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不再迷信Hackathon,把Agent推翻重做了4次!Notion负责人复盘:做AI产品如何避免“逆流而上”?
Notion负责人复盘Agent开发历程,指出AI替代的是流程。他们将模型、产品和权限接入同一框架,历经多次重构,还探讨了组织管理、评估体系、软件工厂等内容,分享对CLI和MCP的看法及产品定价策略。
一种可以减少 CI 回归测试套件规模的更佳方案
作者作为测试架构师,认为减少CI回归测试套件规模理论诱人但实践常失望。介绍有效处理大型测试套件的方案,如随机趋势分析、多上下文模式匹配等,还谈及无门控测试等优势,能助力管理测试集。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
748GB内存、20P算力,英伟达把数据中心塞进了桌子底下,第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者,首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力,用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力,英伟达从软硬层面推进。
美团提出全新多模态统一大模型STAR,GenEval突破0.91,破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR,以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点,通过三大核心设计统一能力,实验在多任务中表现顶尖,还给出后续探索方向。
“中国最有钱的3个男人”,开战了
2026年春节,腾讯、阿里、字节三大互联网巨头在AI领域正面交锋。腾讯重振旗鼓,阿里定义AI叙事,字节加速全球化。此前,DeepSeek让战争真正开始,各巨头反应不同。此外,还涉及人才竞争、组织协作及AI对世界开放性的影响。
Token洪流的转向:当AI Agent成为Token消耗的主宰,什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移,AI Agent成Token消耗主宰,大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求,还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势,它获2025年度相关卓越奖。
马斯克罕见低头:开源𝕏推荐算法,自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统,这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构,通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞,但算法有缺陷,马斯克也承认‘很烂’,未来将月更。
一场未竟的AGI实验:代季峰离开陈天桥MiroMind团队始末|甲子光年
MiroMind是盛大旗下、由陈天桥与代季峰联手创立的AGI研究组织。因合规考量,代季峰卸任技术顾问。美国出口管制扩至云端,让跨境远程研发合规边界生变。代季峰或带部分团队另立公司,MiroMind研究未停。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。