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产品应用8

微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践

本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。

腾讯技术工程
新闻资讯8

华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了

华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。

量子位
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吴恩达来信:AI工程技能图谱详解——构建和部署AI应用

吴恩达在信中详细展开AI工程技能图谱中构建和部署AI应用这一项,介绍需了解的技能,如LLM基础、用数据为模型提供依据等,并阐述各技能要点,还提及构建AI系统与传统软件的区别。

DeeplearningAI
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Claude Code之父最新判断:AI时代团队分工被重写,这「五种人」最吃香

近日,Anthropic Claude Code 团队负责人 Boris Cherny 提出,随着职能融合,团队传统岗位标签将被 5 类新型角色取代,且成员角色不固定,需随项目变化,此观点引网友热议。

机器之心
新闻资讯8

Claude 通过率不到 4%,SaaS-Bench 撕碎了 Computer-Use 的「全自动办公」幻想

UniPat AI用SaaS - Bench测试,让Agent在真实工作环境中执行任务。结果显示,Claude Opus 4.7端到端完全通过分数仅3.8%,多数模型表现差,还暴露Agent四种致命缺陷,揭示其与真实工作能力有巨大鸿沟。

机器之心
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深度讨论新一轮模型发布:当智能进入月更时代 | Best Ideas

近期全球模型迎来高密度发布期,Anthropic、OpenAI、腾讯、DeepSeek 等纷纷推出新模型。文章复盘了 Opus 4.7、GPT - 5.5、DeepSeek V4 等模型实测体验,探讨架构变化、能力边界与产业影响,还分析算力、token 价格等问题。

海外独角兽
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实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】

本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。

AI大模型应用实践
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不拼GPU!中兴扔出AI超节点,把token价格打下来

在万亿级大模型时代,传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术,从系统级协同架构出发,通过六大维度创新,绕开单GPU芯片瓶颈,重构AI算力基础设施,推动行业向开放、融合发展。

新智元
新闻资讯7

两月蒸发1.6万亿:SaaS 被AI「杀死」了吗? | GAIR Live 025

今年初,北美软件股两月蒸发超1.6万亿美元,引发对SaaS是否被AI“杀死”的讨论。雷峰网GAIR Live线上圆桌中,三位行业老兵探讨了SaaS现状与未来,涉及股价暴跌原因、护城河、商业模式、产品形态及转型等方面。

AI科技评论
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大模型记忆系统 MemOS 2.0:StarDust 技术演进与关键挑战|QCon 北京

4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题,记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0:StarDust技术演进与关键挑战》,梳理技术演进,推出MemOS 2.0 StarDust,还分析实践痛点与演讲亮点。

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