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为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡,受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因,如专家混合模型、大型管道模型等。
理解Ray Data分布式数据处理原理-源码分析
Ray Data是构建于Ray之上的分布式数据处理库,提供高性能且可扩展的API,可用于AI场景。文章从源码入手,分析其流式执行原理,包括读取数据源、构建数据处理、输出数据等环节,还介绍了LogicalPlan转PhysicalPlan及流式执行过程。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型(DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high)与非推理型(DeepSeek V3和ChatGPT 4o)大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估,结果有差异。
刚刚,OpenClaw最猛升级!底层架构大换血,全网等了9天
OpenClaw「2026.3.22-beta.1」预览版上线,对插件系统重构,新SDK替代旧API,ClawHub成首选分发渠道;安全防护升级,封堵多个漏洞;模型配置升至GPT - 5.4,接入Anthropic Vertex等;多平台体验和Agent引擎也有优化。
Sam亲自泼冷水,GPT-5意外失手:我们对AI的期待,是否已被整个行业误判?
科技行业集体转向 AI,高管强调其变革性,可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水,提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论,还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等,指出 AI 发展多且快,未来潜力巨大。
硅谷精英放弃生娃!MIT女记者揭秘:人类只是AI垫脚石,世界很快就毁灭
华人女记者Karen Hao出版《AI帝国》,揭露OpenAI背后隐秘真相。书中提到部分AI行业技术高管因认为世界不久将不复存在而选择不育,还讲述了AI带来的诸多问题,如资源消耗、道德困境等,也指出AI公司拒绝承担现实成本。
小扎万字檄文炮轰硅谷,Meta重磅开源30B小钢炮!一台MacBook就能跑
Meta发布全新30B大模型Muse Glimmer并开源,用4-bit量化等技术让其能在本地设备运行,有五大核心超能力且采用Apache 2.0协议。同时,Meta CEO小扎发表万字檄文暗讽OpenAI等,抨击AI末日论等观点。
中英双语、29项第一、像素级理解:360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型,在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图,中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法,还在多业务落地并开放API。
o1 核心作者 Jason Wei:理解 2025 年 AI 进展的三种关键思路
前OpenAI核心研究员Jason Wei跳槽Meta后,在斯坦福大学AI Club演讲,提出理解2025年AI发展的三个核心思想:验证者定律、智能的锯齿状边缘和智能商品化。他认为AI将解决可验证任务,智能成本会趋近零,且各任务发展不均衡。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来,Scaling Law在32年前就被提出了,不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度,而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法,研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现,这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。