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算法论文8

TreeHop:无需LLM的高效多跳问答新范式

多跳问答(MHQA)任务有挑战,现有方法依赖LLM,计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案,摒弃LLM,通过嵌入空间动态更新,降低延迟、减少模型参数量,还在主流数据集表现佳,适合工业应用。

深度学习自然语言处理
产品应用8

全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?

AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。

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让大模型上车:理想汽车硬件协同设计算出最佳边缘模型

长三角洲AI实验室、中科院、理想汽车等找到大语言模型硬件协同设计寻优之路,在相同延迟下降低端侧模型困惑度,压缩模型架构挑选时间。研究揭示缩放定律,打造硬件感知建模框架,找到精度与延迟最优解。

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深度剖析将 Kafka 构建在 S3 上的技术挑战与最佳实践

文章基于AutoMQ深入剖析将Kafka构建在S3上的挑战与解法。探讨延迟、IOPS、缓存管理等问题,介绍AutoMQ应对策略,如用WAL+S3架构降低延迟、批处理数据减少请求等,还提及Kafka兼容性及跨区流量成本处理。

InfoQ
算法论文7

从deepseek v4的受限流线型超链接mHC谈架构优化

文章围绕DeepSeek v4的受限流线型超链接mHC探讨架构优化。指出过去十年深度学习重扩展层内计算,忽视层间通信。介绍多种层间通信改进方法,提出用检索替代累加,还提及深度注意力机制及混合深度注意力的成果。

Agent的潜意识
产品应用7

容器可观测新视角: SysOM延时监控助力定位业务抖动原因

云原生场景下,资源超卖和混合部署使宿主机与容器化应用资源竞争加剧,引发内核级延迟问题。本文结合实战案例,介绍用ack - sysom - monitor Exporter分析定位内核延迟,还介绍了SysOM监控及解决系统延时的方法。

阿里云开发者
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为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵

文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡,受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因,如专家混合模型、大型管道模型等。

AI前线
开源动态8

蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践

文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读,详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案,包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等,并给出了评测结果。

GiantPandaLLM
开源动态7

Hermes Agent 发布更新 Herald:实时语音 + Agent 之间可以互相通信

Hermes Agent 更新到 v0.20.0 代号 Herald,增加实时语音对话与唤醒词,可验证引用来源可信度,集成签名Webhook,支持代理到代理协议,还有性能与安全方面更新,顺应新 Agent 发展趋势。

AI工程化
算法论文8

沉默的进化:LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作?

这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架,让智能体直接交换“思维向量”,实现“机器心灵感应”,在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。

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