「在离线混部」共找到 8286 篇相关文章
黄仁勋人生第一推，把硅谷劈成了两半！
7月24日晚，黄仁勋在X首发帖，公布25家联署的‘开源为什么重要’公开信，引发关注。马斯克、奥特曼等表态支持，但OpenAI等闭源三巨头缺席。信中为‘蒸馏’正名，凸显‘扩散派’与‘稀缺派’矛盾，中国开源模型崭露头角。
ICML 2026现场最全索引：从快手到大厂，中国企业集体出征
ICML 2026 于7月6 - 11日在韩国首尔召开，投稿量翻倍，录用率26.6%。中国企业全面出击，快手、阿里千问等入选多篇论文，现场活动丰富。中国机构研究呈现从发论文到做现场、单点到系统布局、聚焦效率等趋势。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
C罗刚头球破门，AI解说脱口而出！全模态实时流太狠了
2026世界杯正热，阿里云在Flink Forward Asia 2026大会宣布Apache Flink 3.0进入Agentic Streaming For AI时代，推出全模态数据流处理能力，可让AI实时解说比赛。Flink 3.0解决了流式Agent数据处理难题，已有智能运维等应用场景。
模型之上，才是真正的资产
微软CEO萨蒂亚·纳德拉在《没有生态的前沿，立不住》中提出，每家公司未来要构建人力资本与Token资本。强调Token资本构建靠学习闭环，还提出检验公司是否拥有Token资本的方法，呼吁避免价值集中到少数模型公司。
看完快手这场沙龙，我对生成式推荐的判断变了
作者参加快手技术沙龙，认为生成式推荐正重构推荐系统底座。快手在生成式推荐领域体系化演进，如OneReason让推荐系统学会思考，Pool - Rec解决算力问题，OneSearch V2和GR4AD用于场景实践，还举办LLM - Rec挑战赛。
Qwen3-VL-Seg 深度解读：当多模态大模型学会"像素级精准手术"，仅用0.4%参数碾压8B模型
文章深度解读阿里通义实验室发布的Qwen3-VL-Seg，它解决开放世界指代分割问题，用仅17M参数（占基础模型0.4%）在4B规模超越8B模型。介绍其原理、架构、数据、实验结果，还给出实战代码。
X-Era蝉联双榜单冠军，引领世界模型未来方向
X-Era的EonWorld在WorldScore和WorldArena两个榜单上连续霸榜。它来自X-Era的VWA原生世界动作模型体系，本职是帮机器人预判世界变化。这为“可用于行动的世界模型”竖起能力线，也揭示行业正进入新阶段。
“今天的OpenAI，就是昨天的Sun！” 杨立昆最新长谈：像Linux击溃微软一样，开源AI终将统治世界
图灵奖得主杨立昆在万字对话中阐述AI逆行逻辑，认为LLM非通向人类智能的道路，因其缺乏预测行动后果等能力。他离开Meta创立AMI Labs，专注世界模型和JEPA架构，还介绍Tapestry项目，主张开源AI将统治世界。
别再给AI送钱：10款开源工具省80%Claude Code Token，大项目直接砍49倍
使用Claude Code等AI编码工具常遇额度用完、账单超预期问题，80%钱浪费在冗余输出等。社区博主整理10款开源工具，适配主流AI编码工具，最高能将大项目Token消耗砍到1/49，还介绍省Token习惯及互助项目。