「可观测2.0」共找到 5996 篇相关文章
全新GPU高速互联设计，为大模型训练降本增效！北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大，分布式训练成关键路径，高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限，北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
Gemini新手教学
最近Google推出教育优惠，可免费使用15个月含Gemini Advanced等在内的AI产品。作者分享使用Gemini经验，指出其在上下文长度和生态打通方面优于ChatGPT，老牌厂商家底足，OpenAI下半场有压力。
RAG系统设计：揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上，Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性，揭示其被低估原因，分析本质与作用，分享设计高效架构方法，还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
55.9K star！微软硬核开源文档转换神器，LLM最佳拍档！
介绍微软开源的轻量级Python文档转换工具MarkItDown，它支持20+格式智能转换为结构化Markdown，专为LLM文本分析场景优化，解决开发者处理多格式文档痛点，还阐述其功能、技术架构等内容。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案！
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案，传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳，中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机，提出‘分步检查法’提升模型表现，实验表明准确率最高提升13%等。
从 Jev 到 TierSense， Agent 的「判断层」正在被拆出来 | GAIR Paper 132
本文解读Jev和TierSense项目，提出将Agent判断层从大模型生成中拆分，交给专用轻量模型，介绍TierSense能力、实验数据，探讨专用判断模型优化Agent效率的新方向。
PCIe显卡被低估了！内核补齐+通信重构，DeepSeek推理吞吐直接翻近7倍
当前大模型算力需求攀升，高端GPU供给紧成本高，大量PCIe长尾GPU算力因框架适配不足被禁锢。是石科技自研Meta-Infer推理引擎，通过纯软件优化挖掘硬件潜力，让DeepSeek推理吞吐提升近7倍，方法也适配国产GPU。
模型一模一样，Token 却相差 70 倍？三项实测揭开 AI 编程工具的成本黑洞
本文通过三项独立基准测试，证实相同AI模型下，不同AI编程智能体框架的Token消耗最高相差70倍，分析了成本差异的核心原因，为企业AI成本控制提供可落地的衡量标准。
MiniMax ARR暴涨500%，token暴涨2000%！这就是Agent红利吧
MiniMax最新数据显示，今年8月ARR超8亿美元，较2月增长约5.3倍。2026年上半年收入同比涨283.1%，B端收入占比升至80%。其增长得益于用户增多和用法改变，M3、H3模型表现出色。