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DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道,DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片,欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变,影响英伟达股价。虽有降本等好处,但面临技术、制造、生态等挑战。
CJA|西工大林海涛、张伟伟等:关联函数学习:适用飞行器外形泛化的稀疏气动数据重构方法
本文提出关联函数学习(SFL)方法,通过符号回归挖掘气动力系数复合函数表达式,实现非线性气动数据稀疏重构与状态外推。用少量样本构建数据库,误差 1%-5%,比 Kriging 法样本量减超 90%。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
在失败中进化?UIUC联合斯坦福、AMD实现智能体「从错误中成长」
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校等团队发布论文,剖析LLM智能体失败机制,提出可自我修复的创新框架AgentDebug。研究指出智能体常见失败类型,构建错误分析体系、数据集,实验显示该框架效果显著,为AI可靠性提供方案。
快手 AB 场景提速 145 倍,从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗降 72%,刷新 Doris 单机群最大规模。本文介绍选择 Apache Doris 的原因,以及在存储、计算、调度、稳定性等方面的优化,对构建 AB 实验平台有参考价值。
老黄怒怼玩家根本不懂AI!英伟达新AI功能遭全网抵制,游戏圈炸锅了
英伟达在GTC 2026发布DLSS 5,本应是“性能革命”,却遭游戏圈抵制。它用生成式AI“注入”光影和材质,从“帮放大画面”变为“帮重绘画面”,玩家不满AI网红脸,老黄称是“GPT时刻”。
Karpathy最新手搓!复现GPT-2成本狂降600倍:仅需507元3小时训练「最好的AI学习项目」
Andrej Karpathy的个人项目nanochat更新,现训练GPT - 2级别的LLM成本低于100美元,在单个8XH100节点上仅3小时花约73美元,较7年前成本降600倍,还列出关键优化技术,设排行榜。
用户痛点发现器
用户痛点发现器是个Web应用,能从社交媒体自动发现用户核心痛点,支持聚类分析和AI产品方案生成。它可输入关键词抓取抖音视频和评论,用GLM-4.6模型分析,还有优先级评分等系统。
推理快30%,性能超过千亿参数模型,15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker,以150亿参数体量,多模态推理能力强,推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳,优化计算成本,还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
“像把大象塞进冰箱一样困难”,端侧大模型是噱头还是未来?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播聚焦端侧大模型,探讨其落地挑战与破局思路。专家指出端侧部署有隐私、可用性等优势,但面临内存、精度等难题。华为、支付宝等分享方案,还探讨应用场景、商业模式及未来趋势。