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抛弃“级联”架构!快手OneRec用大模型重构推荐系统,服务成本降至1/10
传统级联式推荐架构有瓶颈,快手用OneRec重构推荐链路,服务成本降至1/10。文中介绍OneRec架构、Tokenizer方案、强化学习奖励设计,还提及优化及多模态联合训练方向。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
企业级 Agent 多智能体架构与选型指南 -- 来自1000+行业应用实践积累
本文基于超1000+智能体应用实践经验,介绍企业级Agent多智能体架构。强调单智能体优先,介绍AgentScope支持的多智能体模式,对比工作流与对话模式,给出架构选型指南,还提及Spring AI Alibaba Graph为多智能体提供的能力。
刚被马斯克收购,Cursor掏出新模型:10万卡加持,和Opus、GPT一样大
本周二,刚被SpaceX收购的Cursor在首届旗舰大会宣布新的1.5万亿+参数模型,在超10万块GPU预训练。Cursor CEO称其规模与Opus、GPT相当,还谈了对其他AI实验室看法,新模型将几周内发布。
L4大方向有了:理想自动驾驶团队,在全球AI顶会上揭幕新范式
在全球计算机视觉学术顶会 ICCV 2025 上,理想汽车自动驾驶高级算法专家詹锟发表演讲,阐述了‘从数据到训练’的系统化思路,提出将世界模型与强化学习闭环落地于量产自动驾驶系统的完整架构。
独家 | 星海图孵化首席科学家许华哲创业,新公司已获得星海图投资
AI科技评论独家获悉,星海图孵化首席科学家许华哲创业,新公司切入具身智能C端应用赛道,已获星海图种子轮投资。星海图近期完成新一轮融资,估值破100亿人民币,正构建“数据+应用”生态。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域?
文章围绕Transformer架构展开,先介绍其诞生背景,对比CNN、RNN等模型,阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理,包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型,并提及通义千问3与MCP协议。
用短视频成本生成长视频,字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型,其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%,质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务,提出MoC机制并阐述实现方法。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作,趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发,是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025,还与SGLang合作。它有算子优化等创新,能让CPU与GPU协同,推动推理架构融合,已成广泛复用的底层框架。
冷门新语言AI写不动?IEEE论文:从零到及格线,MoonBit给出完整训练路线
IEEE论文聚焦新语言MoonBit和Gleam,探讨大模型代码生成能力。研究发现大模型零样本生成新语言代码能力差,few - shot和RAG有提升但有限,继续预训练及指令迁移可显著提高模型表现。