「GPU优化」共找到 1614 篇相关文章
Java 30周年献礼:新LTS版本Java 25,服务器内存砍掉22%,AI开发起飞
2025年9月16日,Oracle推出Java 25,这是继JDK 21后首个LTS版本,官方提供八年支持。它含18个JDK增强提案,目标是优化AI运行、安全防护等,在省内存、提速度、简语法等方面均有显著改进。
告别随机性:Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性?
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性,而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略,实验验证有效,还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
追剧不断网,可能背后有个AI在加班,故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题,提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型,初始准确率低,经框架优化后,Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%,超人工水平。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
深夜开源首个万亿模型K2,压力给到OpenAI,Kimi时刻要来了?
昨晚,月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型,同步上线更新 API,价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA,展示出领先能力,还介绍训练关键技术,或成模型智能进化关键。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了!一次部署,终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点,实验验证其性能提升显著。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
MCP for 可观测2.0,6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议,它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤,阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果,还给出设计MCP Server的6个经验,最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
AGI失控率>90%!MIT教授算出「康普顿常数」,AI地球「夺权率」已锁定?
MIT教授研究指出,即使采用理想监督机制,人类成功控制超级智能概率仅52%,全面失控风险超90%。研究通过量化分析提出嵌套可扩展监督等理念,并在四个真实监管场景验证,探讨如何优化现实监管系统。
2025年4月17日消息,OpenAI 连发o3和o4 mini,o3为强大推理模型,o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具,可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI,兼容所有模型。