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SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开,介绍其启用方式,详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现,如Matmul Persistent Kernel设计;还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等,给出环境变量及测试脚本,有完整解决方案。
更先进的AI,就应该发生在“今天” | 甲子光年
AI应用离消费者体验还有距离,行业分歧加剧。9月22日,联发科发布天玑9500芯片,把AI嵌入端侧设备,在高频场景优化体验,还在芯片设计、硬件创新上突破瓶颈,带动伙伴发展,推动AI普及。
云厂商「进击」 Agent 开发平台
企业级智能体(Agent)市场崛起重构云服务竞争格局,云厂商需提供全栈能力。腾讯云宣布智能体开发平台3.0上线,优图实验室关键技术持续开源。文中还分析企业开发Agent难题及腾讯云应对举措。
OpenAI从苹果挖了20多人搞硬件,知情人士:苹果创新缓慢、官僚主义令人厌倦
据外媒报道,OpenAI 从苹果挖走超 20 名硬件、设计和供应链人才,利用苹果中国供应链生产硬件,产品线丰富,目标 2026 年底或 2027 年初发布。但此举或影响双方合作,且硬件野心面临挑战。
配置驱动的动态Agent架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理
本文提出配置驱动的独立运行时 Agent 架构,解决低代码/平台化 Agent 方案企业级落地难题。介绍其核心架构、注册中心、配置定义等,还提及 Agent Studio、执行引擎等,阐述运行部署、协作、治理,提供通用可落地范式。
以「场景」定义算力:AI时代,通用算力不只“通用”
当AI狂欢席卷全球,阿里云和AMD通过‘一芯三用’重新定义AI时代算力选型逻辑,从‘参数崇拜’回归‘业务本质’。联合发布三款基于AMD Zen 5架构‘Turin’处理器的全新ECS实例,精准匹配不同业务场景需求。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰:RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”|Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰,探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性,介绍 Macaron 定位、特点、训练方式,还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
超越90%城市规划师!清华、MIT等提出人机协作新范式 | Nature子刊
清华大学联手MIT等机构提出「大语言模型+规划师」新框架,让AI作「智能规划助手」。框架含概念设计、方案生成、效果评估三阶段,实验显示AI表现超九成人类规划师,未来将人机协同。
华为发布如何利用RL训练强大的Deep Research Agent综述!
华为技术团队发布综述论文,首次系统性梳理利用强化学习(RL)训练强大的深度研究代理。论文指出传统SFT和DPO方法有局限,RL优势明显,还在数据构建、算法设计等方面给出进展与路线图。
字节跳动开源超强USO模型,AI绘图六边形战士来了
在AI图像生成领域,风格和主题驱动的图像生成一直脱节。字节跳动智能创作实验室推出USO模型,构建海量数据集,设计两阶段训练法,引入风格奖励学习范式,化解此难题,且已全面开源。