「风险度量优化」共找到 1699 篇相关文章
低延迟、高吞吐，LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高，用户要低延迟，企业要高吞吐。工程师开发优化技术，如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎，还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
AI Agent平台Sedai获2000万美元融资，主打云优化
AI Agent平台Sedai获2000万美元B轮融资，由AVP领投。它聚焦云优化，用智能体取代人工运维，节省成本。产品应用广泛，核心能力突出，2024年收入增长7倍，计划扩平台、引新功能、扩市场团队。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
moltbook爆火背后：人类操控？伪造截图？Karpathy发风险提醒
moltbook是专为AI设的社交平台，超150万个AI Agent活跃。有人认为它是突破，也有人觉得只是娱乐展示。其背后或有人为操纵，还藏风险。Karpathy既肯定其规模，也提醒有网络效应和安全问题。
科研的回归：AutoSOTA如何终结“增量式优化”的重复劳动
当前AI科研中，为提升性能指标，研究者投入大量精力做“增量式优化”，限制原创探索。AutoSOTA项目由清华与中关村学院联合发布，它基于智能体系统构建自动化方案，接管实验迭代，一周发现105个SOTA模型，推动科研回归原创。
安全噩梦：Docker 警告 MCP 工具链中存在的风险
Docker 博文警告，基于 MCP 构建的 AI 开发工具引入安全漏洞，如凭证泄露等。MCP 发展迅猛但部分实现有隐患，Docker 分析发现广泛漏洞，还提出强化方法应对风险，其他厂商也有类似担忧。
OpenAI 开发者的 Skill 经验：如何使用评估系统来优化 Skill
文章聚焦 OpenAI 开发者优化 Skill 的方法，指出迭代 AI 技能效果难测，可借助评估系统。介绍了用 Codex 评估的流程，包括明确标准、创建技能、手动触发找漏洞等，还提及不同阶段的评估重点和工具。
谷歌与OpenAI对狙，Gemini主打极速性价比，GPT优化对话温度
谷歌与OpenAI对狙，谷歌发布Gemini 3.1 Flash - Lite，主打规模化性价比，专为高频场景设计，成本低、速度快；OpenAI上线GPT - 5.3 Instant，优化对话体验，减少拒答、增强联网搜索等。
网站GEO技术端优化指南：案例+工具+免费检查清单【转推】
文章指出当前处于传统搜索到AI搜索转型期，Google仍是主流。介绍Google和ChatGPT流程差异，给出抓取、索引、曝光优化建议，还列了该做与不该做之事，并有免费检查清单。
提速79%！上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25
上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched，解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型，用贝叶斯网络和熵减机制优化调度，实验显示最多降79%平均任务完成时间。