360智汇云 AI 数字人系统，融合语音识别、大模型问答、语音合成与唇形动画等多项核心技术，构建了稳定、低延迟、高还原度的实时交互体验。系统集成了360智汇云自研的沉浸式AI交互数字人引擎与高性能 RTC 模块，保障音视频传输过程中的低延迟、高稳定性和高并发承载能力，实现自然流畅的沉浸式交互体验。然而，该策略会显著降低唇形同步精度，影响生成质量。360智汇云沉浸式交互 AI 数字人产品将持续致力于

该任务会根据用户的提问和 AI 的回答，提炼出精准的会话摘要（15 字以内），并更新到 Redis 中。这是最具创新性的一层。同时，后台会异步触发标题生成流程，为该轮会话生成简洁、可索引的主题描述，形成完整的交互闭环。系统以自然语言交互为入口，通过统一编排层与标准化工具体系，实现对观测数据的智能分析、故障辅助诊断与知识检索，为企业构建新一代的自动化运维能力。动态代理构建：系统根据任务类型，通过 M

DeepSeek新论文来啦！这篇文章在X（推特）上一经发布就引起了巨大轰动~这篇论文提出了一个新的注意力机制——原生稀疏注意力，硬件对齐且原生可训练的稀疏注意力。值得一提的是，DeepSeek创始人梁文锋亲自参与研究，可见DeepSeek团队对此研究的重视！本文主要对DeepSeek发布的这篇文章进行总结和解读~论文标题：Native Sparse Attention: Hardware-Alig

语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）与大语言模型（LLM）等 AI 技术的深度融合，正彻底改变会议的 “会前 - 会中 - 会后” 全流程，解决会议记录繁琐、信息传递低效、跨语言沟通障碍等核心痛点。以下代码基于 Python 实现，选用开源工具（如 Whisper for ASR、GPT-3.5-turbo for LLM、pyttsx3 for TTS），演示智能会议的核心流程。： 接收来自

1. 背景本文总结一下当前 360 云平台虚拟机GPU 直通方案落地和容器+MIG 方案验证1. 背景AI 大模型作为 360 公司的重点战略目标，GPU 卡同时也作为战略资源，如果用物理机直接给用户使用，一个物理机默认带 8 张卡，有时用户用不到这么多，会造成 GPU 卡的浪费。所以，给用户提供的 GPU 卡需要精细划分，要求按卡分配，并且要有隔离机制。kvm 虚拟机和容器本身带有资源小单位划分

如果说云原生技术为我们打造了强大的“身体”和“神经系统”，那么AI，特别是AI Agent，则正在为这个身体注入“灵魂”与“大脑”。的研究引发了AI社区的广泛关注。它展示了一种全新的AI智能体形态：不仅能自主思考、动态发现并调用工具，还能在复杂的长期任务中，像人类一样“整理记忆”，避免思路混乱。通过这种方式，AI清空了“工作内存”（上下文窗口），只保留了最精炼的结构化信息，从而能轻装上阵，继续应对

大规模矩阵 (m, n, k ≥ 4096): DeepGEMM 逐渐追平甚至略超 Cutlass，特别是在 (4096, 7168, 16384) 这种大矩阵情况下，Cutlass 仅为 DeepGEMM 的 0.73x-0.98x，说明 DeepGEMM 在超大规模 GEMM 计算上更优。尽管设计轻量，但在各种矩阵形状下性能可匹配或超越专家调优的库。在 大规模计算（m ≥ 1024） 时，Cu

在高性能存储设备越来越普及的今天，如何发挥高性能存储设备的性能，已经成为一个大数据企业绕不开的话题。传统的面向HDD或SATA SSD设计的分布式存储系统在高性能硬件上，甚至很难将硬件的性能发挥到其1/10。同时，伴随着AIGC、数据库系统的发展，越来越多的业务对高性能分布式存储产生了需求，同时也有更高要求。随着数据规模的增长，堆砌硬件的方式已经不能满足企业的正常发展。通过设计基于全闪硬件的高性能

广大网友在惊艳其效果的同时也在好奇如此规模庞大的模型是如何高效的进行推理的，DeepSeek内部又是建立了一套什么样的推理系统以支撑其庞大的用户需求量的。DeepEP是专门针对MoE模型大规模专家并行场景进行优化的高效通信库，其依赖NVIDIA软件生态的NVSHMEM GPU通信库、GDRCopy低延时GPU显存拷贝库及IBGDA等核心技术，实现了经典的以NCCL为主的高效集合通信库的功能。可以看

开发者无需自行训练和部署复杂的模型，即可通过 API 调用，将尖端的 AI 技术集成到自己的应用或业务流程中。•填写应用相关的信息，勾选“语言大模型”，如果希望使用多个服务，可以均勾选上（针对后面 Dify 依赖的模型，我这里示例勾选：语言大模型、语音识别大模型、语音合成大模型、向量模型、重排序模型），最后点击。本文将重点介绍智汇云 API 市场在大模型 API 方面的核心能力，并以流行的 LLM