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今日 1 条
9月16日周三
  1. NVIDIA Blog(RSS)45

    NVIDIA 如何用 DSX 把兆瓦电力转化为 token 产出

    NVIDIA 在 AI Infra Summit 上公布 DSX MaxLPS 的首个部署验证结果:Lambda 在五机架 19 节点 HGX B200 集群上,用原本 16 节点的电力预算跑 19 节点,集群 token 吞吐提升 24%,从约 400 万 tokens/秒升至 500 万,每瓦性能提升 23%。

  2. NVIDIA Technical Blog:Agentic AI / Generative AI31

    NVIDIA NVLink 6 如何为 AI 工厂提供多层弹性保障

    NVIDIA 详解 NVLink 6 的多层弹性框架,通过物理层 FEC、PLR、UPHY 恢复与链路层 CBFC 实现原生无损网络,端到端延迟比通用以太网低 3 倍、包速率高 10 倍。

  3. NVIDIA Technical Blog:Agentic AI / Generative AI53

    NVIDIA 技术博客解析 Dense 与 MoE 模型的参数激活、吞吐差异及选型方法

    NVIDIA 技术博客讲解 dense 与 MoE 架构在参数激活、吞吐和部署上的差异,以 Nemotron 3.5 Lightning 为例说明 MoE 每词元仅激活约 3B 参数、总参数 30B 仍需约 60 GB 显存。文章给出按显存预算、并发、微调和量化需求选型的建议,并对比 Gemma 4 31B、Qwen3.8-27B、Mistral Small 4 等模型的输出速度与价格数据。

  4. Claude:Blog(网页)65

    Claude for Small Business 新增 43 个 workflow 与 27 个集成

    Anthropic 为 Claude for Small Business 新增 43 个 workflow 和 27 个集成,覆盖 Shopify、Salesforce、TikTok、Zoom、Stripe、Zapier 等工具,该产品自 5 月上线以来安装量超过 90 万次。

    推荐理由:原文给出43个workflow、27个新集成和默认审批模式的控制方式,读者可以据此判断它怎样接入小店现有的工具链。

  5. Databricks:Blog(RSS)41

    Databricks 解读数据本体论:AI 智能体缺失的上下文层

    Databricks 提出 Genie Ontology,主张企业不必手工建模全部业务概念,而是"治理头部、学习长尾":人工定义收入、合规规则、核心 KPI 等不能出错的概念,其余从组织实际运作中持续学习。其内部测试中,一个 AI 助手为产品顾问委员会生成简报时声称有 24 家客户参与,被追问后承认该数字是编造的。

  6. Databricks:Blog(RSS)45

    什么是 AI analytics?为什么它只在受治理的数据上有效

    Databricks 产品营销负责人 Richard Tomlinson 解释,AI analytics 与传统 BI 的关键差异在于由系统而非人完成分析路径:从仪表盘展示已测指标,到对话式提问,再到智能体自主调查。它依赖受治理的数据、共享业务上下文、权限感知执行和可验证证据四项条件,仅靠更强的模型无法实现。

  7. Databricks:Blog(RSS)46

    Databricks 营销团队如何用 AI 分析助手 Genie 将数据使用率提升 3 倍

    Databricks 营销团队基于 Genie Agents 构建 AI 分析助手 Marge,让营销人员用自然语言提问、数秒内获得受治理的答案,数据用于决策的频率提升 3 倍。目前超过 85% 的营销组织在使用 Marge,使用量环比增长 50%,每月处理逾 800 个问题、累计回答超 5000 个,错误标记响应下降 25%,且未增加分析人员编制。

  8. Google Blog:AI(RSS)63

    Google 发布 TranslateGemma 等多语言 AI 成果,语言技术覆盖 300 多种语言

    Google 宣布其语言技术已支持超过 300 种语言、覆盖全球 86% 人口,并发布 TranslateGemma 轻量开源翻译模型(基于 Gemini 训练、支持 55 种语言、可离线运行)。

    推荐理由:原文来自 Google 对其语言技术的系统性梳理,读者可以借此了解其多语言 AI 的技术路线和数据合作方式。

  9. Google Blog:AI(RSS)16

    Google 如何用 AI 推动社会公益

    Google 展示 AI 在科学发现与社会公益领域的落地进展,覆盖疾病检测、治疗与预防、自然灾害预测、教育普及和经济机会拓展等方向。Google 正与全球社区和研究者合作,推动 AI 突破惠及更多人。

  10. Gary Marcus:The Road to AI We Can Trust(RSS)49

    Gary Marcus 解读 Sam Altman 对 Dario 的背书

    Gary Marcus 发文解读 Sam Altman 对 Dario 的公开背书,认为其真实含义是"我们会以最快速度推进,只要不坐牢、不被诉讼到消失,但为了观感把它叫做'pacing'"。他还引用 Elon Musk 的讽刺:一边说 AI 有 10% 概率毁灭人类,一边问"你想在我们 IPO 里拿多少配额"。

  11. LlamaIndex:产品、工程与评测49

    抽取置信度分数实用指南:如何设定 cutoff 平衡精度与人工审核

    LlamaIndex 在 Extract 中为抽取结果提供 0 到 1 的置信度分数,用户可设定 cutoff 决定哪些值自动通过、哪些转人工审核。在 ExtractBench 的 370 份文档上,Extract Agentic Plus 以约 0.77 的 cutoff 达到 97% 精度,自动接受约 66% 的期望字段。

  12. LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)47

    SGLang、Qwen 与 NVIDIA 在 SGLang 中实现 NVFP4 KV cache

    SGLang、Qwen 与 NVIDIA 团队在 SGLang 中实现了 NVFP4 KV cache,用于加速长上下文与智能体推理。NVFP4 以 4 位 E2M1 值配合每 16 个值一个 FP8 block scale 和 FP32 tensor 级 scale,每 16 个值仅占 8 字节加 1 字节元数据,约为 FP8 存储的 56%。

9月15日周二
  1. IBM Research:AI45

    IBM Research 证明浅层量子电路与 LLM 存在理论分离

    IBM Research 在 arXiv 发表论文,证明存在功能性与分布性两类计算问题,浅层量子电路相对 LLM 具有可证明的优势。研究针对 GPT、Claude、Llama 等使用的 decoder-only transformer 架构,证明迭代索引函数需大量计算资源才能求解,而近恒定深度量子电路加单个经典 AND 门即可解决,且该深度无法进一步优化。