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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,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
AI不靠“闭门造神”,海内外一线专家共探智能新纪元,GOSIM AI Paris 2025圆满收官!
5月7日,GOSIM AI Paris 2025在法国巴黎迎来第二日议程。全球专家围绕AI技术多方面探讨,涉及模型、基础设施等主题。还分享大模型趋势,宣布新型许可证,各分论坛展示多元成果,大会圆满收官,杭州场9月待启。
解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道
在AI应用发展中,LLM与RAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。
国产物理AI黑马杀出!超越GPT与斯坦福Biomni,狂揽生物制造SOTA
恩和科技发布全球首个面向生物制造的物理人工智能平台 SAION AI,打破大模型只能虚拟辅助的刻板印象。它有认知、控制与闭环执行三层架构,在多项测试中表现领先,具备多方面核心优势,推动生物制造进入智能工程时代。
AI 基础知识从-1到0.1:带你走进机器学习的世界
文章沿着AI发展脉络,从Seq2Seq到GPT模型,深入介绍关键技术原理。以简明方式梳理AI基础概念,涵盖人工智能、机器学习等定义,还介绍了各类学习方法、特征工程及向量化等内容,最后提及模型应用流程和Quick BI助力企业分析。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
为什么我用了那么多提示词模板甚至用了 AI 帮忙还是写不好提示词?
现在很多人觉得模型强大,提示词工程没必要,但复杂需求仍需它。作者以写雷军演讲提示词和YouTube字幕生成提示词为例,介绍迭代创作过程,指出写不好提示词根源是难评估差距和调整。
AI制造AI、仓库级Coding到Agent底座:2026奇点智能技术大会首批议题公布
2026 奇点智能技术大会将于 11 月 20 - 21 日在北京举行,同期还有 C++ 及系统软件技术大会。大会公布首批核心议题,涵盖 AI 制造 AI、AI Coding、Agent 基础设施、世界模型、具身智能等前沿技术,多位专家将分享实践经验。
AI算力大战打到太空!英伟达前脚H100入轨,谷歌TPU后脚上天,中国玩家笑而不语
英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈,英伟达H100已入轨,谷歌TPU预计2027年初上天,二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势,但也有工程挑战,而中国之江实验室星座已商用。
对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds
本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。