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自动驾驶优化:从复杂性到实时工程

本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。

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天下武功,唯快不破:LLM高效架构最新最全面综述

大型语言模型虽成就辉煌,但训练成本高、推理延迟大,核心问题源于Transformer架构。这篇综述论文首次系统性梳理高效LLM架构创新方案,分类七大类方法,延伸至跨模态应用,为研究者提供‘效率蓝图’。

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当 Kafka 架构显露“疲态”:共享存储领域正迎来创新变革

沃尔玛开发者 Ankur Ranjan 与 Sai Vineel Thamishetty 长期关注 Apache Kafka 与流处理系统。文章指出 Kafka 架构现局限,介绍下一代开源项目 AutoMQ 借助云原生设计,解决其成本、扩展性与运维痛点,为实时数据流架构提供新视角。

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Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告,采用混合线形注意力架构

Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告,该48B参数模型采用混合线性注意力架构,称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势,模型已开源,社区反应不一,MiniMax则回归全注意力架构

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刚刚,Kimi开源新架构,开始押注线性注意力

智能体时代推理计算需求成瓶颈,线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构,结合线性与全注意力,性能和硬件效率出色,引发对线性与全注意力发展方向的思考。

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性能最高提升7倍?探究大语言模型推理之缓存优化

文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望,介绍了主流推理框架vLLM、SGLang,分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点,还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术,最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。

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万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析

文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。

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【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践

本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践,介绍语言模型发展,对比BERT、GPT等训练方式,分析生成式大模型问题,还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容,并给出不同场景技术选型建议。

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AIA | 西工大马启悦,高传强等:物理指导的激波抖振抑制翼型优化设计研究

激波抖振影响飞行品质、限制飞行包线。本文提出物理指导的气动优化设计框架,基于DDPG算法,优化RAE2822翼型激波位置与分离区范围,提升抖振起始边界,改善综合气动性能。

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网易云音乐前 CTO 曹偲:代码越来越不重要,好的架构才是软件工程核心

网易云音乐前CTO曹偲推出AI Coding产品Toco AI,旨在将确定性和工程性带入AI Coding。他认为架构决定软件开发上下限,代码会逐渐黑盒化,业务架构更重要且难被AI取代,产品可助力软件开发。

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