「实体 - 组件架构」共找到 2023 篇相关文章
马斯克刚刚真把 𝕏 平台推荐算法给开源了，核心也是Transformer
𝕏平台（原Twitter）将全新推荐算法开源，由与xAI的Grok模型相同的Transformer架构驱动。该算法预测用户行为对帖子排序。此前平台因算法问题被调查和罚款，开源或有此原因。
苹果光速撤回RLAX论文：用了谷歌TPU和阿里Qwen，作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX，用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型，还介绍其架构、策略支持等，实验结果亮眼，也分享 Debug 过程。
华为超节点：用「一台机器」的逻辑，驱动AI万卡集群
在华为全联接大会2025上，华为基于自研灵衢互联协议创新超节点架构，重新定义大规模有效算力新范式。它能解决传统集群通信问题，还推出覆盖全场景的产品组合，并强调‘硬件开放、软件开源’生态战略。
NextStep-1：一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径，推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成，架构简洁，实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力，Benchmark 表现佳，但也面临稳定性等挑战。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
阿里SkillClaw：让 Agent 技能在真实使用中集体进化
当前LLM Agent依赖可复用技能完成任务，但技能部署后静态不变，改进仅停留在当前会话。阿里SkillClaw提出中心化进化架构，将多用户交互作为技能改进信号，通过Agentic Evolver更新技能，经夜间验证后部署。
英伟达改卖Token？黄仁勋GTC后发声：token就是AI新通货，值钱的不是算力，是“每度电的智商”
英伟达黄仁勋在采访中强调其是加速计算公司，非单纯 GPU 公司。他认为 AI 竞赛从拼算力变拼产出，token 是新通货，还阐述了 AI 瓶颈、架构发展、推理编程、CPU 角色等观点。
OpenAI用8个Skill把工程师的经验变成AI的工作手册：扛起两个SDK，3个月457个PR
OpenAI公开用Codex + Skills维护Agents SDK开源项目的方法论。通过AGENTS.md、Skills和GitHub Actions配合，将重复性工作自动化，PR吞吐量涨45%。还介绍了Skill设计、规则设定、测试策略等，且方案组件已开放。
苹果掀桌！扔掉AlphaFold核心模块，开启蛋白折叠「生成式AI」时代
蛋白质折叠是计算生物学核心难题，SimpleFold作为首个仅基于通用Transformer模块的蛋白折叠模型，摒弃AlphaFold2系列传统架构，能将蛋白序列生成三维原子结构，在多基准测试表现强劲，还可生成结构集合。