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从“云原生”到“智能原生”,AI中间件走到哪一步了?
InfoQ直播栏目邀蚂蚁集团专家探讨AI中间件基建,指出其核心价值,如降低开发门槛等。还谈及云原生到智能原生的转变、记忆服务定位、自研必要性等,分析未来挑战与方向,10月上海QCon大会将聚焦相关话题。
OpenAI也缺卡!僧多粥少,自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺,总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力,因资源有限,许多产品无法发布,如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制,但平衡各团队需求不易。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。
基于Memory Bank的Cursor长会话记忆内存库理论研究与实践
文章围绕Memory Bank展开,介绍其为解决大模型长会话记忆瓶颈而设计的机制,包括存储、检索、更新模块。阐述其在编程和知识库建设的应用,还评测了Codelf等工具,指出Memory Bank是AI迈向智能的重要一步。