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ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
新玩法!Karpathy周末手搓“大模型智囊团”应用:各大LLM同台互评,代码已开源
Andrej Karpathy周末手搓Web应用llm - council,让多个大模型像顾问般提供建议。查询通过OpenRouter分发给多个大模型,它们互评后由‘大模型主席’生成最终回复,代码已开源。
精读华为“韬(τ)定律”论文:逻辑折叠、AI提速与投资转向|甲子光年
2026年5月25日,华为何庭波提出“韬(τ)定律”,并提交论文阐述。该定律把时间作为首要度量标准,核心技术“逻辑折叠”提升芯片性能。它能用于AI,未来硬件集成度将大增,也会使产业链价值重分配,但面临工具链、能量等问题。
网络顶会获奖!华为提出端网协同RDMA传输架构,解决大规模AI集群网络可扩展性问题
全球网络通信顶会 ACM SIGCOMM 2025 落幕,华为与港科大合作的 DCP 研究成果获奖。该论文提出数控分离传输架构 DCP,解决大规模 AI 集群网络可扩展性难题,实验显示其性能优于现有 RDMA 方案。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别?它如何工作?如何快速构建智能体?
文章对比AI智能体与传统AI应用,指出前者更像“乐高积木”,可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环,还给出快速构建通用方法,如明确目标、选框架等。
真实联网搜索Agent,7B媲美满血R1,华为盘古DeepDiver给出开域信息获取新解法
华为诺亚方舟实验室提出 Pangu DeepDiver 模型,实现 LLM 搜索引擎自主交互新范式。它用真实互联网数据训练,在 WebPuzzle 等基准测试中,7B 的 DeepDiver 媲美 671B DeepSeek - R1,展现强大信息获取与泛化能力。
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。
大神Karpathy炮轰复杂UI应用没有未来,Adobe首当其冲,网友:不提供文本交互,就是在阻挡AI浪潮
大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰,还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论,支持者强调后端接口,反对者认为专业软件有其价值。此外,他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。
这款拿下 10k+ Star 的开源 LLM DevOps 平台,如何帮企业“批量孵化”AI 应用?——BISHENG 深度上手
BISHENG 是面向企业级场景的开源 LLM 应用 DevOps 平台,支持 GenAI 工作流等完整能力,已在众多头部组织落地。它围绕企业痛点搭建,有灵思 Agent、可视化工作流编排等亮点,适用于多场景。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城,看技术底层如何让服务直达用户
AI时代,系统能感知用户场景与需求,主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点,其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码,深圳万象城优化停车服务,还为中小商户提供零代码开发方案。