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MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端?
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建,研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现,本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小,若准确率相近可节省能耗。
首次综述「边-云协同计算」,分布式智能与模型优化的最新进展
边缘 - 云协同计算整合边缘节点和云端资源,解决传统云计算问题。最新综述论文系统梳理其架构设计、模型优化等方面,提出统一框架,还指明未来研究方向,如大语言模型部署、6G整合等。
100万亿Token揭示今年AI趋势!硅谷的这份报告火了
OpenRouter和a16z联合发布《State of AI:An Empirical 100 Trillion Token Study with OpenRouter》,基于100万亿Token分析模型真实使用情况,揭示2025年AI发展趋势,如开源模型崛起、推理模型成新范式等。
《动手写AI Agent》前言 · 先看完成品
作者因想搞懂 Agent 原理,且市面上缺系统学习资料,决定手写一份教程,即《动手写 AI Agent》。书中 Ling 是从零手写的编程助手,介绍了其 8 个应用场景、技术规格,还说明了适合读者与全书路线图。
100万亿Token看懵硅谷!全球一半算力写代码,另一半在「搞颜色」 ?
OpenRouter和a16z联合发布报告,基于100万亿Token实证数据揭秘2025年AI发展。开源模型流量占比达30%,推理模型成主流,编程和角色扮演是主要使用场景,亚洲付费使用量翻倍,中文成全球第二大交互语言。
翻译:代码日趋廉价,软件依然昂贵
Claude Code等大语言模型工具强大,让软件构建门槛崩塌,迎来个人化软件时代。但构建有价值软件门槛仍高,代码虽廉价,软件维护等成本贵。工程师价值转向系统架构,真正挑战是分发和分辨实用价值。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。
数据与舆情双引擎:DeepAnalyze + BettaFish
DeepAnalyze是面向自主数据科学的大语言模型,能自动完成数据科学任务,支持完整流程、开放式研究且完全开源。还提出两项关键技术。微舆 - BettaFish是舆情分析系统,四类智能体协同工作,有六大核心优势。
「推理革命」爆发100天:DeepSeek-R1复现研究全揭秘!
本文深入梳理围绕DeepSeek-R1的复现研究,解析监督微调、强化学习等关键技术细节,介绍相关数据集、训练方法及奖励机制等,还探讨了推理语言模型更多发展方向,为研究提供基础。