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Andrej Karpathy 盛赞!斯坦福团队新作,让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”,把推理延迟大幅降低,显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效,提出Megakernel以重构执行方式。
逆天! Claude Opus几小时攻破C++大神4年死磕Bug
Reddit上有30多年C++开发经验的大神ShelZuuz,被一个困扰四年的Bug折磨,投入约200小时未解决。用Claude Opus几小时就找到症结,而此前GPT - 4.1等模型都失败。大神认为AI在编写新代码上像初级开发者。
特征工程、模型结构、AIGC——大模型在推荐系统中的3大落地方向|文末赠书
文章指出大模型在三个层次改变推荐系统,一是改变“知识学习”方式,带来知识输入革命;二是改变“智能体”结构,探索推荐模型新范式;三是创造“新世界”,实现个性化内容生成。还介绍了相应落地应用及对从业者的建议。
警惕全球“最大”芯片IPO的暴雷风险
Cerebras 5月14日上市成2026年迄今全球最大IPO。其核心产品WSE工程有突破,但良率计算方式与传统不同。训练未成功,推理找到新机会。与OpenAI超200亿美元合同背后是股权换订单,财务数据也有隐忧,上市后存诸多疑问。
小模型大作为!微博的VibeThinker-1.5B超越DeepSeek R1等头部大模型
近年来,“参数越大,能力越强”成行业共识,但带来成本高和资源集中问题。微博AI团队开发的VibeThinker - 1.5B用1.5亿参数和低训练成本,在多项测试中超越头部大模型,还提出SSP框架和MGPO算法。
从一个公众号智能体说起:好用的Agent,究竟需要什么?
文章从公众号智能体切入,探讨好用的 Agent 所需条件。介绍腾讯云智能体开发平台 3.0,其有知识处理进化等能力;还提及 Agent 在酒店、营销等场景应用,强调可靠工程与用户触达对实现其价值的重要性。
AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络,从Seq2Seq到GPT模型,深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念,涵盖人工智能、机器学习等定义,还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容,最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
五源刘凯:喧嚣只是表象,AI创业才刚刚开始|5Y View
五源合伙人刘凯在圆桌会上谈AI创业现状。他认为AI正从集中走向开放,创业者主动权增大。还提及投资AI项目的判断标准,指出ARR在C端产品失去参考价值,不同类型项目评估方式有别,且认为当下AI创业才起步。
AI大模型重塑学习硬件:从工具到伙伴 | 网易有道孟旭
在 AICon 全球人工智能开发与应用大会·上海站(2025)现场,网易有道孟旭以有道 AI 答疑笔为例,分享智能学习硬件变革逻辑,指出其进化是用户需求、硬件创新与 AI 技术螺旋推进,还探讨大模型应用及未来方向。
苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标,常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究,对比早融合与后融合,探讨多种因素对模型性能影响,发现早融合、多模态MoE优势,为后续研究指明方向。