「传统存储架构」共找到 2892 篇相关文章
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
物理学家让芯片速度暴增1000倍，你的手机可能也要变快1000倍了
物理学家操控1T - TaS₂量子材料，实现比传统硅基芯片快1000倍的开关速度。硅基芯片有物理极限，而此量子材料切换仅需1皮秒。虽距应用尚远，但为电子设备带来新可能。
除了prompting外，不动参数，如何改变模型行为？
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷，提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示，定位“原子知识组件”精准控行为，实验效果超现有技术，还能控制推理长度。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作，利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度，最长提前 15 天，测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
开源Agent新标杆：通义WebSailor多榜夺魁，挑战OpenAI高难度Agent基准BrowseComp
信息爆炸时代，传统搜索引擎难满足需求，开源Web Agent在极端复杂任务表现不佳。阿里巴巴通义实验室推出WebSailor，通过创新数据构造和训练方法，在BrowseComp等挑战上取得突破，缩小与顶级封闭系统差距。
从 Copilot 到 通用 Agent ： 阿里在 AI Coding 上的应用和挑战
阿里巴巴代码平台负责人向邦宇在 QCon 大会分享阿里智能研发大模型应用与挑战。介绍探索成果，如代码补全、审查等功能；指出面临用户需求理解、领域知识整合等难题；还提及技术进步带来新机遇，促使从 Copilot 向 Agent 转变。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
拳打可灵，脚踢 Veo 3，谁是物理世界的「懂王」？
多模态视频生成大模型是复杂系统工程，多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布，ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动，处理物理关系，提升训练推理效率，成本低，后续还将更新。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
CSDN 创始人蒋涛：“码盲”消失，新程序员崛起
CSDN 创始人蒋涛在大会演讲指出，从传统互联网到 AI 是底层变迁，要翻越美国‘三座大山’实现从 Global AI 到 Local AI。他预言‘码盲’将消失，新程序员崛起，AI 还能重写硬件，中国机遇大。