「分层调度」共找到 331 篇相关文章
加入Meta近一年，亚历山大王回应：超级智能之前，AI终局未定
亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。
Raycast + MCP = AI Mac
Raycast添加AI插件可实现跨应用调度，现支持MCP。它解决了MCP用户部署、配置难的问题，提供接近自动部署的方法。还介绍了MCP在Raycast中的安装与使用，以及作者常用的支持MCP的客户端。
白嫖10余家AI服务，一个接口全搞定，爽了！
现在主流AI厂商虽有免费额度，但使用起来接口、SDK、限流规则等差异大，适配麻烦。freellmapi项目将Google Gemini等十几家AI平台免费Tier聚合，对外一个接口，自动调度、切换和限速，适合做AI原型开发等。
十万卡，不是把十万张GPU插在一起
本文拆解十万卡GPU集群的核心痛点，指出其难点并非硬件堆叠，而是系统调度、稳定性等工程能力，介绍摩尔线程全栈布局及与京东云合作打造国产十万卡集群的行业信号。
只用2700万参数，这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型（HRM），该模型仅2700万参数、1000个训练样本，就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型，还引入近似梯度等创新设计。
Claude推出多智能体代码审查系统：Anthropic内部同款，接管PR深度抓Bug
Anthropic为Claude Code引入代码审查系统，复刻内部审查机制，调度多智能体揪深层Bug。该功能面向团队和企业版用户预览，审查更彻底，虽成本高但有效提升审查质量，还能自定义规则、管控成本。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
Claude杀入全美教室：一周干49小时的老师，终于等来免费AI助教
7月14日，Anthropic推出Claude for Teachers，向全美K - 12教师免费开放高级能力与教学技能库，接入50州课标。它能完成备课对齐、差异化分层、数据分析等工作，不碰学生端，定位是帮老师减负。
Claude的脑子里，也长出了一块「意识」
Anthropic论文研究Claude潜意识与意识，发现其内部有类似人脑功能分层，揪出J - space。经多实验验证其特性，还能用J - lens检验AI“心里话”，但离“AI有意识”尚远。
Marvis 实测：6 个 AI“牛马”扎根桌面之后
作者实测腾讯 Marvis，它能实现终端调度、多 Agent 协同、跨模态任务链执行等。虽在编码、审美等方面有不足，但定位安全实用，适合普通用户，体现 AI 助手从对话工具向执行系统转变。