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人手一个数据库,Kimi背后这套AI基建到底有多能扛?
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站,但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求,Kimi后端选TiDB Cloud,做了三个关键决策。这不是孤立事件,反映行业趋势,TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。
CVPR 2026 | ReFTA:打破张量化PEFT的「权重重建」瓶颈
随着大模型发展,全参数微调成本高,参数高效微调(PEFT)成主流。常见基于矩阵低秩分解的PEFT方法有局限,张量化PEFT虽有优势但存在权重重建问题。本文提出ReFTA方法解决该问题,有工程和理论优势。
聊聊钉钉的悟空:给一个还没人走路的市场卖跑鞋?
钉钉发布悟空,与其他大厂先面向个人用户不同,它走企业级路线,有四层Skill体系等,虽初期被认为‘太重’,但钉钉全产品CLI化等创新有潜力,且安全设计是企业刚需,适合特定人群关注。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
中际旭创的高增长,还能持续多久?
今年夏季光模块龙头中际旭创市场表现强劲,市值逼近4600亿,但控股股东计划减持。此前也有股东减持,市场曾争论其估值合理性。要实现250亿利润目标,受北美大厂算力支出、竞争、CPO进展等因素影响。
英伟达开源9B参数小模型,比Qwen3快6倍
英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2,在复杂推理基准测试上准确率与Qwen3 - 8B相当或更高,速度快6倍。它兼顾推理与非推理任务,支持“思考”预算控制,还开源了创建模型的绝大部分数据。
Tair 短期记忆架构实践:淘宝闪购 AI Agent 的秒级响应记忆系统
本文从淘宝闪购与千问合作的‘一句话点外卖’项目出发,介绍 Tair 在 AI Agent 记忆管理中的数据模型设计、压缩策略与并发控制等关键实践,展示其在低延迟、数据建模、并发安全和弹性抗压等方面的能力。
拥抱 AGI 时代的中间层⼒量:AI 中间件的机遇与挑战
文章指出大模型发展呈能力跃迁、生态开放趋势,推动AI应用从聊天机器人向组织级智能体演进。AI中间件可解决应用工程化挑战,但面临上下文管理、记忆更新等难题,短期助力应用规模化,长期或成组织智能“神经中枢”。
Granola:ChatGPT、Notion 都入场的 AI 纪要,能真正沉淀工作流吗?
AI 发展带动大量 AI 纪要工具兴起,Granola 凭借新颖 AI 交互方式和对 AI 产品的深入思考,成为领域后起之秀。它提供 AI 补充人工笔记功能,改变了很多知识工作者工作流,但也面临用户习惯和大模型公司切入等挑战。
拟合接近满分,外推却会跑偏:Meta 给缩放律加了一个指数
大模型训练前,团队常用 Chinchilla 缩放律估算模型规模和数据量,但它在模型和数据极不平衡的边界预测易跑偏。Meta FAIR 提出的 Skaling 只增加一个耦合指数,降低外推误差,还采用 L 形采样降低试算成本。