「内存行业」共找到 1236 篇相关文章
手机跑推理模型:Liquid AI发布仅需900MB内存的LFM2.5-1.2B-Thinking
Liquid AI发布LFM2.5 - 1.2B - Thinking推理模型,仅需900MB内存就能在手机运行。它专为简洁推理训练,性能提升明显,多数性能基准超Qwen3 - 1.7B,在多平台表现佳,还支持主流推理框架。
24B模型编程超DeepSeek全家桶,32G内存苹果电脑就能跑,专门针对真实GitHub Issue训练
Mistral发布最新开源编程模型Devstral,参数24B,能在单卡RTX4090甚至32G内存Mac上运行。它专为编程智能体推出,针对真实GitHub Issue训练,在SWE - Bench Verified测试中表现出色,还可与All Hands AI框架配合。
Agent 不是渐进升级,而是要“换代”了:Cursor 工程负责人放话未来三到六个月,行业将迎来大变局
本文是对Cursor工程负责人Jason Ginsberg的访谈。他认为编码Agent正换代,未来三到六个月行业将大变,会接管复杂任务。还谈及编码Agent发展、Cursor使用方式、交互模式等,分享了产品开发、审查等看法。
关于现代GPU体系结构内存一致性(Memory Consistency)模型的一些猜想(二)——同步性能
文章聚焦GPU应用层面,通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试,发现scope越小同步性能越好,内存屏障开销随scope增大而增加,还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
24小时直播,只靠一张照片?虎牙实时多模态数字人VAM 1.0率先突围行业三堵墙
虎牙推出实时多模态数字人VAM 1.0,只需一张照片就能转化成能说会唱、可实时互动的数字人。它解决了AI数字人行业的时间、交互、部署三堵墙,稳定性、交互精度和响应速度表现出色,应用场景广泛。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
62岁软件教父Martin Fowler警告:AI泡沫下,裁员潮印证行业萧条,大模型正将编程拖入“非确定性深渊”!
62岁软件教父Martin Fowler在The Pragmatic Engineer节目中谈AI对软件开发的影响。他认为当下行业萧条,AI有泡沫,编程从确定性转向非确定性带来挑战,也催生新工作流程,还强调测试、重构等的重要性。
大模型狂叠 buff、Agent乱战,2025大洗牌预警:96%中国机器人公司恐活不过明年,哪个行业真正被AI改造了?
InfoQ编辑部发布《2025年度盘点与趋势洞察》,探讨大模型、Agent等领域变化,分析行业被AI改造情况。指出2025年格局重塑,竞争焦点转变,国内AI有进展但与硅谷有差距,还介绍了大模型、Agent、AI Native等发展趋势。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT:近乎无损 超越KIVI,内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高,限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法,动态追踪异常令牌单独高精度保存,其余压缩。实验显示,它准确性高、效率好,不过在极短文本等场景有局限。
6 天、96 万行 Rust、直接合并?Claude Code 被 Bun 的内存泄漏拖垮后,Bun 让 Claude 亲手重写了自己
2026 年 5 月,Bun 创始人 Jarred Sumner 宣布将合并 Rust 重写版本,终结 Zig 版。此次迁移仅用六天,涉及 96 万行代码。此前,Bun 内存泄漏影响 Claude Code,促使 Anthropic 让 Claude 重写 Bun。不过,AI 重写也引发对代码质量和流程的争议。