漫话开发者 - UWL.ME 精选全球AI前沿科技和开源产品
2025-06-23 talkingdev

仅用64位状态实现的2048游戏开源

GitHub用户izabera近日发布了一个极具技术挑战性的开源项目'bitwise-challenge-2048',该项目以仅64位状态的极简方式实现了经典游戏2048。这一创新展示了位运算在游戏开发中的高效应用,通过精妙的状态压缩技术,将...

Read More
2025-06-22 talkingdev

Phoenix.new——Phoenix的远程AI运行时环境正式发布

Fly.io团队近日发布了Phoenix.new,这是一个专为Phoenix框架设计的远程AI运行时环境。该技术允许开发者在云端高效运行AI模型,显著提升了Phoenix应用的智能化能力。根据官方博客介绍,Phoenix.new通过优化资源分配和...

Read More
2025-06-20 talkingdev

Model Context Protocol (MCP) 规范迎来重大更新,多项功能调整与安全优化

Model Context Protocol (MCP) 规范自2025年3月26日上一版本发布以来,迎来了多项重要更新。此次变更包括移除了对JSON-RPC批处理的支持,新增了对结构化工具输出的支持,并在授权规范中进一步明确了安全注意事项和最...

Read More
2025-06-20 talkingdev

100+安全领袖如何应对AI风险:最新研究报告揭示行业现状

随着AI技术的快速普及,新的研究表明大多数安全防护措施仍处于追赶阶段。这份由Wiz.io发布的研究报告深入剖析了企业如何在云环境中保障AI安全,揭示了AI应用与安全防护之间的差距。报告显示,AI的采用速度已远超安全...

Read More
2025-06-20 talkingdev

LLM编译技术重大突破:单核化Megakernel实现低延迟推理

传统大型语言模型(LLM)系统普遍存在硬件利用率低下的问题,主要源于GPU内核的序列化启动及跨设备通信开销。一支研究团队创新性地开发出专用编译器,可将LLM推理过程自动编译为单一megakernel(超级内核),通过三大...

Read More
2025-06-20 talkingdev

语言模型推理经济学:为何当前扩展方法遭遇瓶颈

首份关于大语言模型(LLM)服务经济学的综合模型揭示,随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体,当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现,网络延迟而非带宽成为主要瓶颈,阻碍了公司通过简单...

Read More
2025-06-20 talkingdev

LLM时代推荐与搜索系统的革新:语义ID与生成式检索的崛起

在大型语言模型(LLM)时代,推荐与搜索系统正经历从传统物品ID到丰富'语义ID'(Semantic IDs)的重大转型。这一变革引入了生成式检索和多模态嵌入技术,显著提升了系统处理冷启动覆盖、长尾内容发现的能力,并实现...

Read More
2025-06-20 talkingdev

将大语言模型编译为MegaKernel:低延迟推理的新路径

近日,一篇关于将大语言模型(LLMs)编译为单一MegaKernel以实现低延迟推理的技术文章引发广泛讨论。该技术通过优化编译器设计,将传统需要多个内核调用的LLM推理过程整合为高度融合的单一内核,显著减少了内核启动...

Read More
  1. Prev Page
  2. 40
  3. 41
  4. 42
  5. Next Page