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    英伟达联合六大机构融资5000亿美元建AI工厂

    英伟达联合六大机构融资5000亿美元建AI工厂

    英伟达宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR合作,建立独立融资平台,动员超5000亿美元第三方资本支持AI基础设施建设。
    AI资讯分类技术资讯# 行业动态# 部署/工程
    3个月前
    04020
    Mooncake 如何为 Miles 强化学习系统实现高效批量 Rollout 数据传输

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    大规模 LLM 强化学习采用解耦架构后,rollout 数据从推理侧到训练侧的传输成为瓶颈。Mooncake 针对 Miles 系统中异构、碎片化的 rollout 数据(如 list[np.ndar...
    AI资讯分类技术资讯# 开源/仓库# 数据/训练# 部署/工程
    3个月前
    03560
    Infer-forge:围绕 SGLang 的 Harness、Loop 与 Graph 工程

    Infer-forge:围绕 SGLang 的 Harness、Loop 与 Graph 工程

    Infer-forge 是一套围绕 SGLang 推理优化的内部工程系统,通过 MonoRepo、Harness、Task Loop 与 Task Graph 四种结构,将部署点约束链(模型、SLO...
    AI资讯分类技术资讯# 推理# 智能体# 论文/研究
    2个月前
    06720
    不会代码也能做产品:一份从0开始的Vibe Coding保姆级教程

    不会代码也能做产品:一份从0开始的Vibe Coding保姆级教程

    本文面向零代码用户,提供一套使用国产大模型(Kimi、GLM、Qwen等)从零开发并上线产品的完整流程。核心步骤包括购买Coding Plan、下载官方Agent编程产品、注册域名与服务器并同步做IC...
    AI资讯分类技术资讯# MCP/工具# 教程/实践# 部署/工程
    4个月前
    04270
    在单颗 AMD MI300X 上运行 DeepSeek V4 Flash

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    一个开源仓库提供了在单颗 AMD MI300X 上生产运行 DeepSeek-V4-Flash-0731 的完整配置与补丁,无需额外量化或权重卸载。该 304B 参数模型在 192 GB HBM 上实...
    AI资讯分类技术资讯# DeepSeek# 开源/仓库# 端侧
    3个月前
    04900
    Cursor 推出 builds:云智能体启动速度提升至 3 倍

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    Cursor 推出 builds 功能,在后台持续准备就绪的开发环境副本,让云智能体启动时无需从零搭建,响应速度最高提升 3 倍。内部环境启动快 10 倍,首个 token 生成快 3 倍;智能体始终...
    AI资讯分类技术资讯# 产品更新# 智能体# 编码
    3个月前
    07560
    NVIDIA Vera Rubin NVL72 树立 AI 智能体效率新标准:每瓦特工作量提升至 30 倍

    NVIDIA Vera Rubin NVL72 树立 AI 智能体效率新标准:每瓦特工作量提升至 30 倍

    NVIDIA 实测数据显示,Vera Rubin NVL72 在智能体工作负载下每兆瓦吞吐量较 GB300 NVL72 最高提升 30 倍,每百万 token 成本降低至 35 倍。
    AI资讯分类技术资讯# 产品更新# 推理# 智能体
    2个月前
    05500
    Google Cloud 教你用 Cloud Run instances 以每月 $5.70 搭建常驻 Agent

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    Shir Meir Lador 在 Google AI 开发者博客介绍如何用 Cloud Run instances 以每月 $5.70(1 vCPU、1Gi 内存、共享 CPU)在云端 24/7 运...
    AI资讯分类技术资讯# Google# 教程/实践# 智能体
    2个月前
    04980
    开源引擎可在任何 M 系列 Mac 上以 2 GB 内存运行 Gemma 4 26B

    开源引擎可在任何 M 系列 Mac 上以 2 GB 内存运行 Gemma 4 26B

    一个开源引擎让 Gemma 4 26B 模型能在任何 M 系列 Mac 上运行,仅需 2 GB 内存。该项目已发布在 GitHub 上,大幅降低了本地运行大语言模型的硬件门槛。
    AI资讯分类技术资讯# 开源/仓库# 端侧# 部署/工程
    3个月前
    03620
    Meta 广告排序的多阶段序列模型:从用户序列到 LLM 式扩展定律

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    Meta 推出多阶段序列模型,将离线用户建模与在线排序解耦,并采用密集 token 化与目标感知注意力,使序列学习具备可预测的 LLM 式扩展定律。该架构已为 Instagram 转化率带来 6% 的...
    AI资讯分类技术资讯# Meta# 产品更新# 数据/训练
    3个月前
    02180
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