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...

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...

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...

近日，Moonshot AI推出的Kimi-Dev-72B开源模型在SWE-bench Verified测试中取得了60.4%的优异成绩，成为当前开源模型中的新标杆。这一突破性成果得益于其采用的大规模强化学习技术，该技术通过在Docker环境中直接修补...

6月25日，知名分析机构451 Research与AI企业Glean将联合举办线上研讨会，深度探讨企业级AI向智能体（Agentic）转型的技术路径与市场机遇。本次会议将发布基于全球500强企业的AI应用调研数据，揭示智能体技术在自动化...

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...