「定制化需求」共找到 1640 篇相关文章
超强开源OCR，手写体识别能力超dots.ocr，封存多年的老文档数字化有救了。
文章推荐新开源的OCR系统Chandra，它对手写体识别做了优化，官方测评数据显示比dots.ocr强。介绍其适用于多场景及功能特点，还展示了不同场景的识别效果，建议有需求者多对比测试。
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
Moltbot实战：MoltBot+RDS AI助手Skill管理RDS实例
文章介绍Moltbot与阿里云RDS AI助手结合管理RDS实例。RDS AI助手能集数据库管理等为一体，Moltbot以轻量级框架霸榜GitHub。二者组合有自动化诊断和运维管理能力，还能定制运维知识库，文中给出对接步骤。
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。
让 AI Scientist 真正“做出材料”， 鼎犀智创完成数亿元 Pre-A 轮融资
AI新材料研发公司鼎犀智创完成数亿元Pre - A轮融资，资金用于模型及技术研发等。该公司技术路线独特，案例显示能大幅缩短研发周期，还将中试放大纳入体系，推动材料研发走向平台化。
刚刚，Qwen3.8-Flash震撼发布，我们看到了Qwen4的骨架
8月大模型厂商多上调API价格或收缩免费额度，因推理需求增长跑赢算力供给。阿里发布Qwen3.8-Flash并开源，成绩亮眼且价格低。它是Qwen4架构预演，有四大技术创新，提升了模型效率。
订单排到2027年，全球AI算力建设急需中国光纤
AI产业发展使光纤需求暴增，价格飞涨，交货期排到2027年。原因一是AI算力中心需大量光纤，二是俄乌战争消耗不少。中国光纤因长期内卷掌握技术、摊薄成本，订单已排到2028年。
被喷了……我索性扔出价值过万的 AI 编程 prompt
作者因招聘要求被喷，索性分享价值过万的 AI 编程 prompt。介绍招聘需把控 AI 产出质量，还讲了完整表达需求、完善文档、过程监督等编程要点，最后给出杀手级 prompt 并预告下文。
AI时代的天工开物：分子之心掀起生物经济“操作系统”革命 | 甲子光年
生物经济正迈向工程化时代，分子之心作为AI蛋白质设计领军企业，携核心产品MoleculeOS入驻礼来上海创新孵化器。该平台升级后能力强大，还在构建生物经济‘新基建’，解决产业难题。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。