「集群性能优化」共找到 2934 篇相关文章
Java 30周年献礼:新LTS版本Java 25,服务器内存砍掉22%,AI开发起飞
2025年9月16日,Oracle推出Java 25,这是继JDK 21后首个LTS版本,官方提供八年支持。它含18个JDK增强提案,目标是优化AI运行、安全防护等,在省内存、提速度、简语法等方面均有显著改进。
追剧不断网,可能背后有个AI在加班,故障诊断准度破91.79%
中兴通讯和中国移动团队针对电信网络故障诊断难题,提出 TN - RCA530 基准和 Auto - RCA 框架。测试多个大模型,初始准确率低,经框架优化后,Gemini - 2.5 - Pro 准确率从 58.99% 升至 91.79%,超人工水平。
混合数学编程逻辑数据,一次性提升AI多领域强化学习能力 | 上海AI Lab
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析RLVR在多领域推理机制。构建多领域评估框架与定制奖励策略,基于Qwen2.5 - 7B系列模型联合训练,有多项关键发现,为构建AI推理模型提供参考。
北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss:一把修复代码Bug的「瑞士军刀」,完整配方直指开源SOTA
北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方,用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%,各训练环节效果显著,模型和数据将开源。
LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
革命性突破!Windows-MCP 开源:AI 助手直接操控实体电脑,告别按键精灵!
在AI驱动的桌面自动化领域,传统工具部署复杂且性能受限。最近GitHub开源的Windows - MCP工具,能让AI助手与Windows UI原生交互,可进行点击、输入等操作,支持Windows 7 - 11,无需传统计算机视觉技术。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布并开源 Kimi K2 模型,推出两天就在 OpenRouter 平台 token 使用量超 xAI 的 Grok 4。它成本低、性能强,编码能力追平 Claude 4,架构与 DeepSeek 相似,技术研究也多次‘撞车’。
深夜开源首个万亿模型K2,压力给到OpenAI,Kimi时刻要来了?
昨晚,月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型,同步上线更新 API,价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA,展示出领先能力,还介绍训练关键技术,或成模型智能进化关键。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」!阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日,阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战,实验显示其性能优、训练快,还能用于提升阿里安全审核模型适应力。