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一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难?
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。
复盘 ChatGPT:7 亿周活的 ToC 产品,如何在模型之外做增长?
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈,他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程,包括产品开发、增长、定价决策等,还阐述了成功原因、增长方法等,为AI创业者带来启发。
这周六,聊聊具身数据、模型与落地场景|沙龙报名
当下具身智能进入加速期,但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂,存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙,4月25日周六14:00,一线从业者与研究者将分享经验,探讨具身智能关键环节。
华为发布全新芯片之后,国产AI芯片面对的三个关键问题
华为在2025全连接大会发布多款AI芯片并公布路线图,其“P/D分离”设计针对市场挑战。文章指出中国AI产业需求倒逼芯片创新,还分析了国产芯片面临的生态、产品经理人才及产业与芯片关系等问题。
一场对话,我们细扒了下文心大模型背后的技术
信通院大模型推理能力评估中,文心X1 Turbo获最高级“4+级”。百度AI Day上,副总裁吴甜解析文心4.5 Turbo和文心X1 Turbo,从多模态、深度思考等方面介绍技术,还展示其在多场景应用成果。
谷歌Gemini最强性价比模型发布,1块8读完3本三体
谷歌推出Gemini 3.1 Flash-Lite,号称性价比最高的Gemini 3系列模型,每百万输入token仅0.25美元,读完3本《三体》只需1.8元。性能表现佳,还支持可调思考层级。两小时后ChatGPT推出GPT - 5.3 Instant回应。
火遍全网的AI在线生成前端页面DeepSite开源替代LocalSite
LocalSite AI是现代化网页应用,能按自然语言描述生成HTML、CSS和JavaScript代码。它功能丰富,支持多AI供应商,介绍了技术栈、安装步骤、部署方式、使用指南及发展路线等。