「应用商店优化」共找到 3233 篇相关文章
Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
全球首款120通道PCIe5交换芯片面世,为国产AI基础设施赋能
随着AI算力需求增长,芯动科技推出全球领先的104/120通道PCIe Gen5交换芯片。该芯片功能及性能全面对标国际行业龙头,可适配全场景应用,其落地标志国产高端PCIe交换芯片实现关键跨越。
从检测到通用感知:构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享,分析语言与视觉原生模型架构区别,介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展,如Grounding DINO和DINO - X,还探讨其在多领域的应用和潜力。
全国首部AI大模型私有化部署标准,公开征集起草单位和个人!
近期AI政策频出,企业对AI应用需求攀升,倾向私有化部署,但行业面临技术错配等问题。国内首部AI大模型私有化部署标准《人工智能大模型私有化部署技术实施与评价指南》立项,正征集起草单位和个人。
阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例,提出 RIDE 方法论,包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行,还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
Loop Engineering,4层循环自我进化
Loop Engineering旨在解决人工调度agent的问题,设计系统替人prompt。其系统是四层嵌套循环,从内到外分别让agent干活、干得对、知道何时干、越干越好,还指出优化循环结构收益渐增。
国产新模王Qwen3.7-Max,海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max,或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用,内核优化不掉线,多项评测领先,应用场景丰富,已上线且兼容主流框架。
SpecKit 在成熟 Java 项目中的 AI 编码实践
文章分享SpecKit在成熟Java项目的AI编码实践,引入其作为规范管理工具,按标准化流程操作。介绍选型、环境准备、执行步骤,分析优缺点,还提及Qwen - Image解决AI绘画文字问题。