「GPU 虚拟化」共找到 1318 篇相关文章
结构化预处理让DeepSeek准确率提升51%，现已开源丨清华&深言
零成本降低大模型幻觉新方法LingoEDU，让DeepSeek准确率提升51%。它对上下文精准切分，形成篇章结构树。能解决现有方案两难困境，在多方面实验表现出色，有根治幻觉等核心价值。
Agent 护城河：揭秘Harness的三大支柱
上海交大等机构研究者梳理LLM Agent设计逻辑，指出能力正从模型内部流向外部，外部化有记忆、技能、协议三大支柱，Harness负责协调，Agent竞争转向外部化基础设施。
深入体验 A2A SDK：一步步教你构建“服务化”的 Agent 系统
文章基于A2A最新Python - SDK，介绍将LangGraph的Agent通过A2A协议对外暴露并服务的方法，涵盖核心架构、概念、交互流程，以及A2A Server端、Client端实现和测试总结，还提及A2A优势。
Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。
当我把 AI 变成一个"算法"：Skill 工程化设计的心路历程
作者分享将 Agent 工程化设计的历程。指出 LLM 做 Agent 有痛点，引入 CLI 接管确定性任务和上下文管理，还设计了 Workflow 串联工具，实现自动扩展和无缝互转，最后做 workflow - creator 形成自洽闭环。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
英伟达炸裂业绩打飞“AI泡沫”，黄仁勋：云端GPU卖光了
英伟达财报超预期，盘后股价飙升，带动行业股票反弹。黄仁勋称云端GPU售罄，驳斥“AI泡沫论”。其业务多板块增长，不过毛利率回落，因业务结构转型。市场对AI投资热潮看法不一，黄仁勋称是“AI良性循环”。
To Agent, not Human
软件开发正从面向人类转向面向Agent。作者将newtype内容生产系统CLI化，供Agent使用。当前各种工具CLI化，Skill生态爆发，技术栈含CLI、MCP、Skills、Framework四层。
OpenAI 宣布启动“全国人工智能教育研究院”：美国K-12教育全面AI化
OpenAI宣布与美国教师联合会合作，启动‘全国人工智能教育研究院’，这是为期五年的计划，目标是为全美40万K12教育工作者提供AI培训和支持。OpenAI五年内投入1000万美元，计划在多地建中心。
几张GPU干翻超算！耶鲁AI颠覆化学合成，实验成功率71%
近日，耶鲁大学李昊特团队开发 AI 系统 MOSAIC，将化学合成知识分 2498 个领域训练专家模型。测试中对超 35 种新化合物合成成功率达 71%，还完成难反应与新反应，相关论文发表于《自然》。