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一次汇报,资源投入暴涨数十倍:快手大模型推荐以 1/12 成本突围,技术负责人亲历的革新故事
InfoQ 专访快手科技副总裁周国睿,他分享了快手大模型推荐技术投入挑战、决策过程等。如汇报后资源投入涨数十倍,以 1/12 成本突围。还阐述推荐系统变革、技术押注及未来推荐系统突破点等观点。
比RAG高出8.9%,百度TURA:让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构
现有检索增强生成(RAG)系统只能读取已索引的静态网页,无法满足用户需实时数据的问题。百度TURA用工具调用把RAG升级为动态交互,其核心分检索、规划、执行三步,已在百度亿级流量场景跑通。
刚刚,英伟达新模型上线!4B推理狂飙53倍,全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列(2B/4B),由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock,实现架构优化。相比Qwen3等模型,它在多维度准确率更高,H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?
文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分层架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
从工具到生命形式:OpenClaw 引发的 Agent 再思考
InfoQ《极客有约》X QCon 直播邀业内专家探讨 OpenClaw 落地难点。专家认为,这波 Agent 热潮验证了复杂工作可被系统承接,也指出 OpenClaw 虽非生产级产品,但推动了全民 Agent 浪潮,同时探讨了模型与编排层结合、记忆系统等问题。
核心AI场景首超英伟达,一场国产算力的“破局叙事”|甲子光年
1月26日,天数智芯公布四代架构路线图,其2025年的天数天枢架构,在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式,产品全场景布局且已规模化落地。
每2秒吃透一道高数大题!华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程,通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环,从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破,实现大模型高效训练。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。