「原生多模态推理」共找到 3096 篇相关文章
Meta「轻量级」KernelLLM颠覆GPU内核生成，8B参数碾压GPT-4o
Meta推出基于Llama 3.1微调的8B参数KernelLLM，能将PyTorch代码转高效Triton GPU内核。实测单次推理性能超GPT - 4o和DeepSeek V3，多次生成得分更高，让内核开发更易上手。
谷歌AI核爆：升级全系模型，Gemini 2.5双榜登顶！所有产品用AI重做，OpenAI如何接招？
北京时间5月21日凌晨，谷歌在I/O大会发布众多更新。模型层面，为Gemini 2.5 Pro引入新推理模型和更好的2.5 Flash；谷歌搜索推出AI模式；还亮相视频模型Veo 3等，编码助手Jules公测。
21
本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
寻明生科获1亿美元B轮融资，加码基座模型开拓AI药物发现新边界 | 5Y News
近日，寻明生科宣布完成1亿美元B轮融资，累计近2亿美元。资金将投入生物基座模型研发与规模化训练，升级Lab - in - the - Loop体系。该公司构建闭环AI原生基础设施，其模型能力获验证，商业变现多元。
刚刚，Qwen3.8-Max首发上岗！「千问办公」正式开测
8月，阿里「千问办公」开启公测，它整合三款产品，还接入最新旗舰Qwen3.8 - Max。该产品交付成果可用，可一站生成多模态内容和Office产物，与钉钉打通且有组织级Skill，优势明显。
让VLA真正跑上机器人：北大团队开源Jetson-PI，Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案，从异步推理算法等三层面优化，在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍，推动具身智能向工业应用跃迁。
英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年
AI产业曾聚焦GPU，如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资，估值300亿美元，英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施，国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。
一个框架，重塑具身研发流程：Dexbotic走向具身PyTorch
开源具身智能原生框架 Dexbotic 宣布支持 RLinf 作分布式强化学习后端，打通 VLA 模型研发中「SFT 与 RL 割裂」问题。其 2.0 版实现模块化解耦与多源混训，构建开发闭环，孵化出 DM0 大模型。
超150位全球AI一线技术专家齐聚巴黎，这场大会到底聊了些什么？｜GOSIM Paris 2026圆满收官
5月6日，GOSIM Paris 2026进入第三天，议程转向技术实践。超150位全球AI专家齐聚，探讨模型推理优化、开源社区治理等。Niko Matsakis等分享前沿观点，还有五大主题论坛及工作坊，展示开源AI生态成果。
飞书正在赌一件事：谁先把Agent塞进工作流，谁就是下一代Office
飞书2026年战略转向Agent平台，让Agent成工作流原生组件。以知识问答为切入口，与钉钉、企业微信展开AI路线竞争。其投入MCP基建，押注人与Agent协作，也面临商业化、客户结构等挑战。