「高效推理」共找到 2502 篇相关文章
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。
小红书团队开源dots.ocr:文档解析新王者,性能比肩Gemini!
文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力,传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr,基于1.7B参数视觉语言模型,性能达SOTA,单页PDF处理快,公式识别媲美大模型。
阿里AI 重磅第4发:电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源!
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2,将光影、色彩、镜头语言装进模型,支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型,推理省计算资源,性能超主流模型,获国外网友盛赞。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。
程序员的提示工程实战手册
文章围绕程序员如何利用提示工程让AI编程助手成为可靠开发伙伴展开。介绍给AI代码助手的提示词技巧、高效代码提示原则,还阐述调试、重构、实现新功能的提示模式,指出常见反模式及应对方法。
昇腾910B大模型实测:开源框架能不能打?真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测,对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型,结果显示两者在不同部署场景各有优势,vLLM 适合单卡小模型,MindIE 适合大模型多卡部署。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前,其次是现在
文章介绍 MCP(Model Context Protocol),它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议,像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构,可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比,MCP 成本低,能让业务团队参与构建智能体。
不再“纸上谈兵”:大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇,探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验,如选模型考量因素、AI Agent 创新等,还提及 MCP 应用与未来展望。
本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分,介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制,对比V0架构优势,以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解,还提及不同数据量的传输方式及相关代码。
OpenAI博通联手发芯片,黄仁勋还能保持松弛吗?
OpenAI与博通联手发布自研推理芯片Jalapeño,英伟达虽业绩亮眼但正被围攻。博通的ASIC芯片及通信优势、中立身份受青睐,OpenAI和Anthropic也正脱离英伟达管控,博通靠“芯片自主权外包”模式上位。