「MoE层」共找到 467 篇相关文章
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 落地挑战大，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系，投入可能打水漂。掌握相关要素，才能让 AI 代理落地应用，提升企业数据智能化效率。
Kimi K2技术报告正式发布：“保姆级”深度解析，一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布，Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进，有预训练、架构设计等多方面创新，为智能体领域提供可行路径。
Qwen3.8-Flash：全新架构，更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型，它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级，降低训练与推理成本，即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
求稳的安全IP，安谋科技如何守正出奇？｜甲子光年
12月24日，安谋科技推出新一代SPU IP——“山海” S30FP/S30P，构建覆盖芯片底层至应用层的一栈式安全防护体系，有抗物理攻击强等五大亮点，能适配不同场景安全需求，完善产品布局。
Vibe Coding成AI主战场：22个明星玩家值得关注
AI产品下半场，氛围编程成赛道焦点。国外大厂推新，国内大厂双轮发力。量子位2025Q3 AI 100榜单显示，开发层产品多增强Agent功能，介绍了旗舰100和创新100中的明星产品。
从Transformer到Agent：生成式AI行业技术路线与职业发展指南，深度解析AI价值链
文章深度解析生成式AI行业，介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态，应用层机会大，还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等，为从业者提供职业指南。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。
突发！微软与OpenAI同日开火：语音之战+通用大模型，AI霸权决战打响
OpenAI发布语音大模型时，微软同日推出自研语音模型MAI-Voice-1和通用模型MAI-1-preview。MAI-Voice-1效率高、表达丰富，MAI-1-preview采用MoE架构。微软此举在语音战场布局，也为与OpenAI谈判增加筹码。
大模型的价格战，打到硅谷了
今年夏天，AI价格战风向改变，OpenAI酝酿降价从Anthropic抢客户。7月，Anthropic推半价平替Claude Opus 5，此前OpenAI发布GPT - 5.6打性价比。价格战因大模型购买逻辑变化、头部差距难支撑溢价等引发，虽让应用层受益，但对模型公司是资本耐力赛。