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【赛事推荐】挑战国产模型极限!国产大模型Agent实战PK大赛深度详解

这不是一场简单的编程马拉松,而是一次对国产大模型应用能力的“全身体检”。无论你是 AI 编程新手,还是资深架构师,这都是一次零成本探索 AI 边界、结识顶级人脉的绝佳机会。拿起键盘,选择你的“国产战友”,来场真正的实战 PK 吧!(本文信息来源于胜算云大赛官方文档,具体规则以官方发布为准)

#人工智能#AI
ZCube 把大模型推理的网络账算清了

摘要:ZCube研究聚焦超大规模大模型推理的网络优化问题,指出当推理规模达到一定程度时,网络拓扑而非GPU算力成为主要瓶颈。该方案通过重构网络拓扑、优化流量分组和互联方式,使通信更贴合实际请求模式,从而提升吞吐、降低延迟和硬件成本。其核心价值在于揭示:要实现稳定的大规模推理服务,必须从基础设施层优化网络架构,而非仅依赖模型层面的调优。这一思路为开发者揭示了硬件路径优化的重要性,为企业提供了降低推理

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#网络
大模型推理的下一笔账,不只是延迟和吞吐,还有电

【摘要】论文《PALS: Power-Aware LLM Serving for Mixture-of-Experts Models》提出了一种新型功耗感知的大模型推理服务框架,首次将GPU功耗上限作为可调节参数而非固定背景条件。该研究针对现有系统过度关注吞吐和延迟而忽视能耗的问题,通过重新设计MoE模型的调度策略,在性能与功耗间实现动态平衡。实验表明,该方法能在给定功耗预算下优化服务效率,标志着

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#人工智能#深度学习#大数据
国产大模型一周狂奔:阿里 Qwen3.8-Flash-Next 抢跑 Qwen4 架构,字节「豆包工作」接管你的工位

对国内开发者而言,2026 下半年是「用开源权重 + 自托管 Agent」搭建私有化 AI 工作流的最佳窗口期。

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#架构#人工智能#深度学习 +3
宇树科技登陆科创板:人形机器人第一股的硬核逻辑与“物理 AI 自进化“

宇树科技登陆科创板成"人形机器人第一股",首日市值峰值达4400亿元,90后创始人王兴兴身家破千亿。王兴兴指出当前行业最大瓶颈是机器人泛化能力不足,提出"物理AI自进化"方案——通过AI自主编写控制代码并仿真验证,实现机器人自主迭代。中国人形机器人已占据全球86%市场份额,但量产仍面临精度控制等挑战。宇树的上市标志着中国具身智能产业进入资本定价新阶段,但真正

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#人工智能#开源#知识图谱 +4
Meta 开源 Muse Glimmer:30B 本地 Agent 模型技术深度解读

Meta开源300亿参数稠密模型MuseGlimmer,专为Agent工作流设计。该模型采用Dense架构确保长程一致性,通过4-bit量化和DFlash投机解码技术实现消费级GPU部署(RTX5090加速3.1x)。在24项基准测试中12项领先,特别擅长多步工具调用和失败恢复等Agent核心能力。模型以Apache2.0许可证发布,支持多种部署方式,标志着Meta"本地Agent优先&

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#人工智能#开源#知识图谱 +2
DeepSeek V4 Pro 正式版发布:Agent 能力暴涨 5 倍,逼近 Fable 5,价格却只有它的 2%

【摘要】DeepSeek V4-Pro 于2026年8月13日正式发布,相比预览版实现了Agent能力的显著跃升,多项编程与工具调用基准提升4-5倍,在TerminalBench2.1等指标上逼近Anthropic顶级闭源模型Claude Fable5,而价格仅为后者的2%。该模型采用1.6T MoE架构,支持100万Token上下文,兼容OpenAI和Anthropic双协议,主打高性价比(输出

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#人工智能#深度学习#开源 +3
DeepSeek V4 Pro 正式版发布:Agent 能力暴涨 5 倍,逼近 Fable 5,价格却只有它的 2%

【摘要】DeepSeek V4-Pro 于2026年8月13日正式发布,相比预览版实现了Agent能力的显著跃升,多项编程与工具调用基准提升4-5倍,在TerminalBench2.1等指标上逼近Anthropic顶级闭源模型Claude Fable5,而价格仅为后者的2%。该模型采用1.6T MoE架构,支持100万Token上下文,兼容OpenAI和Anthropic双协议,主打高性价比(输出

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#人工智能#深度学习#开源 +3
Anthropic 重磅更新:Claude Code 默认启用自动模式,危险命令拦截率从 13.6% 飙升至 89%

Anthropic 宣布自 2026 年 8 月 14 日起,Claude Code 的默认权限模式将从「手动审批」切换为「自动模式」。内部测试数据显示,自动模式可拦截 89% 的危险命令,而人工审批仅能拦截 13.6%。同时,Anthropic 还引入了提示词注入筛查、可自定义硬性拒绝规则等多层安全防护机制,将间接提示注入率降至趋近于零。

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#人工智能#开源#深度学习 +2
Meta 开源 Muse Glimmer:30B 本地 Agent 模型技术深度解读

Meta开源300亿参数稠密模型MuseGlimmer,专为Agent工作流设计。该模型采用Dense架构确保长程一致性,通过4-bit量化和DFlash投机解码技术实现消费级GPU部署(RTX5090加速3.1x)。在24项基准测试中12项领先,特别擅长多步工具调用和失败恢复等Agent核心能力。模型以Apache2.0许可证发布,支持多种部署方式,标志着Meta"本地Agent优先&

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