「并行工作流」共找到 623 篇相关文章
GitHub 如何用 AI 重构反馈处理机制
GitHub 引入由 AI 驱动的工作流,将无障碍反馈转化为工程工作。系统基于 GitHub Actions、Copilot 和 Models APIs 构建,集中管理报告、分析合规性、协调问题解决。采用后问题解决比例提升,时间下降。
Reorx:OpenClaw 正在重塑我的数字生活,以及为什么我退订了所有 SaaS
知名技术博主 Reorx 记录用 OpenClaw 将工作流从“云端租赁”迁回“本地私有”的过程。AI 正从云端服务变为本地基础设施,他退订 SaaS 用 OpenClaw 重塑数字生活,虽有不足但能拿回数据控制权。
Docker Desktop 4.42 发布,带来原生 IPv6、集成的 MCP 工具包以及 AI 模型打包功能
Docker 公司发布 Docker Desktop 4.42 版本,增强网络灵活性、AI 工作流集成和模型分发功能,如新支持原生 IPv6、集成 MCP 工具包等。但 macOS 用户反馈稳定性下降,有启动、网络等问题。
从业务场景到组织体系,“龙虾” 如何走进企业
“龙虾”火了后,从个人工具走向企业业务场景时问题不同。阿里云“虾友会”传递其进入企业的逻辑,包括解决业务场景接入,经历身份权限、岗位能力、持续运营三重门,回归运行时,最终送进企业工作流。
PosterGen:告别学术海报制作烦恼,从PDF一键生成「演示级」可编辑PPTX学术海报
许多研究者制作学术海报耗时费力,现有自动化方法有缺陷。联合团队推出PosterGen,能将论文PDF转成可编辑PPTX海报。它有核心创新,遵循四大设计原则,工作流由四个智能体构成,实验证明其有效。
2 天斩获 3.5K 标星!GitHub 惊现神器!一个二进制文件把 DeepSeek V4 搬进终端
GitHub上的DeepSeek TUI项目开源两天获3.5K Star,它把DeepSeek V4模型搬进终端成编码智能体,有原生RLM并行推理等亮点,提供多种安装方式、支持多提供商,适合终端开发者。
谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模型,Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域,推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力,但开源扩散LLM推理慢。近日,NVIDIA等推出Fast - dLLM,无需训练即插即用,推理速度狂飙27.6倍,兼顾速度与精度。
写2000字提示词,不如先一键生成3D白模!AI视频创作进入“预演时代”
随着AI模型能力增强,科班人士利用其专业能力在AI视频创作赛道优势明显。updream预演台将影视行业预演工作流引入创作画布,解决了AI视频生成中‘拍什么’和‘怎么拍’的问题,虽有局限但意义重大。
每秒生成超30帧视频,支持实时交互!自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架,通过帧内并行采样、帧间自回归等方式,让视频生成在保持高质量的同时,效率大幅提升,还采用多项技术进一步优化。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。