非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存

谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。

机器之心
新闻资讯8

强化学习之父Richard Sutton最新演讲揭示OaK架构:通向超级智能的八步愿景

强化学习之父Richard Sutton在演讲中介绍OaK架构,认为它是通向超级智能的路径。他回顾对简单通用AI智能体架构的追求,强调从经验学习、拟合世界的要性,还指出实现该架构需八个步骤,虽只是愿景但提供了发展路线图。

机器之心