「推理服务基础设施」共找到 2930 篇相关文章
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。
DeepSeek-R1 更新,思考更深,推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528,用户可在官网、APP 等体验,API 同步更新。该版本强化深度思考能力,在多基准测评表现优异,还改善幻觉、提升创意写作等能力。
一个人+Claude+云服务,相当于一整个工程团队
网上两个实操演示被疯转,一是Google Cloud工程师用Claude配合Google云部署应用;二是Anthropic Claude团队教搭建带持久记忆的AI智能体。博主整理7天实操计划,将Claude变“全自动AI雇员”,还介绍多种AI雇员类型及成本。
鹿明发布NexCore:当机器人技能成为一种基础设施
8月19日鹿明机器人发布具身智能进化引擎Lumos NexCore,试图在数据、模型等与机器人间建立生产与运行链路,让机器人能力成可复用‘技能资产’,解决具身智能技能生产效率问题。
大规模替换数据库序列,保障百余个服务平稳运行
Coupang从关系型数据库迁移到NoSQL时,为解决序列替换问题,自研了专用解决方案。该方案采用双层缓存与滑动窗口预填充机制,以DynamoDB为数据源,让百余个服务无需重写代码完成迁移,性能和成本表现佳。
华南理工开源小智AI硬件后端服务,支持MCP。
华南理工大学刘思源教授团队研发开源后端服务项目 xiaozhi-esp32-server,基于人机共生智能理论,为 xiaozhi-esp32 硬件提供支持,采用多语言实现,支持 MCP 接入等功能,适配多配置方案。
AI 成为主流负载后,数据基础设施将如何演进?
随着AI应用爆发式增长,数据系统成为智能系统一部分。Apache Doris社区提出2026年主题‘Scale Intelligence, Accelerate Insight’,从场景和能力两方面阐述演进方向,以响应AI时代数据基础设施变化。
斯坦福开源复杂推理AI Agent,融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限,斯坦福开源OctoTools,这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高,能应对多领域复杂场景,框架含工具卡片、规划器等构件。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时,同样问题换说法问,模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题,它将语义相似查询规范化为统一缓存键,实现近乎即时的重复查询响应,还避免了随机性响应问题。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理,ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会,5 月 14 日 19 点直播,聚焦模型‘慢思考’,嘉宾将解读四大核心技术。