腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍随着大模型步入规模化应用深水区,日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下,从量化、剪枝到模型蒸馏,各类压缩技术竞相涌现,但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
随着大模型步入规模化应用深水区,日益高昂的推理成本与延迟已成为掣肘产业落地的核心瓶颈。在 “降本增效” 的行业共识下,从量化、剪枝到模型蒸馏,各类压缩技术竞相涌现,但往往难以兼顾性能损耗与通用性。
来自 Player2 的研究员们提出了 Pixel2Play(P2P)模型,该模型以游戏画面和文本指令作为输入,直接输出对应的键盘与鼠标操作信号。在消费级显卡 RTX 5090 上,P2P 可以实现超过 20Hz 的端到端推理速度,从而能够真正像人类一样和游戏进行实时交互。P2P 作为通用游戏基座模型,在超过 40 款游戏、总计 8300 + 小时的游戏数据上进行了训练,
靴子终于落地,OpenAI宣布在ChatGPT中推出广告。 根据OpenAI官方博客的说法,广告对象是免费用户和Go订阅用户——Go是新推出的订阅套餐,每月8美元,而Plus、Pro、Business
天下没有免费的午餐,如果有,那你就是午餐。这个道理,放在硅谷最烧钱的 AI 产品身上也一样适用。 就在刚刚,OpenAI 正式宣布了一项里程碑式的决定:将在 ChatGPT 的免费版和入门订阅层级「C
AI写代码,这次玩大了。 Cursor创始人宣布一项疯狂实验的结果:让数百个AI智能体连续跑了整整一周,从零开始,硬生生造出了一个可用的Web浏览器。项目代号FastRender,产出超过300万行代码,核心是一个用Rust从头写的渲染引擎,甚至还自带一个定制的JavaScript虚拟机。
今天,据彭博社报道,美国Vibe Coding(氛围编程)独角兽Replit即将完成一笔新的融资交易,计划筹集大约4亿美元(约合人民币27.87亿元)的资金,其投后估值或将达到约90亿美元(约合人民币627.15亿元),大约是上轮融资时估值的3倍。
美团也重磅更新自家模型 ——LongCat-Flash-Thinking-2601。这是一款强大高效的大规模推理模型,拥有 5600 亿个参数,基于创新的 MoE 架构构建。该模型引入了强大的重思考模式(Heavy Thinking Mode),能够同时启动 8 路思考并最终总结出一个更全面、更可靠的结论。目前重思考模式已在 LongCat AI 平台正式上线,人人均可体验。
今天我们来聊聊:480 万人看过的 Claude Code 方法论。这篇文章的作者叫 Eyad。从履历看,是典型的技术老兵:在 Amazon、Disney、Capital One 这样的巨头公司做过 7 年工程,参与过面向百万级用户的系统开发。现在,他是初创公司 Varickai 的 CTO。
MemGovern团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 人类程序员碰到棘手bug通常会上网查询前辈经验。 当前AI虽然开始具备联网搜索能力,但仍不能很好地从网络经验中获取修复bug的能力。 让
Michael Truell让Cursor中的GPT-5.2连续运行了整整一周。不是一小时,不是一天,而是不眠不休,昼夜不停,168小时持续写代码。结果?300万行代码。数千个文件。