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18 年 SEO 增长经验专家:别再收藏各种 AEO 最佳攻略了,自己动手实验才是做好的关键

18年SEO增长经验专家Ethan Smith与Lenny对谈,指出网上多数AEO信息不准确,做好AEO要自己动手验证。还分享AEO玩法、与SEO区别、优化策略等,强调100%AI生成内容不可行,要优化帮助中心内容。

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YOLOv8-SST:水面小目标检测极致改进,降低漏检

浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法,针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验,该算法提升了检测精度,推理速度也能满足实时需求,还给出了实战代码。

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人脑细胞做成芯片打Doom!20万活体神经元自己探路杀敌,学习效率碾压深度强化学习

20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》,代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比,发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上,团队邀开发者探索更多可能。

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【博客转载】CUDA Cooperative Groups

文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。

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Thinking Machines 发布第二篇博文:用模块化流形让训练更加稳定高效

Thinking Machines实验室发布第二篇Connectionism研究文章,提出模块化流形理论框架,通过在权重矩阵施加流形约束让神经网络训练更稳定高效。文章从几何角度思考优化问题,提出流形Muon优化器,还探讨了模块化流形扩展到大型网络的方法。

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产品应用7

构建能源领域的AI专家:一个多智能体框架的实践与思考

本文介绍阿里团队在能源领域构建多智能体框架的实践。因单智能体处理复杂任务有“注意力发散”问题,团队研发综合能源智能体平台,阐述框架搭建、各组件功能及设计考量,还分享思考与可优化点。

阿里云开发者
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⼤模型是万能的吗?探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤

本文基于公共云大客户出海投资业务案例,探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代,从纯大模型到引入机器学习算法,目前项目处于落地阶段,有望实现多方共赢。

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杨植麟回复:Kimi K2训练用的H800!但“只花了460万美元”嘛…

月之暗面团队回应Kimi K2 Thinking训练成本,透露用英伟达H800,GPU少但利用充分。该模型凭实力与低成本引迁移潮,还引发对闭源巨头估值反思。技术上有优化创新,团队还公开答疑。

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回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型

Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。

Jina AI
开源动态8

通过零开销逐层权重卸载技术将SGLang Diffusion wan2.2的推理速度加速60%

文章介绍在优化SGLang对Wan2.2视频生成模型支持时,发现双Transformer架构下第1步和第19步推理慢的问题。通过零开销逐层权重卸载技术,将整体推理速度提升60%,还突破显存墙,且该优化可扩展到其他模型。

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