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MiniMax都在用!5500PB幕后功臣首次亮相,国产黑马祭出杀招
AI浪潮中,数据流不动致GPU算力空转,XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网,分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题,且开放解耦,获多方认可。
Manus走了,原生Agent登场:“AI助手”的第三次重新定义
文章回顾“AI助手”三次预期校准,指出Manus完成Agent启蒙使命,随后分析Agent发展现状,提到其将从炫技到日常,还指出Chat时代落幕,中国模型创业者正加速,探索谁能成“中国的Anthropic”。
分化、新范式、Agent 与全球 AI 竞赛,中国模型主力选手们的 2026 预测
AGI-Next 2026活动聚集众多国内大模型核心人物,「海外独角兽」总结出40条重要判断。涉及模型分化、新范式(自主学习、原生多模态)、Agent、全球AI竞赛等方面内容,对AI未来发展趋势做出探讨。
芯片初创公司的斩杀线
IC设计语境里,初创公司有生死线和温饱线“斩杀线”,过不了红线可能出局。融资阶段投资机构设对赌协议,形成创始人个人“生死线”,创业团队需布好三道防火墙避免陷阱。
Meta详细阐述基于LLM级训练、混合并行计算与知识迁移的GEM广告模型
Meta发布生成式广告模型GEM详细信息,旨在改善平台广告推荐能力。它处理海量用户 - 广告交互数据,用三种方法构建系统,还实施GPU级优化,采用两种知识迁移策略,获业内人士认可。
综述解读:Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开,指出传统方案难解决Agent长期智能问题,Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制,分析挑战并预测未来方向,为设计记忆系统提供指南。
性能不减,吞吐量提升6.4倍!英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型,打破对‘深而瘦’架构迷信,修正缩放定律,用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色,远超同类产品。
Transformers来到了v5时代:从工具包到真理之源,AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布,通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能,连接训练、推理与部署,是AI生态通用语言。
AI应用开发与落地实践:从“能用”到“好用”的惊险一跃
本文深入剖析2025年AI应用开发四大核心范式与实践。涵盖AI Agent爆发、RAG技术深化、垂直AI落地及多模态应用,为开发者提供实战指南,助其将技术转化为成功产品。
抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。