「推荐系统架构」共找到 3478 篇相关文章
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
借鉴人脑「海马体-皮层」机制,红熊AI重做了一个「记忆系统」
记忆成AI进化关键,Google Research新论文提出「嵌套学习」范式。红熊AI受业务难题启发,推出「记忆熊」,借鉴人脑机制重构记忆系统,在多场景应用落地,提升了服务质量和效率。
从 Hadoop 到 Kubernetes:Pinterest 在 AWS EKS 上的可扩展 Spark 架构
Pinterest将基于Hadoop的数据平台替换为Moka,这是在AWS EKS上运行Spark的Kubernetes原生系统。Moka实现容器化作业隔离,支持ARM实例,改进调度、简化部署,降低成本、提高效率。
统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低
当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭,方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA,提出「乐高式」统一架构,构建模块化开源底座,实现双向模块化,还支持多种训练范式,打通Sim2Real。
深度拆解 Claude 的 Agent 架构:MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的三维协同
Anthropic 在 Agent 工程领域不断创新,除了 MCP 外还推出 Skills 与 PTC 并在 Claude 平台落地。本文深度拆解 MCP + PTC、Skills 与 Subagents 的定位、联系与应用,助你拓展构建 Agent 系统的思维。
彻底告别VE与VAE!商汤硬核重构多模态:砍掉所有中间编码器
商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify,这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构,砍掉VE和VAE,用混合变换器架构打通视觉与语言能力,提升数据与算力利用效率,为跨模态智能系统奠基。
刚刚,马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法:Transformer 接管亿级排序
X 工程团队宣布开源 X 推荐算法,该算法结合网络内外内容,用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法,此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。
Multi-Agent记忆系统MIRIX:比RAG性能飙升35%,存储减少99.9%
现有AI Agent记忆方案有局限,MIRIX作为模块化多智能体记忆系统应运而生。它由六种记忆类型和多智能体框架组成,支持多种检索功能。在多模态和单模态测试中表现优异,为记忆增强型LLM智能体设新标准。
如何让AI推荐企业官网?官网GEO优化怎么做?【必看】
白杨SEO从网站代码优化、站内内容、站外推广三方面,介绍让AI推荐企业官网及做好官网GEO优化的方法。如代码优化要主动提交网站、部署SSL证书等,还给出企业官网老板执行清单。
谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈!Hinton灵魂拷问:后悔Open吗?
谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究,通过‘测试时训练’机制,推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能,突破超长上下文瓶颈。