「超大规模混合专家架构」共找到 685 篇相关文章
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
陶哲轩：用了GPT-5 Pro后，小尺度、宏观尺度很赞，中尺度有点垮
著名数学家陶哲轩用ChatGPT - 5 Pro研究曲率有界的球面问题，记录AI在不同层面的表现。小尺度和宏观尺度AI有用，中尺度帮助有限。虽问题未解决，但他学到新知识，也意识到与AI协作要谨慎。
从BM25到Multi-Vector：6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线，涵盖Sparse、Dense等类型，分析其痛点、效果、案例及选型建议，还给出不同场景的方案选择和步骤。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
当设计师和PM都开始写代码，产品构建方式又要变天了？
Notion 产品负责人 Max Schoening 与主持人探讨 AI 对软件构建和使用方式的影响。他认为成功产品有强大核心，鼓励设计师和 PM 用代码思考，还谈到岗位融合、可塑性软件、SaaS 趋势等话题。
AI 提效了，老板觉得自己又行了：可代码行数和 Token 排名，真该拿来裁人吗？
文章探讨AI提效下的行业现状。开发者节奏加快，企业收紧人力。不同行业提效有别，互联网显著，金融审慎。还谈及效率悖论、裁员依据、生产力衡量及成本管控，指出提效应用于承接项目而非裁员。
AI 成为主流负载后，数据基础设施将如何演进？
随着AI应用爆发式增长，数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’，从场景和能力两方面阐述演进方向，以响应AI时代数据基础设施变化。
一年一度最值得关注的AI榜单来啦！申报即日启动
时值第四届中国AIGC产业峰会，量子位将评选2026年度值得关注的AIGC企业和产品，结合调研与专家意见，结果5月峰会公布。参选有条件和评选维度，报名4月27日截止。
马斯克刚刚官宣了“芯片美国梦”
美国当地时间3月21日，马斯克联合SpaceX、Tesla、xAI发布TERAFAB项目，启动超大规模芯片制造设施，目标年产1太瓦计算能力，80%产能服务太空任务，虽面临诸多挑战，但意义深远。