「推理成本」共找到 3310 篇相关文章
2025小结：从RL到Agentic RL
作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。
官宣！前 OpenAI 华人科学家姚顺雨加入腾讯，大模型“系统战”开启！
12月17日消息，前OpenAI科学家姚顺雨加盟腾讯，任首席AI科学家等职。他是AI Agent与大模型推理领军人物，其加入是腾讯AI补强。腾讯还新成立三部门，标志战略向系统化工程建设进阶，混元也有不错表现。
Jina AI创业复盘：AI团队的Scaling Law是什么
本文是对 Jina AI 创始人肖涵的访谈，复盘六年创业历程。他两次转型，最终聚焦搜索底座模型，公司被 Elastic 收购。他分享创业得失，认为团队聚焦、高效运营是壁垒，还给出未来创业者专注、找优秀人才等建议。
万卡时代，企业需要怎样的算力集群？
过去两年，AI算力需求跃升，消耗从训练主导转向推理驱动。企业算力需求有突发性等特点，智算集群是关键方案。InfoQ联合腾讯云发起直播探讨，还介绍了算力供给缺口、集群构建交付、性能优化及演进方向。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。
你急它不急：GPT-5先判断，再决定「速答」还是「深想」
OpenAI副总裁Jerry Tworek透露，GPT - 5能判断问题难度，分配思考时间，决定何时停下。它升级了推理能力，有了时间感，采用受控思考机制，提升了复杂任务准确率，减少幻觉。其进化历经o1、o3到GPT - 5阶段。
如何为 GPU 提供充足存储：AI 训练中的存储性能与扩展性
文章分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果，探讨不同存储系统在 AI 训练中表现。在满足 GPU 利用率阈值下，能支撑更多 GPU 的存储系统扩展性与稳定性更强，还需关注资源利用率。以太网存储方案灵活且成本效益高。
这个时代最缺的是「个人上下文」丨对话flomo浮墨笔记
量子位智库对话flomo浮墨笔记联合创始人刘少楠，探讨AI笔记产品发展。刘少楠分享了flomo定位、目标人群、降低门槛方法等，提及AI带来的认知变化，还谈了产品指标、功能考量、成本平衡等问题。
最强DeepResearch！通义DeepResearch-30B开源实战：模型部署+LangGraph+A2A全攻略
阿里发布全开源项目通义DeepResearch，在研究任务评测中表现出色，底层是30B的MoE专用推理模型，资源需求低。文章演示了基于该项目构建本地化端到端DeepResearch助理的方法，包括模型部署、Agent实现等。