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不止于量化:最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化

随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。

机器之心
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训练成本暴降99%,35秒出1分钟高清视频!英伟达MIT等引爆视频AI革命

英伟达联合MIT、港大团队提出SANA - Video架构,其核心是创新的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架和全局显存恒定的KV缓存机制。它训练成本低、速度快、可部署,重新定义AI视频生成效率极限。

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后端架构新范式!阿里专家亲揭:用RocketMQ彻底搞定多Agent异步协同难题

文章整理自阿里专家演讲,介绍基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi - Agent 系统,探讨 Agent 间异步通信等机制,指出 Multi - Agent 协同关键,还讲了 RocketMQ 新特性及如何构建异步系统。

AI科技大本营
产品应用8

阿里百炼 AgentScope 基于容器服务的最佳实践,加速企业 AI Agent 应用落地

自 ChatGPT 发布,大语言模型成智能系统核心,AI Agent 兴起。阿里百炼与容器服务联合发布 AgentScope on 容器服务方案,为智能体应用提供运行底座,介绍了 AgentScope 特性、容器服务能力及部署实践等。

阿里云开发者
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Agent 跑分追平 Codex、成本低至 1.95 美元,这家中国公司做到了

德勤报告显示86%多Agent项目落地失败,硅谷也出现‘无限智能体死循环’。EvoMap团队的EvoX采用‘蜂群式自进化’打法,系统容错率翻倍、完成率跃升,成本大幅降低。跑分追平Codex,还展现出自组织潜力。

AI科技评论
开源动态8

3A大作!阿里ROLL团队从基建->算法->机理,推动RL4LLM全栈协同优化

阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架,推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率,AsyPPO降低计算资源消耗,Attention机制提升训练效率与可解释性。

机器之心
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超94%类别第一!3D点异常检测与修复新SOTA | ICCV'25

3D点异常检测在制造等领域重要,但传统方法有丢细节、难修复问题。上海科大与密歇根大学团队提出PASDF框架,借助相关技术达成检测修复一体化,实验显示精准稳定,在两大基准上成绩优异。

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从亚太到欧美,阿里瑶池数据库凭何成为中企出海的技术底气?

在中企出海迈向‘深水区’时,阿里瑶池数据库成关注焦点。它涵盖多版块,能提供全链路生命周期服务。对话负责人薛菲可知,其满足出海数据库需求,在多场景表现出色,融入AI能力,获国际认证,为中企出海提供底气。

InfoQ
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浙大联合阿里发布首篇 Token Economics 综述 :用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界

浙江大学联合阿里发布综述论文,提出Token Economics框架,从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题,构建分类体系,还指出未来发展趋势与新兴机会。

深度学习自然语言处理
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超强开源模型Qwen3、DeepSeek-V3.1,都被计算一哥「收」了

亚马逊科技两大AI平台支持多款新模型,Qwen3和DeepSeek-V3.1已上线Amazon Bedrock。其坚持“Choice Matters”战略,为用户提供多样选择,保障数据安全,还可基于开源模型定制开发。

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