「API可扩展性」共找到 4338 篇相关文章
Gemini 3.5来了!今夜,谷歌亲手淘汰谷歌
谷歌I/O 2026大会火力全开,发布Gemini Omni、3.5 Flash、Spark等新品。Omni可接收任意输入生成视频,3.5 Flash性能强大,Spark是7×24h云端个人AI特工。谷歌多项能力同时到位,撕开了ASI入口。
Kubernetes v1.36 发布:安全默认配置强化,AI 工作负载支持日趋成熟
Kubernetes发布1.36版本,代号Haru,含70项增强功能。聚焦安全加固、AI和机器学习负载及API扩展性。安全功能多达GA,AI负载适配需求,还引入新功能,同时移除部分旧功能,Ingress NGINX正式退役。
马斯克终于成『AI No.1』,6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4,宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单,但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试,展现其在各方面的表现,如编码、数学、图像等,还提到了API速度和价格。
Speech-02语音模型登顶国际榜单:完美复刻声音,同事听后难辨真伪
MiniMax的Speech-02语音模型登顶国际榜单,超越OpenAI等海外模型。它引入可学习说话人编码器,有高扩展性,还能结合文本描述生成音色。测试显示其音色丰富、读音准、支持多语种,声音复刻逼真。
Qoder @database功能上线!自动关联数据库 Schema,后端 AI Coding 效率拉满
Qoder JetBrains插件上线@database功能,将数据库能力内置为核心上下文,可一键让AI结合真实业务表结构处理SQL编写等任务。它是JetBrains上唯一深度支持“数据库原生感知”的AI Coding插件,还介绍了使用方法、场景及注意事项。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性?
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
扒光谷歌Gemini 2.5:一份官方“翻车报告”,揭露AI Agent的8个秘密。
谷歌DeepMind发布Gemini 2.5技术报告,以玩《宝可梦 红/蓝》为例,展示构建有效智能体的案例。该系统架构由多部分组成,但运行状况百出,如上下文过长变差、产生幻觉等,也有亮点,还能提炼避坑方法。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
智能体编程“小钢炮”:Qwen3.6-35B-A3B开源!
Qwen3.6-35B-A3B开源,是稀疏MoE模型,总参350亿、激活参数30亿,轻量高效,在智能体编程等方面表现卓越,超越前代,可与稠密模型媲美,支持多模态,已在Qwen Studio上线并发布开源权重。