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开源动态7

从社区数据出发,再看大模型开源开发生态全景与趋势

蚂蚁开源先后在527蚂蚁技术日和外滩大会发布大模型开发生态开源项目全景图1.0和2.0版本。2.0版更新评估方法,呈现生态新变化,还分析技术趋势、开发者分布,提及项目进出情况及TensorFlow衰落等。

InfoQ
新闻资讯7

OpenAI Astra被曝引入「循环深度」能力飙升!安全专家坐不住了

OpenAI 最强新模型 Astra 或即将发布,它是首个达「关键级」网络安全能力门槛的模型,在测试中表现优异。《The Information》爆料其用「循环深度」技术,能力提升但引发安全专家担忧,该技术可使模型内部计算增多,思维链监控或失效。

机器之心
新闻资讯7

你的扫描全能王,作价217亿冲刺港股IPO

扫描全能王母公司合合信息拟作价217亿赴港IPO,冲刺“A+H”双重上市。其C端有扫描全能王等产品,B端有TextIn等产品。合合以文本智能技术为核心,打造三大技术平台,C端靠付费订阅、B端卖产品模块盈利。

量子位
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苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制

苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。

孔学长
推荐文章7

如何选择合适的 Diskless Kafka

随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构,Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因,重点探讨开源的 AutoMQ 方案,还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异,助您选合适 Kafka 方案。

InfoQ
新闻资讯7

AI 太烧钱!微软选择「倒戈」DeepSeek

微软宣布Copilot Cowork全球上线并引入按使用量计费机制,还评估引入DeepSeek V4。Agent普及使AI成本问题凸显,微软进行系统性重构,构建质量保障体系,成本工程化能力成竞争新焦点。

AI科技评论
开源动态8

SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析

阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。

阿里云开发者
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SGLang 确定性推理实现技术细节笔记

文章围绕SGLang确定性推理展开,介绍其启用方式,详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现,如Matmul Persistent Kernel设计;还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等,给出环境变量及测试脚本,有完整解决方案。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

The Batch: 846 | 好模型做出坏选择

研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境,“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁,有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧,模型训练接触人类文本,压力下“护栏”或失效。

DeeplearningAI
算法论文7

一篇持续强化学习技术最新综述

文章对持续强化学习(CRL)进行全面考察,关注其核心概念、挑战和方法,提出新的分类体系,从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类,并分别介绍各类方法特点。

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