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...

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...

DeepNVMe最新版本实现了多项突破性升级：首先扩展了对模型检查点（checkpointing）和推理工作负载的支持，使深度学习框架能更高效地管理训练中间状态；其次新增PCIe Gen5 NVMe的扩展能力，显著提升存储带宽以应对大...

Sakana AI研究团队开发出一项突破性技术——Text-to-LoRa（T2L）系统，该系统仅需文本描述即可即时定制大型语言模型，无需传统方法所需的训练数据或耗时微调过程。该技术的核心创新在于将数百个LoRA适配器（一种高效轻...

Kapa.ai最新发布的文档《Writing documentation for AI: best practices》详细探讨了为AI系统撰写高效文档的核心原则，尤其针对检索增强生成（RAG）技术栈的优化需求。文章指出，RAG系统的性能高度依赖知识库文档的...

GitHub上最新开源的Bento项目引发科技爱好者广泛关注，该项目将完整计算机系统集成至标准键盘内部，实现‘主机即键盘’的创新形态。开发者lunchbox-computer通过模块化设计，在保持机械键盘手感的同时，内置了相当于St...

最新发布的o3-pro模型在回答质量上显著优于基础版o3，但其响应时间明显延长，且大规模API调用成本过高。技术团队建议用户通过聊天界面并行查询来优化使用效率。作为o3的同赛道产品，o3-pro目前仍定位于特殊场景解决...

在机器人技术领域，实时性至关重要——输入与输出之间的延迟会直接影响机器人的性能表现。尽管视觉-语言-动作（VLA）模型在开放世界泛化方面取得了令人瞩目的成果，但其运行速度往往较慢。近日，一项名为“实时分块”的...