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演讲人:李景秋
演讲人:槐新、朱杰
演讲人:火山引擎视频架构多媒体实验室算法专家 王子豪
本文以阿里真实使用场景出发,分享 MuseAI 多云部署架构实践。
科大讯飞与华为合作攻克了训练推理强交互、高吞吐推理优化以及国产算子优化等难题。
当 TikTok“难民”涌入小红书之后......
在微服务高并发的一些场景下,微服务之间的调用量不断增加,大流量因素很可能会引起服务雪崩,微服务的稳定性对业务系统的影响也比较大。一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统,本文主要介绍微服务限流的几种主流方案与适应的场景。
本篇文章围绕 RTE 与 AI 生态融合下的用户新体验,Voice Agent 的新生态展开描述,并在结尾提出五大问题以供读者思考。
AI 改变的不仅是音视频的创作方式,而在重新定义人们的交互与消费模式。近年来,随着大模型的引入,音视频消费场景正迎来新的机遇。
设计素材行业为设计师和创意工作者提供丰富的视觉和创意资源。数字媒体和互联网的迅猛发展,促使这一行业市场规模不断扩大,用户对设计素材的个性化和定制化需求与日俱增。
最近一段时间,中国大模型频频“刷屏”。
谷歌推出全新 AI 扩展现实平台 Android XR,它基于 Android 系统,整合 Gemini,利用诸多关键组件。应用程序可实现虚拟与现实共存,谷歌还发布了 SDK 方便开发,有 Jetpack XR 等关键部分,且有自己的 Play 商店。目前仅预览版,三星 2025 年将发首款设备,感兴趣可申请访问。
在现代数据分析场景中,实时数仓与离线数仓各有侧重:实时数仓注重低延迟的数据入库与即时分析能力,而离线数仓则强调复杂任务的稳定执行及高效的内存管理。为满足用户多样化的数据需求,ByConity 作为一款开源云原生数据仓库,提供了全新的 BSP 模式,大幅提
“这份文件纯属秘密起草,并未经过适当的立法审查。”
本报告专注于探索如何利用实时互动技术与 AI 相结合来提升用户体验,以及社区是如何帮助 Voice Agent 生态建设和发展的。
由于初版 rtp-LLM 是基于 nvidia 的开源库开发,在设计上和 cuda 硬件强耦合,无法摆脱对 nvidia gpu 的依赖,因而不能支持 cuda 以外的硬件设备,这样的框架显然难以支持未来更加丰富的硬件生态。而在硬件问题之外,随着业务复杂度的增长,越来越多的缺陷也被暴露出来。因此,我们本着以硬件接口为第一公民的思想,重构了 rtp-LLM 的模型推理逻辑。本文将从以下几个方面,结合源代码中的模块介绍 rtp-LLM 在计算部分的的设计思想。
为帮助厂商及用户了解大模型在各行业的应用情况、厂商表现以及优秀的行业实践标杆,沙利文对中国各行业大模型应用案例进行了深度分析。
本文基于 InfoQ 与 Dell 联合推出的「技术人年度总结」进行整理、提炼,旨在探讨智能化的应用现状、技术演进以及未来可能。
大模型演进至今,大家一直在等待一个杀手级应用,Agent 的出现正在让这一构想成为可能。
大模型演进至今,大家一直在等待一个杀手级应用,Agent 的出现正在让这一构想成为可能。Agent 能将大模型的强大能力与实际业务场景结合,实现更加智能化和个性化的应用。百度智能云千帆 AppBuilder 作为基于大模型的企业级 AI 原生应用开发工作台,全面覆盖从创意到部署的高效 AI 应用开发需求,精准解决大模型技术向实际应用转化的“最后一公里”难题。
“爬取速度太快了,触发了我们的警报”
新年伊始,焱融科技再次在存储性能领域取得突破。的网络带宽聚合。倍。30%。时代的全面到来。迎来了飞速发展的黄金时期,不断刷新着能力边界。
有一群最小不过 17 岁的 00 后却另辟蹊径,自力更生创立出一批价值数百万美元的 AI 移动应用程序,其中不乏月用户在 10 万以上、年收入在 100 万至 500 万美元之间的应用。
Meta 为提升 Threads 的 iOS 性能,工程师通过定义 FIRE、TTNC、cPSR 等指标,测量启动速度、发布难易度等情况。如减小二进制文件大小、创建 SLATE 日志系统、引入 “草稿” 功能等,并采用 Swift 完全并发提升稳定性,有效减少用户缺陷报告,增强应用性能。
Agent。等),更强的企业安全机制以及数据存储⽅式。的智能体;Agents。呢?进⾏编排。注意 Preview 阶段,所以我们需要在特定区域和模型中使⽤。
在亚马逊云科技 re:Invent 大会上,Aurora DSQL 公开预览版发布。它是与 PostgreSQL 兼容的无服务器分布式 SQL 数据库,有高扩展性和可用性。其多活模式、乐观并发控制等特性突出,但也存在如无临时表等局限,目前仅在美国三个地区提供公共预览。
将 RAG 过程划分为查询重写、高级检索、后处理、问答生成四个部分,以提升系统的灵活性与可扩展性~
基于探索的强化学习有望带来新的 Scaling Law。
预测:到 2025 年底,人型机器人将实现商用。
答案实际上取决于你想要实现的目标。
微信的加入能否给 Flutter 带来转机?
随着大模型落地应用,人工智能发展进入 2.0 时代。在此阶段,智算云服务加速演进,成为新一代人工智能发展的核心驱动力,展现出无限潜能。