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全网开测GPT-oss!技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss,它登顶开源模型王座,性能比肩o3-mini、o4-mini,适合本地推理。网友探索出多种用法,还推出Pro版。其架构也被扒出,官方介绍了微调方法,吴恩达等大佬也参与测评。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角,基于OpenDigger数据,分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图,涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域,还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
被知乎文化所感染的第 1947 天
作者分享在知乎 1947 天的经历,受邀参加知乎第十一届新知青年大会。大会 AI 含量高,探讨多,如具身智能、模型发展方向等;社区味浓,形式多样氛围好;还对年轻人友好,鼓励表达畅想。
苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制
苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来?
Anthropic的Claude模型升级后,用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题,这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置,导致各方面互相拖后腿。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现(v1 和 v2),前者从 vLLM 移植,后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容,还对比了两代差异,并提及相关环境变量。
《动手写AI Agent》权限与安全:让 Agent 不敢乱来
文章指出LLM不理解操作后果,不加权限的AI Agent如定时炸弹。介绍权限模型设计,采用Deny→Ask→Allow三层过滤;给出权限规则结构,用glob模式匹配工具参数;还解释用glob而非正则的原因。
OpenClaw 走红背后:Agent、AI Coding 与团队协作的新问题
InfoQ《极客有约》X QCon 直播栏目邀请专家探讨 OpenClaw 爆火背后的问题,如 Agent 能否进入研发流程、AI 写代码边界等。专家认为 OpenClaw 并非低门槛产品,AI Coding 需解决可控问题,团队落地要平衡 SPEC 和 Vibe 模式。
Snapchat提出Canvas-to-Image:一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架,将不同控制信息整合在同一画布,简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题,能在推理阶段组合多种控制信号,实验效果良好。
获NVIDIA致谢:悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点,介绍多智能体架构闭环及实战挑战,如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系,指出AI infra存在安全隐患,强调安全融入业务的重要性。