等等！马上要进入 2026 年了，你还在和大模型部署扯皮吗？尤其是个人开发者和小团队，只是想跑个模型，为什么要经历九九八十一难啊？！配环境翻车、显存溢出报错、依赖冲突爆炸、模型下载失败……这种痛感你我都懂。所以，当一台自称的小盒子端上来，宣称的时候，我第一反应是：想法很美好，但别吹太过了。但第二反应又是：如果它真的能做到，那真的喜上加喜。一个是 AI infra 圈里以「降低算力使用门槛」著称的公

DeepSeek-R1 系列模型的开源，因其出色的性能和低廉的开发成本，已引发全球的热切讨论和关注。潞晨科技携手华为昇腾，联合发布。

他有 5 种钩子类型： Shell 命令 / LLM 评估（用 Haiku）/ 子代理 / HTTP 请求 / 内部回调，24 种事件点：包括 PreToolUse、PostToolUse、UserPromptSubmit、SessionStart、TeammateIdle、TaskCreated、FileChanged、Cwd、Changed、WorktreeCreate 等等。在你不用的时候，

文 | 王思若2018年GPT、BERT预训练模型的提出吹响了大模型“军备竞赛”冲锋的号角，一场大模型的狂欢拉开帷幕，业界强大的算力支撑起例如Megatron-Turing、Switch Transformer、悟道2.0等千亿&万亿参数量模型。与此同时，面对着超大模型训练在内存存储、网络通信、性能功耗等方面的严峻挑战，这同样是一场工程上极致优化的探索之旅，各家公司纷纷提供了自己的解决方案

文 | Yimin_饭煲都1202年了，不会真有深度学习炼丹侠还没有训练/推理过大模型吧“没吃过猪肉，还没见过猪跑吗？”在深度学习算力高度增长的今天，不论是学术界还是工业界的从业者，即使尚...

编｜泽南源｜机器之心性能和效率都超越英伟达 A100，这样的超算我有不止十台。我们还没有看到能与 ChatGPT 相匹敌的 AI 大模型，但在算力基础上，领先的可能并不是微软和 OpenAI。本周二，谷歌公布了其训练语言大模型的超级计算机的细节，基于 TPU 的超算系统已经可以比英伟达的同类更加快速、节能。谷歌张量处理器（tensor processing unit，TPU）是该公司为机器学习定.

据我们所知，AMD就是这样让一个70亿参数的模型以大约每秒20个token的速度运行的。AMD预测未来的AI PC将以每秒100个token的速度运行300亿参数模型，首个token的延迟达到100毫秒，而现在的技术只能做到70亿参数、每秒20个token，首个token的延迟为1至4秒。AI PC就是内嵌个人大模型的电脑，具备更强的算力、更大的存储空间和更顺畅的自然语言交互功能，其核心特征包括C

文 | 炼丹学徒编 | 小轶从前车马很慢，显卡跑的也慢，一生只够爱一个RNN。后来时代进步了，数据量和计算力阔绰了，堆叠起来的Transformer能够在更深更宽的模型结构里吃下去更多的数...

大模型凭借着强算法、多数据、大算力的结合带来的智能体现和泛化性，引爆了各行各业的变革。其落地第一步就是要构建可以提供大规模的 AI 算力基础设施，然而，这一步充满了挑战。浪潮信息作为领先的AI算力基础设施提供商，提供的AIStation解决方案有效地解决了大规模算力的高效使用和调度问题，并提供了易用稳健的支撑软件平台，从此，AI行业的新老玩家终于可以将精力聚焦在其关键的业务问题上了，不用再被算力基

文｜王思若前言从20年开始，“最大语言模型”的桂冠被各大研究机构和科技公司竞相追逐，堆砌参数，猛上算力，开启了“大炼丹”时代，模型参数量仿佛越大越好，甚至GPT-4模型参数量将超过100万亿的传闻甚嚣尘上。当把视角落在今年下半年，大模型的“军备竞赛”似乎戛然而止，22年4月，Google发布了5400亿参数的PaLM荣登“大模型”榜首，然而到现在，似乎也没有出现更大规模的模型。在所有人热情和兴奋消