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新闻资讯8

性能真的不重要了吗?Jeff Dean给出反常答案

Google传奇工程师Jeff Dean更新文档《Performance Hints》,指出性能不是最后调出来的,而是写代码初始就注定的。很多人因对‘慢’无感、忽视性能,导致代码低效,顶级工程师则有‘物理地图’,能避开高成本路径。

新智元
算法论文8

告别微调!斯坦福提出Agentic上下文工程

当前微调大语言模型成本高、不灵活,‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架,将上下文变为动态‘战术手册’,解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势,为大模型发展指明新方向。

深度学习自然语言处理
产品应用7

回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型

Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。

Jina AI
开源动态8

腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s

腾讯太极团队揭秘实现DeepSeek模型15800+ tokens/s业内H20最高性能的方法,通过PD分离、多层MTP优化等全栈优化方法论,还介绍多机性能优化方案,后续预计性能突破20000 tokens/s。

腾讯技术工程
新闻资讯7

小米的中国芯,与雷军没说的“四个秘密”

本文围绕小米玄戒芯片展开,介绍其推出背景、工艺选择、研发成本及应用前景。指出华为、OPPO调整业务给小米带来契机,3nm工艺因品牌与成本平衡成首选,还分析了自研成本和知识产权等挑战。

芯师爷
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基于一个MXFP8量化Kernel谈一谈如何在B200上实现高性能的Memory Bound Kernel

作者向SGLang社区提交基于CUTLASS的MXFP8 Blockscaled Grouped GEMM实现,其中包含量化Kernel。文章关注此Kernel,介绍在B200上实现高性能Memory Bound Kernel的优化技术,如整体设计、向量化与合并访问、Occupancy优化、TMA利用等。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

明星AI编码助手涨价10倍惹怒开发者!CEO 回应:有人花千元薅了我们10多万,不挣钱不可持续

10月16日,AI代码助手Augment Code更新定价模式,按AI使用量计费,用户称成本涨超10倍。CEO称原模式不可持续,举例有用户带来高额成本。行业内多家公司也调整定价,反映AI编码助手成本和定价难题。

AI前线
算法论文8

算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性

用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。

机器之心
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苹果App Store榜单优化重要性,榜单优化的主要方式(进阶篇三)

流量探涨,ASO进阶篇,增长人的必备效率手册,带你升级为应用商店推广高手ASO进阶篇知识分为四章,今天更新第

新闻资讯7

海外chatgpt/gemini的SEO/GEO优化建议

Similarweb 1 月 2 日发布 AI 全球趋势报告,复盘多赛道流量变化。通用 AI 市场竞争激烈,ChatGPT 流量降 22%,Gemini 增 49%;垂直领域头部效应明显。还给出 SEO 和 GEO 优化建议。

白杨SEO优化教程