「分布式推理系统」共找到 3622 篇相关文章
「逆龄大脑药」首次人体试验！奥特曼押注RTR242，返老还童将要成真？
AI教父奥特曼首投1.8亿美元给Retro Biosciences，该公司年底前将开展「逆龄大脑药」RTR242人体试验。其目标是逆转衰老，让人类多10年健康寿命，还结合GPT-4b micro辅助研发，与Altos Labs竞争。
芯片大地震，黄仁勋355亿入股！英特尔要为老黄造CPU，股价狂飙30%
芯片行业投下重磅炸弹，英伟达斥资50亿美元入股英特尔成大股东。两家合作，英特尔为英伟达定制x86 CPU，还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片，此合作改写行业格局。
突破LLM数据瓶颈：Meta等提出语言自我博弈，一台模型，两个角色，无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”（LSP）框架，让语言模型自己和自己“玩游戏”，在无外部数据输入下自我改进。实验显示，其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型，为缓解数据稀缺提供新思路。
GPT-5爆改时尚圈，让Excel原地复活！OpenAI黑客松大奖出炉
OpenAI举办GPT - 5黑客马拉松挑战赛，95支队伍角逐5万美元奖金。韩国Gentoo团队夺冠，其用GPT - 5开发系统助力商家营销。此外，还有团队将GPT - 5用于时尚、电子表格、知识学习、电脑使用、电网决策等场景。
RAG2.0进入“即插即用”时代！清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架，让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑，降低技术门槛与学习成本，还提升了复杂多跳问题性能。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭
约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer（SRT - H），结合两个transformer模型，通过模仿学习训练，用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好，但应对人体手术仍有挑战。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”｜Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”，其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等，认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。