「并行推理加速」共找到 2704 篇相关文章
马斯克:AI巨浪已至,吸干全球救命钱!
马斯克警告AI激流已至,过去一年全球AI推理Token用量暴增25倍。ARK首席未来学家指出AI基础设施投资回报高,引发资本转移与挤出效应,传统企业融资难、人才流失,将被AI“吸干”资本。
刚刚,Kimi K3开源!3万亿模型权重全球开放
2026年7月27日,Moonshot AI开源全球首个3万亿参数级模型Kimi K3。它不仅参数量大,还在多领域表现出色,能与顶尖闭源模型媲美。其架构创新、训练独特、推理成本低,有望改变全球大模型格局。
画数独、烧蜡烛都不翻车了?浙大&阿里让AI先三思再下笔|ACL 2026
当下视觉生成中,开源模型在逻辑推理生成任务上频频翻车,与闭源模型有差距。浙大与阿里团队提出Unified Thinker,将思考与执行解耦,构建数据集、采用创新算法,实验显示其有效提升逻辑执行准确度。
Kimi总裁张予彤北大实录:我们想要有抽象能力和偏执的人|甲子光年
Kimi总裁张予彤在北大分享,谈AI时代人才标准,偏好有抽象能力和偏执的人。还探讨AI创造新工作、学校课程设计、企业管理等问题,分享Kimi招人标准、组织特点及对行业诸多问题的看法。
奇点临近!全球AI终局战,只剩OpenAI和Anthropic的双人舞
全球AI终局战,只剩OpenAI和Anthropic双雄争霸。OpenAI的GPT-5.5展现指数级跃迁,Anthropic的Claude系列也有稳定加速,但面临算力危机。谷歌投资Anthropic,自身Gemini掉队,其他玩家也难跻身第一梯队。
实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。
刚刚,Meta 发布新模型,股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark,是原生多模态推理模型,支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳,还有新购物模式。虽评论区有质疑,但Meta股价大涨。模型未开放API等,实际实力待察。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
OpenClaw 背后核心框架 Pi:好的 Coding Agent 应该让用户来决定需要什么
OpenClaw 背后核心框架 Pi 是极简框架,系统提示词和工具定义不到 1000 tokens。开发者 Mario 认为好的 coding agent 应让用户决定需求。Pi 不支持 MCP 等,在 Terminal Bench 2.0 排名靠前,GitHub 星数超 24000。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR:用“粗思考,细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR,引入‘粗思考,细求证’范式与有界自适应置信度解码,打破速度与精度零和博弈,在多基准测试表现出色。