「推理架构」共找到 3555 篇相关文章
中国具身模型狂揽全球第一！机器人的人类数据时代来了
00后带队的灵初智能用近10万小时人类数据拆解具身智能，1000小时数据开源。其发布Psi-R2和Psi-W0双系统架构，让Psi-R2登顶MolmoSpace榜单。灵初认为纯人类数据训练必要，还强调开源对具身智能落地重要。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
读完这篇，你就搞懂 DeepSeek v4 了
2026年4月24日，DeepSeek全新系列模型DeepSeek - V4预览版上线并开源，评分接近‘闭源三巨头’。该模型强在1.6T参数+1M上下文，还有从attention到kernel的系统级重构与优化，在架构和工程层面均有创新。
大赚667倍，摩尔线程投资人赢麻了
本文聚焦冲刺“国产GPU第一股”的摩尔线程。它6月获科创板IPO申请受理，88天过会。其创始人张建中履历亮眼，公司自研架构MUSA优势明显。早期投资方沛县乾曜收益高，摩尔线程未来潜力大但竞争也大。
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
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。