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产品应用7

智能体请求暴增 9.4 倍,token 账单却没涨:Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法

AI 工具已嵌入 Uber 软件开发各阶段,智能体请求量增长 9.4 倍,但 AI 总支出自 4 月相对稳定。文章介绍其软件工厂思考,包括智能体会话层级、成本公式、指标测算及优化手段,还提及未来举措。

InfoQ
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记录下SGLang 开发,debug的几个技巧第二弹

作者BBuf继上次分享后,又带来SGLang开发、debug新技巧。包括开启多线程加载模型权重,介绍SGLang Serve模型短期和长期崩溃的调试方法,还提及逐层NVTX Profiling、查看固定batch_size下Decoding性能等技巧。

GiantPandaLLM
推荐文章7

简单了解下CUDA Green Context

文章基于Flashinfer实现介绍CUDA Green Context,它在CUDA 12.0+引入,能实现资源隔离、降低多线程性能损失、提高GPU使用率。还给出使用方法及代码示例,不过测试性能未达预期,需关注后续发展。

GiantPandaLLM
开源动态7

OpenClaw引爆的AI Agent浪潮中,终于有芯片给端侧“解渴”了

OpenClaw让AI Agent成产业竞赛焦点,但云端方案算力、成本和安全问题凸显。瑞芯微推出端云协同方案ClawChips,采用算力解耦架构,在成本与场景适配间找平衡,还开源并提供开发套件借用权益。

芯师爷
算法论文8

RAE+VAE? 预训练表征助力扩散模型Tokenizer,加速像素压缩到语义提取

近期,RAE 提出以「 冻结的预训练视觉表征」作潜空间提升扩散模型性能。同期西安交大与微软亚研院提出 VFM - VAE,结合 RAE 与 VAE,能加速模型收敛、提升生成质量,展示扩散模型 Tokenizer 演化方向。

机器之心
开源动态8

你敢信?GPT-5的电脑操作水平只比人类低2%了

Agent S3刷新了计算机使用智能体(CUA)在「OSWorld」基准测试的记录,性能达69.9%,接近人类水平。它引入bBoN实现并行扩展,还精简框架、引入原生代码智能体,已开源并发布论文。

机器之心
开源动态7

英伟达力荐,小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎

智能体时代算力需求庞大,LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed,有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性,受英伟达力荐且已开源,为智能体负载提供近「光速级」推理能力。

机器之心
算法论文7

The Batch: 899 | 更划算的推理

研究人员提出 Delethink 强化学习方法,训练大模型定期截断推理 token 至固定最大数量,以限制处理长思维链成本。经测试该模型在多方面超基线,且缓解计算成本限制,为长上下文推理提供路径。

DeeplearningAI
8

重磅发现!大模型的「aha moment」不是装腔作势,内部信息量暴增数倍!

中国人民大学等联合团队研究发现,大模型推理有“信息脉冲”,特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”,对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法,代码已开源。

机器之心
新闻资讯7

HBM更“热”了

HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透,技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升,各企业技术路线有差异。应用领域广泛,但推广面临挑战。市场竞争激烈,各企业积极布局。

芯师爷