人工智能架构因其输出的概率性特征，常常导致环境不可预测，这为系统监控和性能优化带来了挑战。可观测性技术在此背景下显得尤为重要，它不仅能够帮助检测潜在的偏见，理解模型的局限性，还能及时发现可能存在的问题...

在编程领域，时间是一个复杂而多维的概念，涉及从代码执行效率到系统架构设计的方方面面。Shan Rauf的文章《How to Think About Time in Programming》深入探讨了这一问题，引发了开发者社区的广泛讨论。文章指出，...

近日，SGLang宣布成功集成Transformers后端技术，这一重大进展使开发者能够将Hugging Face的模型API与SGLang的高吞吐量、低延迟引擎相结合。该集成不仅显著提升了模型推理效率，还为自然语言处理（NLP）领域的实时应...

最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪...

近日，一种创新的AI搜索方法引发业界关注。该方法通过结合Tantivy（基于Rust语言开发的高性能搜索引擎）的全文检索能力和多查询融合技术，有效规避了传统语义嵌入的分块限制。技术核心在于让智能代理同时生成多个查...

最新研究表明，通过StochasTok训练方法可显著提升大语言模型对子词结构的理解能力。该创新技术采用随机分解标记的策略，在训练过程中让模型以多种拆分形式接触词汇（如将'strawberry'随机拆分为'straw|berry'、'str|...

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...

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...