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搜索智能体RAG落地不佳?UIUC开源s3,仅需2.4k样本,训练快效果好
当前 Agentic RAG 落地有挑战,UIUC 和 Amazon 提出 s3 训练范式。它仅需 2.4k 样本,训练快且效果好,解决了优化目标偏离、检索与生成耦合等问题,在通用和医学 QA 任务中表现出色。
华为 | MoE推理「王炸」组合:昇腾原生盘古推理,性能狂飙6-8倍!
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型,经系统级软硬协同等优化,推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略,打造融合算子,设计推理算法,在昇腾不同平台展现卓越性能。
Rex-Omni:用 3B 模型颠覆目标检测
长期目标检测依赖传统坐标回归模型,MLLMs方法存在不足。IDEA研究院提出30亿参数的Rex - Omni多模态大模型,在零样本测试中表现超现有回归模型,还具备丰富语言理解能力,有独特设计和训练流程。
谷歌Ironwood架构TPU v7:用AI造AI,撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood,由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准,挑战英伟达芯片地位,展现AI算力竞争新趋势。
SGLang Team:在 96 个 H100 GPU 上部署具有 PD 分解和大规模专家并行性的 DeepSeek
本文介绍 SGLang 团队在 96 个 H100 GPU 上部署 DeepSeek 的方法。利用 PD 分解和大规模专家并行性,SGLang 实现高吞吐量,成本低。博客探讨并行设计、优化方法,所有组件开源,也指出了当前局限与未来方向。
AI 时代的 MySQL 数据库运维解决方案
文章指出大模型与MySQL数据库运维结合能改变传统管理方式,提供完整的MySQL大模型运维系统构建路径,涵盖知识库建设、模型选择与调用策略设计、MCP Server开发及监控与优化闭环建立,可提升运维效率与准确性。
躲了科学家几十年的流体不稳定奇点,被DeepMind用AI找到了
谷歌DeepMind与多所高校合作,用物理知情神经网络(PINN)+高精度数值优化的方法,找到了流体方程里的不稳定奇点。这种奇点很“挑剔”,此前难寻踪迹,此次发现为非线性流体动力学研究提供新范式。
Meta&UIUC大发现:无需标注,Agent复杂的工具使用和搜索能力,是可以“无中生有”的
Meta和UIUC研究发现,无需标注,Agent复杂工具使用和搜索能力可“无中生有”。论文Dr. Zero让大模型自我博弈成搜索专家,用HRPO提效,设计难度导向奖励,实验表现佳,但也存在局限。
AICon上海演讲精华回顾:《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站,GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》,介绍其推理平台,拆解扩缩容等能力,分享架构设计、部署及优化实践,揭秘推理提效关键路径。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。