「可预测并行架构」共找到 2405 篇相关文章
马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了，核心也是Transformer
𝕏平台（原Twitter）将全新推荐算法开源，由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款，开源或有此原因。
美团开源全模态，比肩顶级闭源模型，开源新SOTA
美团LongCat团队发布5600亿参数开源全模态模型LongCat - Flash - Omni，它有端到端全模态架构，能实现毫秒级实时音频 - 视觉交互。该模型训练采用渐进式策略，工程上有高效技术支撑，在多基准测试表现出色。
Manus 数月憋大招， 100 个 Agent 并发只为选双鞋？肖弘放话：第一阶段就得先做超贵的 AI！
中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”，可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径，架构经优化，计算能力扩展 100 倍，但效果待察。Manus 撤出中国市场，欲借此求差异。
Meta「分割一切」3.0曝光！技能语义分割加入概念提示，好好玩，要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割，能听懂人话，处理图片快，还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准，实验表现佳但也有局限。
后生可畏！何恺明团队新成果发布，共一清华姚班大二在读
何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后，近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF)，解决了原始MF三大核心问题。它重构预测函数，还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构，提升了实用性和效率。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
“今天的OpenAI，就是昨天的Sun！” 杨立昆最新长谈：像Linux击溃微软一样，开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑，认为LLM非通向人类智能的道路，因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs，专注世界模型和JEPA架构，还介绍Tapestry项目，主张开源AI将统治世界。
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
阿里云Tair KVCache仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim，这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能，支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策，还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
0.027B手机AI模型，估值2亿美金，三个清华学霸如何获得国际大学生创新大赛冠军
10月15日，清华万格智能团队“基于类脑架构的下一代通用模型与智能体生态”获中国国际大学生创新大赛（2025）冠军。团队由三个清华本科生创立，此前已完成融资，估值达2亿美元。其智人HRM模型有诸多优势，还研发出顶尖气候预测专家模型。