「配置驱动架构」共找到 2614 篇相关文章
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。
Scaling Law 仍然成立,企业搜广推怎么做才能少踩“坑”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升,还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式,及平衡成本等方面的经验。
MV导演诞生!上海巨人网络用让AI听懂音乐并掌镜拍摄MV
上海巨人网络AI实验室提出YingVideo - MV框架,结合音乐语义分析、镜头规划与视频生成模型,解决传统音频驱动视频生成难题。它分两步生成视频,以MV导演模块统筹,还解决长视频连贯性等问题,性能优于同类模型。
万卡时代,企业需要怎样的算力集群?
过去两年,AI算力需求跃升,消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点,智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨,还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
AI引发K型分化:Gemini 3 加剧技术劳动力分化,判断力为王,基础岗位将被AI完全替代,程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3,依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式,在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移,重构软件工程工作流,赋能白领但带来隐患,还冲击劳动力市场,提升软件掌握门槛。
BettaFish微舆:一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体,系统架构清晰,最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
MiniMax M2 发布即爆,拿下开源模型第一名
10月27日,MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型,参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠,能低成本、高速度支撑工作流,开发者评价高。
吴恩达关注的Ling-1T背后,蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T,其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方,从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型,还分享失败教训,提供开源SOP。
谷歌开源的 Gemini CLI 扩展助力开发者构建定制化人工智能工作流
谷歌发布开源的 Gemini CLI 扩展框架,引入‘剧本’概念,可让 AI 与外部工具交互。框架增强了 Gemini CLI 功能,支持多组件。谷歌构建开放生态,还为开发者提供模板和指南,其在 AI 驱动 CLI 领域有独特优势。
长生不老成真?哈佛AI数周破解「衰老密码」,人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构,能完整跑通研究流程,在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究,成果待同行评审。