DeepEP 是一个专门针对 Mixture-of-Experts (MoE) 训练方法设计的通信工具，其核心目标是通过优化 GPU 之间的数据传输来加速 AI 的训练和推理过程。提升 GPU 间的数据传输速度，无论是 NVLink（同一机器内的 GPU）还是 RDMA（跨机器的 GPU）。减少推理解码阶段的延迟，这对于实时应用如 ChatGPT 至关重要。实现计算和数据传输的并行执行，避免因等待

通过上述步骤，我们可以轻松地从 Ollama API 中获取所需的温度数据。这种集成方式不仅提高了效率，还使得我们的应用程序更加智能和灵活。希望这篇教程能帮助你在自己的项目中实现类似的功能。

总参数量达16.4B，激活参数仅2.8B，支持长达128K的上下文长度。这两款模型在视觉理解、长文本处理和复杂推理任务中表现出色，甚至超越了Qwen2.5-7B等主流模型。本文将带您深入了解Kimi-VL的技术细节、应用场景及快速使用方法。Kimi-VL的开源为多模态AI应用提供了强大的工具支持，无论是学术研究还是工业落地，其高效、灵活的架构和强大的推理能力都值得尝试。立即行动，加入多模态AI的探

从上面实验数据可知 在使用方案 二的时候 ，如代码写 不断的扩大维度方可提高收敛时候的acc 上限且最高。且该网络模型可以在推理的时候如最后一幅图所示可以，进行单独解码 从而节约算力。后面两幅图中 带框的两个是两个不同的方案，不带框的是公共部分。经过测试抛弃了蓝色框的方案。

Together AI的核心业务模式十分清晰：出租计算资源，包括GPU硬件以及AI训练所需的软件服务。”他还提到，英伟达不仅是公司的投资者之一，也是重要的合作伙伴，Together AI的服务正是建立在其强大的硬件基础之上。总之，随着新一轮融资的成功完成，Together AI无疑将在接下来的时间里继续引领AI行业的变革潮流，为广大用户提供更加优质的产品和服务。Together AI的服务已经得到

你有没有想过，未来的人工智能助手不仅能跟你聊天，还能直接操作你的电脑，帮你处理文件、发送邮件、分析数据，甚至操控复杂的专业软件？。

这一趋势若持续，未来五年内，AI可能具备独立完成人类数天甚至数周才能完成的软件开发任务的能力。这项研究不仅重新定义了AI的「摩尔定律」，更引发了关于技术革命、就业冲击和伦理风险的激烈讨论。METR的发现如同一颗深水炸弹，既点燃了技术乐观主义者的希望，也迫使我们直面AI的「双刃剑」特性。当AI能规划一个月的项目时，人类的角色将如何转变？加州非营利机构METR研究所最新发布的报告揭示了一个震撼的发现：

在自然语言处理（NLP）中，注意力机制是Transformer模型的核心组件之一。本文介绍一种基于**累积最大值（Cumulative Max）**的注意力机制变体——该模型适用于需要捕捉长期依赖的NLP任务（如机器翻译、文本摘要）。，并探讨其在解码器中的实现与优化。通过对比两者的结构差异，我们将分析。通过累积最大值计算注意力权重，并通过线性组合进行特征融合。如何通过非线性组合和动态权重分配提升模

电阻矩阵计算为我们提供了一种全新的视角来看待机器学习推理过程。这种模拟计算方法不仅是对传统数字计算的补充，更是对计算本质的回归——利用物理定律本身进行计算。随着材料科学和电路设计的发展，也许不久的将来，我们会看到更多基于物理原理的计算设备出现，为AI推理提供前所未有的能效和速度。注：本文所述技术仍在研究阶段，实际应用需要考虑精度、稳定性和可编程性等多重因素。欢迎在评论区分享你的想法和见解！

从手机到机器人，从家庭到工业场景，自检测、自修复与自决策能力将让设备更可靠、更高效，也更贴近人类需求。正如文献[11]中提到的，智能体技术正在从“辅助工具”迈向“自主决策”，而这一跃迁，或许正是人类进入真正智能社会的标志。设备将从“执行者”升级为“协作者”。例如，未来的手机可能通过分析用户的日程、位置和情绪（通过语音与面部识别），主动建议会议时间、推荐餐厅，甚至在检测到用户压力过大时自动播放舒缓音