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Sand.ai开源发布MagiCompiler:突破局部编译界限,定义训推性能上限
大模型开发者面临速度与显存的两难选择,原生torch.compile有局限。Sand.ai开源MagiCompiler,突破传统编译界限,提出Compiler as Manager理念,解决算力与显存墙难题,性能实测亮眼,且接入简单。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
实测爆火的阶跃星辰Step 3,性能SOTA,开源多模态推理之王
在 WAIC 2025 前一天,阶跃星辰推出新一代基座模型 Step 3,它是开源 VLM 新晋之王,性能超同类别开源模型,与顶尖闭源 VLM 也有一战之力。该模型具备多开好省特点,还展示了宏大技术生态与商业化布局。
浙大校友打造AI代码测试神器,零代码零bug,30分钟创建网站
浙大校友打造的智能测试平台TestSprite 2.0,零代码零bug,30分钟创建网站,能让AI写代码准确率从42%跃升至93%,还可自动生成测试报告、调试修复错误,全程无需人工干预。
如何为 GPU 提供充足存储:AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果,探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下,能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强,还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
国产 AI 昇腾推理不再高门槛?开源技术栈推理性能对比解析
文章聚焦昇腾 NPU 大模型推理,对比 MindIE 和 vLLM Ascend 推理性能。因 MindIE 使用门槛高,昇腾联合 vLLM 社区推出插件。实验用 GPUStack 平台,结果显示二者在不同场景各有优势,呼吁构建国产 AI 基础设施体系。
性能大涨!阿里开源新版Qwen3模型,霸榜文本表征
今日凌晨阿里开源Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker两款新模型,专为文本表征等任务设计,支持119种语言。测试显示其性能出色,在多语言文本表征和排序任务中超越众多模型,还采用了多种创新设计与训练方法。
老黄All in物理AI!最新GPU性能5倍提升,还砸掉了智驾门槛
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026发布AI新品,全力搞AI。推出下一代Rubin架构GPU,性能大幅提升;发布五大领域成果,含新模型家族、平台等;还开源训练框架与多模态数据集,国产开源模型被提及。
为 OpenAI 秘密提供模型测试, OpenRouter 给 LLMs 做了套“网关系统”
OpenRouter成立于2023年初,为用户提供统一API Key调用各类模型,OpenAI会用其秘密测试。平台token用量高速增长,还发布模型用量排行榜引关注。创始人认为大模型非赢家通吃,未来想成agent最佳推理层。
阶跃星辰发布新一代基模 Step 3,原生多模态推理模型,性能达到开源 SOTA
WAIC 2025期间,阶跃星辰上线新一代基础大模型Step 3,7月31日将面向全球开源。还成立“模芯生态创新联盟”,与上海国有资本投资有限公司合作。Step 3性能达开源SOTA,推理效率高,适配多种芯片。