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LangFlow: 挑战离散扩散,探索下一代语言模型新范式

UIUC Ge Liu团队发布《LangFlow: Continuous Flow Matching for Large Language Models》,回归连续扩散架构。研究指出连续扩散受挫非先天缺陷,经优化,LangFlow让连续扩散在标准基准追平离散扩散,为多模态统一架构打通底层路线。

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虚拟智库:运用大语言模型获取多元视角

本文探讨如何用大语言模型(LLM)构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例,通过让 LLM 扮演不同角色,如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等,从多元视角讨论微服务架构利弊,为架构决策提供参考。

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下一代架构设计工具,说话就能画

next-ai-draw-io是开源项目,用自然语言描述就能让AI自动生成draw.io格式的图。有文字生成图表等核心功能,技术栈用Next.js + AI SDK + react-drawio,支持多提供商,还介绍了安装、部署方法。

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HAMi × NVIDIA:GPU 拓扑感知调度实现详解

HAMi社区在v2.7.0版本推出针对NVIDIA GPU的拓扑感知调度功能,解决多卡通信瓶颈。文章深入剖析其设计与实现原理,介绍核心特性、阶段及代码,用双策略寻优算法保障性能与资源健康。

AI前线
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Figma 自研了 Redis 代理,实现六个 9 可用性

Figma发布自研Redis代理服务FigCache详细实践,替换旧缓存栈。自2025年下半年上线,实现六个9可用性。它基于ResPC构建,分离前后端,配置灵活,处理Redis Cluster问题,迁移策略可回退。

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万字长文图解Qwen2.5-VL实现细节

文章作者今年年初写好,为防盗版一直内部分享,时隔半年因Qwen2.5-VL已渗入MLLM开发各场景而公开。从源码抽图例助理解,涵盖window attention等内容,排版全文见指定链接。

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印度,拿什么实现自己的芯片梦?

印度近期在集成电路产业频有消息,两个半导体项目因资金问题搁浅。印度政府野心大,出台多项扶持政策,但其在芯片制造方面基础薄弱,实现半导体蓝图面临资金、人才、基建、营商环境等多重挑战。

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在边缘应用中,实现 Kubernetes 的主动扩缩容

Kubernetes已成为现代IT核心平台,在云环境应用广泛。但在边缘计算场景,其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器,详述其评估算法、实现方式,经测试CPA比HPA表现更优,适合边缘环境。

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万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析

文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。

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LLM本质上永远无法实现真正的正确推理

日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。

深度学习自然语言处理