聆听Ambrosia Energy和Bloom Energy高管讲述人工智能基础设施繁荣在TechCrunch Disrupt 2026上创造的机遇
Ambrosia Energy首席执行官Ben Longspel和Bloom Energy高级副总裁Bill Thayer加入TechCrunch Disrupt的智能系统舞台。立即注册可节省高达100美元。抓住同一次传球的第二次即可节省50%。
把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。
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Ambrosia Energy首席执行官Ben Longspel和Bloom Energy高级副总裁Bill Thayer加入TechCrunch Disrupt的智能系统舞台。立即注册可节省高达100美元。抓住同一次传球的第二次即可节省50%。
如果说有哪个地方是禁止人工智能进入的,那么核电站的控制室听起来肯定是这样。考虑到事故或错误可能带来的灾难性后果,核工业历来持谨慎态度,避免风险--这是可以理解的。即使是训练有素的管理人员也难以应对核反应堆的复杂操作。这种设置似乎不适合强大但容易出错的新技术。现实讲述了一个截然不同的故事。多家公司已开始为核电提供人工智能解决方案。今年,几乎
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Zenity Labs的研究人员表示,亚马逊Bedrock AgentCore上的一个可公开访问的人工智能代理足以接管同一AWS帐户和地区的每个AgentCore代理。该攻击利用内部AWS界面获取临时云凭据,代理可以不受限制地访问该凭据。此后,AWS解决了这个问题,并大幅收紧了代理商的默认权限。Zenity研究人员发现,这篇文章首先出现在The Decode
打造便利店“人机协作”运营新模式
📌 One-Sentence Summary NVIDIA Dynamo 引入了一个框架,通过使用会话感知标识符来管理 KV 缓存、路由和准入控制,从而优化智能体 LLM 推理。 📝 Summary 本文详细介绍了 NVIDIA Dynamo,该框架旨在处理智能体工作负载的独特流量模式。与标准单轮聊天机器人不同,智能体会话涉及大量初始预填充、重复的工具调用以
LegalOn在保持开发速度的同时,将每日Codex成本削减了65%。它将Astra、Sol和Luna与任务相匹配,并战略性地管理预算。
联想YOGA Pro 15 RTX Spark笔记本电脑,于10月8日9:00正式开启全网盲约。
架构师金融技术公司推出了Liquid Infession,这是一款LLM路由器,可对每个请求运行实时拍卖。Liquid Infertion是Architecter的一个LLM推断市场,提供商竞标服务每个提示。买家支付符合其规则的最低报价。对于开发人员来说,这是一个非常简单的消息:交换基本URL,[.]架构师推出Liquid Infertion,LLM Inf
工业人工智能正在进入一个新阶段。经过数十年的预测分析和其他专业应用程序,基础模型、物理人工智能和代理人工智能的进步使得在工业环境中自动化更复杂的任务成为可能。但与纯粹在数字世界中运行的人工智能不同,工业人工智能可以直接与物理系统交互.
推理的KV Cache,已经大到需要单独管理了。 这已经成为行业内越来越明确的共识。近日,华为全联接大会上推出了华为OceanStor M900,英伟达也已经推出了CMX Context Memory Storage。 这类AI记忆存储产品,会将推理过程中已经产生、可能再次复用的KV Cache进行分层管理和存储,在后续请求命中时减少相应的重复计算,这将直接
近日,由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心(CAIR)主办、香港科技园公司协办的第四届香港具身智能医疗科技论坛(The 4th Hong Kong Clinical-driven Robotics and Embodied AI TEchnology Symposium,CREATE Symposium),于香港科学园高锟会议中心隆重举办。 作
从鄂尔多斯市区一路向西抵达边陲小镇棋盘井,车窗外,密集的商业住宅渐渐被平原和山体取代,路上的乘用车越来越少,拖着长车厢的重卡却越来越多。 煤矿、电厂、工业园区之间,重卡拖着大量货物沿着固定路线流动。这里,也是卡尔动力验证无人货运的主要场景之一。卡尔动力五年前来到内蒙古,尝试编队无人驾驶。如今,它已经拥有百台量级的无人运输车队,业务从内蒙古延伸至新疆、甘肃、陕
Unsloth 10月6日的安全概述解释了Studio如何在运行任何内容之前检查代码、重量、包和工具。自定义型号代码会被扫描,并将批准绑定到其指纹上。标记的权重文件在加载路径中被阻止,包内容发现失败CI,并且工具在探测的操作系统沙箱中运行。以下是每个检查站的决定以及不涵盖的内容。当可信模型回购发生变化时会发生什么?Unsloth工作室重新检查之前,它重新出现
为Windows中的更多人工智能和桌面上的更多人工智能做好准备。
📌 One-Sentence Summary OpenAI 部署工程师建议以成功完成任务的成本为目标,通过代表性评测选择模型配置,再用缓存、程序化工具调用、推理控制和延迟处理减少工作量。 📝 Summary OpenAI 部署工程师 Mandeep 和 Sapto 解释,token 标价无法完整反映 AI 应用成本。便宜模型可能消耗更多 token、无法完成
📌 One-Sentence Summary ClawLabs 演示多人共享的持久智能体工作流,并介绍结合协作、维护循环与可执行部署边界的开源控制平面 OpenClaw Enterprise。 📝 Summary ClawLabs 介绍团队如何从终端编码会话迁移到 Codex Desktop、分布式测试机器,最终转向共享的持久智能体服务器。更多算力并未消除由
微软透露了其Surface Laptop Ultra、人工智能PC的规格和价格,这些PC运行在Nvidia芯片上,旨在运行人工智能模型和代理。
Claude Haiku 5.5现已在Amazon Bedrock和AWS上的Claude Platform上提供。根据Anthropic的说法,它是Claude 5.5家族中最快,最高效的模型,专为子代理和大批量,成本敏感的工作而构建,并且在大多数任务中,成本比Claude Haiku 4.5低75%左右。这篇文章介绍了它的改进以及如何开始。
Enterprise RAG解锁来自SharePoint、Google Drive和Confluence等知识源的见解,但这些源携带复杂的权限。了解Amazon Quick和Amazon Bedrock知识库如何实时实施文档级访问控制,在查询时直接通过权威来源验证权限。
作者:黄伟、张博汉、刘晨志|实时机器人控制需要足够的视觉历史来推断运动和任务进度,但处理该历史可能会延迟行动。我们提出了Long-WAM,这是一个模型系统框架,用于在实时控制约束下扩展因果世界行为模型的上下文。我们的中心发现是,获取历史与使用历史不同:当视频被发现时,更长的历史会带来更大的回报
用强化学习训练人工智能代理可能具有挑战性,因为它们的工具、上下文和决策都是由复杂的框架管理的。Agent Lightning将现有代理与RL培训连接起来,使其更容易改进,而无需重建它们。Agent Lightning v1.0:用于训练带真实装备的代理的3,500行轻量级抽象RL框架首次出现在Microsoft Research上。