「性能工程」共找到 2606 篇相关文章
还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读！
阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。
Claude两个新模型实测流出！空间推理封神，算力直接榨干了
Claude两款新模型“棉花糖”和“甜瓜”实测流出，在3D强化学习和建筑空间布局上性能强大，还能直接理解并生成复杂3D坐标和空间关系。它们对算力吞噬疯狂，引发对其身份的猜测。
王田苗三问具身大牛：大模型还在「拨号上网」，机器人靠什么拿下真实订单？| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上，王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论，并就商业化落地节奏达成共识。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
让Skill“有图可依”：openJiuwen首发多模态Skill范式Skill-Omni
openJiuwen社区发布业界最早工程化落地的多模态Skill范式Skill-Omni，让Agent经验从‘读得懂’升级为‘看得见’。它能将网页和视频视觉知识沉淀为多模态Skill，还介绍了生成及读取方式和适用任务。
Linus一句话说透Al局限：代码不能直接用，bug只能创可贴式地修
本文是 Linus Torvalds 在开源技术会议上与 Dirk Hohndel 的对话。Linus 从工程实践出发，谈到 Linux 内核开发节奏、硬件支持取舍、语言之争及 AI 应用。他认为 LLM 是工具，有价值但无法替代长期维护者经验。
当 Token 成为商品，AI 基础设施会怎么变化？
在大模型时代，智能生产和交付未实现工业化，存在性能鸿沟。九章云极提出AI工厂战略，发布Alaya NeW Cloud 3.0，将从资源计量转向智能计量，打造训练和Token工厂，提升算力到有效Token的转化效率。