「推理优化与部署」共找到 3527 篇相关文章
WaveSpeedAI 成泽毅：AI Infra 本来就是一门能挣钱的生意
WaveSpeedAI成泽毅本在大厂做Infra，后创业。他先在社区验证技术价值，创业首日就定全球化策略。WaveSpeedAI团队小而灵活，用利他思维合作，在视频生成领域降成本，验证了推理基建有市场。
当 AI 开始重写负载，数据库该如何重新设计？
AI正改写数据库命题，新数据对象进入生产链路，AI Agent带来更复杂任务链路。在腾讯云数据库DBTalk上，三位研究员从不同方向探讨当负载被AI改写，数据库该如何重新设计，包括内核优化、资源管理和测试测评等方面。
Artificial Analysis 发布 2025 年 AI 现状 Q3 季报
Artificial Analysis发布2025年Q3 AI现状报告，揭示五大关键趋势，如推理模型占智能榜单前十、智能体能力突破、开源模型发布创新高、图像视频技术主流化、原生语音模型达生产级，还将举办简报会。
全球首款！Claude引发的数据恐慌，被这家中国黑马补上了
威努特作为网络安全公司跨界推出AI桌面助手WinClaw。它能读懂各类文件并进行向量化处理，有多种检索方式，还能跨文档归纳、关系推理。具备安全的三层防护，支持双平台，注册即可用。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，尺寸小、科学能力强，在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，科学及智能体能力升级，还优化训推效率。
去掉 VAE 之后，商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注，它基于NEO - unify架构，摒弃VAE，实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色，还针对企业办公场景优化，成为生产级任务新选择。
打破「数据暴力」预训练惯性，阿里Qwen、上交大等提出预训练动态数据选择范式OPUS
阿里Qwen、上交大等团队提出预训练动态数据选择范式OPUS，打破“数据暴力”预训练惯性。它将数据选择与优化器更新轨迹对齐，提升预训练效率与下游泛化表现，实验显示其“效率+性能”双提升。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。
无需奖励函数！我们意外构建了自我进化的AI系统
牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。
微软31年老员工被裁，六旬老将重新踏上求职路
新智元报道，微软31年老员工Mike Kostersitz被裁。近年AI重组其所在部门，致他命运改写。过去两年硅谷盛行裁员，AI浪潮下，有经验的技术人员首当其冲，像他这样的中层正被系统优化。