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为何我的 Docker 镜像如此庞大?使用“dive”进行深度剖析以找出臃肿之处
在AI项目里,Docker镜像可能臃肿庞大,影响开发与部署。本文以朴素BERT分类器镜像为例,指出未优化镜像会导致开发慢、CI/CD低效等问题,还介绍用dive工具剖析镜像,找出臃肿之处以优化。
CNSNS|西工大曹文博、张伟伟:克服优化求解器中的损失条件数瓶颈:一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注,但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈,指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR,在收敛速度与稳定性间建立平衡,实验验证其有效性。
与三位前沿研究者聊AI Agent:规则、环境与热潮下的真问题|五源小酒馆Vol.31
五源小酒馆对话三位AI Agent前沿研究者,探讨其发展进展、挑战。他们分享对Agent定义、能力边界判断等,提及过去技术突破,如DeepSeek工作,也指出通用Agent瓶颈,探讨未来模型能否提有价值问题等。
面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准,探究大模型推理可靠性。提出评估准则,构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集,实验揭示大模型缺陷,还提出提高可靠性的对齐策略。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
腾讯Kuikly框架鸿蒙版正式开源 —— 揭秘卓越性能适配之旅
腾讯将广泛使用的跨端开发框架Kuikly鸿蒙版正式开源,已接入多款业务。它有高性能、动态化特点,适配中解决渲染、文本性能等问题,还优化调试效率,发布Compose DSL Beta版。
大神卡帕西又一构想落地!Claude Code + Obsidian 爆火:创建你的「第二大脑」
2026年4月,Andrej Karpathy提出LLM Wiki,将LLM使用范式推向「知识生产系统」。6月27日,RGK用Claude Code + Obsidian构建“第二大脑系统”,解决记忆、上下文、执行问题,还引入反馈机制、优化Token成本。
阿里QwenLong-32B:1W+超长Token推理,知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题,QWENLONG - L1通过强化学习等解决,还阐述其组件、训练步骤,并给出实战代码及相关链接。
Codex自改进Prompt:让AI自己把重复工作变成自动化
开发者Vaibhav更新的Codex自改进Prompt引发AI开发者群体讨论,被OpenAI联合创始人转发。完整版核心逻辑可拆解为8步,加了严格跳过规则。实测有反馈,也有优化建议和现存问题。
Talking-Critic奖励模型带来更自然的音频驱动肖像
近期音频驱动肖像动画技术发展快,但现有方法存在嘴型声音不对、动作不自然等问题。阿里提出Talking - Critic奖励模型,构建Talking - NSQ数据集,还提出TLPO优化框架,提升多维度表现,实验超现有SOTA方法。