「超大规模混合专家架构」共找到 685 篇相关文章
30万被引的AlphaGo之父，创业4个月融资近百亿元！笃信RL实现ASI
4月27日，AlphaGo之父David Silver创办的Ineffable Intelligence获11亿美元种子轮融资，投后估值51亿美元。该公司押注强化学习和自我经验学习，试图挑战大模型主线。未来或采用大模型预训练和强化学习混合路线。
容器可观测新视角： SysOM延时监控助力定位业务抖动原因
云原生场景下，资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧，引发内核级延迟问题。本文结合实战案例，介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟，还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。
从“云原生”到“智能原生”，AI中间件走到哪一步了？
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建，指出其核心价值，如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等，分析未来挑战与方向，10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
Sutton判定「LLM是死胡同」后，新访谈揭示AI困境
强化学习之父Rich Sutton直言LLM是死胡同，因其无法从持续实际互动中学习，违背他坚持的原则。在新访谈和圆桌讨论中，多位专家碰撞观点，探讨AI研究问题、强化学习困境及LLM发展走向等。
杀疯了！单卡4090跑通全量微调，面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6，参数约1B，性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品，靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新，有工业验证，对开发者和普通用户意义大。
智算浪潮下的专有云操作系统安全：范式跃迁与信任链重塑
云计算发展使专有云成企业平衡便利与安全之选，但 AI 冲击其安全范式。阿里云三位专家探讨 AI 时代专有云安全，涉及物理隔离价值、新技术重塑安全逻辑、国产 OS 与芯片协同挑战等，还介绍阿里云方案及未来趋势。
MiniMax-M1：全球首个开源超长上下文大模型，超越DeepSeek-R1，推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型，刷新三项记录。它采用混合专家架构，闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练，成本低。在工业级任务测试表现佳，已开源且方便开发者接入。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
0.027B手机AI模型，估值2亿美金，三个清华学霸如何获得国际大学生创新大赛冠军
10月15日，清华万格智能团队“基于类脑架构的下一代通用模型与智能体生态”获中国国际大学生创新大赛（2025）冠军。团队由三个清华本科生创立，此前已完成融资，估值达2亿美元。其智人HRM模型有诸多优势，还研发出顶尖气候预测专家模型。