跳到正文
今天10月21日周三42 条
10月20日周二
  1. MIT Technology Review · AI18

    企业 AI 的新经济学:从 token 成本转向有效成果成本

    HPE 提出企业 AI 的成本衡量应从 token 或 GPU 小时价格转向"每个有用成果的有效成本",即完成可用工作所需的平台、模型、运维与算力总成本。企业可选自建栈、按需消费或集成私有 AI 平台三条路径,其中 HPE Private Cloud AI 通过调度、模型选择、GPU 分区和 KV-cache 管理提升利用率,并附 90 天前驻工程师服务。

  2. 雷锋网62

    英伟达RTX PRO 5500未交付即被抢订,国内订购规模超300万张

    英伟达RTX PRO 5500尚未批量交付,国内订购规模已超300万张,而英伟达每季度向中国市场供应的上限为50万张。该卡拥有84GB显存并支持MIG功能,可划分出两个各含42GB显存的实例,预期交付报价集中在8万元至12万元区间。有爆料称英伟达可能将GB202芯片产能转向RTX PRO系列,国内5090渠道报价已升至5.7万元左右。

  3. 雷锋网30

    阿里云连续4年入选 Gartner 容器管理领导者象限,为亚太唯一

    阿里云连续4年入选 Gartner 2026年度《容器管理魔力象限》"领导者"象限,是亚太地区唯一获此评级的科技公司。Gartner 将"丰富的AI集成""全面的功能覆盖"和"在严苛生产环境中的广泛使用"列为阿里云核心优势,其在《容器管理关键能力》报告六大场景中有四项位居前二。

  4. DeepSeek (X)72

    DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer

    DeepSeek 宣布将自研推理框架 DeepInfer 完全开源,代码已发布在 GitHub。该框架用于支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的大规模服务,主打高吞吐与低延迟,DeepSeek 称分享生产栈意在帮助社区降低算力成本与能耗。

    推荐理由:DeepSeek 公开了支撑自家模型规模化服务的推理框架,读者可据此了解其生产栈的吞吐与延迟取舍。

  5. 量子位42

    是石科技发布 TokenFleet 分布式调度框架,GLM5.3 首 Token 延迟降低 32.4%

    是石科技在 2026 CCF 全国高性能计算学术大会期间发布 TokenFleet 分布式调度框架,聚焦请求路由、跨机房容量协同与混合负载治理。其 TokenPilot 在 GLM5.3 调优数据中将 P95 首 Token 延迟降低 32.4%、P50 降低 71.3%;SLOMax 流控协同调度使达标输出吞吐提高约 29.4%,达标比例从约 67% 升至约 86%。

  6. 雷锋网58

    爱奇艺580天AI闯关:从剧本工坊到虚拟制作

    雷锋网梳理爱奇艺自2023年3月全员AI培训以来的580天实践,覆盖剧本工坊、影像工坊、虚拟制作与桃豆世界等应用。截至2024年6月超98%员工调用过大模型,2024年调用量较2023年增长83倍,奇智平台上有64个业务调用6300多个智能体应用。剧本工坊已累计为5000部小说和剧本提供评估提速,2025年4月版本接入DeepSeek等国产大模型,不到30分钟可完成50万字剧本评估。

  7. elvis (X)20

    Shadeform 推出六项新功能应对智能体算力需求

    非常期待这个。 Ed 关于智能体时代算力获取的观点非常准确。 此外,AI 基础设施需要做出改变,以满足智能体工程的需求。 智能体可能需要在同一工作流中同时使用 GPU 进行推理和 CPU 运行代码(例如模型与 harness 的协同演进)。我想要能适应这些变化需求的租赁方案。 本周关注 @edsgoode 和 @shadeformai,了解相关酷炫发布。

10月19日周一
  1. 极客公园30

    端侧 AI 商业化难在哪?麒麟软件、后摩智能等五位一线操盘手讲透了

    后摩智能 10 月 14 日在北京举办生态合作伙伴大会,圆桌环节五位来自操作系统、应用、数据工程、整机集成和芯片领域的从业者讨论端侧 AI 如何成为一门生意。麒麟软件姚翎称涉密场景下本地安全没有商量余地,罗格数据刘学鹏认为企业要把 AI 数字员工招进内部而非放在云端。后摩智能陈仲铭表示正通过 M 系列做大算力和先进封装做大带宽,突破算力、带宽、功耗的「不可能三角」。

10月18日周日
10月17日周六
  1. Simon Willison12

    Simon Willison 的 web-edit 0.1a2 新增文本与图片复制到剪贴板功能

    Simon Willison 发布 web-edit 0.1a2,为这款用于浏览和编辑文件夹内文件的微型 Web 应用新增了文本与图片数据的"复制到剪贴板"选项。该工具主要用于通过 Tailscale 在不同机器上编辑文件,作者此次需求源于在手机上对笔记本运行 pelican 提示词时,希望便捷地把日志复制进 Gist。

10月16日周五
  1. Turing Post (X)25

    2026年14款LLM监控开源工具盘点

    2026年Top 14 LLM监控开源工具 ▪️ Langfuse ▪️ Opik ▪️ Overmind ▪️ MLflow ▪️ LangWatch ▪️ AgentOps ▪️ Helicone ▪️ OpenLIT ▪️ OpenLLMetry ▪️ Evidently ▪️ Weave ▪️ OpenTelemetry Collector ▪️ Grafana OSS stack ▪️ Laminar 收藏这份清单,随时备用! 这里还有一份实用指南,详解所有这些可观测性工具——各自的功能以及最适合的场景 → https://www.turingpost.com/p/llm-observability

  2. NVIDIA (X)35

    NVIDIA 与沃尔沃扩大自动驾驶合作

    当近 100 年来几乎成为汽车安全代名词的品牌与 AI 联手,奇妙的事情就会发生。🚗 我们正在扩大与沃尔沃汽车的合作伙伴关系,以推进安全的自动驾驶:沃尔沃的安全专长将与 NVIDIA Hyperion、Halos OS 和 Alpamayo Stack 驾驶软件相结合,并将在下一代沃尔沃汽车中首次亮相。 阅读新闻:https://nvidianews.nvidia.com/news/volvo-cars-and-nvidia-expand-partnership-to-advance-safe-automated-driving

  3. NVIDIA (X)22

    NVIDIA 助力瑞典 Sferical One 超算

    没有算力来验证,一个想法走不了多远。 @JensenHuang 与 Wallenberg Investments 的 Marcus Wallenberg、@Spotify 的 @eldsjal 以及 Sferical AI 的 Jenny Nordlöw 一同庆祝 Sferical One 的发布,这是一台由 NVIDIA 提供算力的共享 AI 超级计算机。 更多算力,帮助研究人员和企业将想法转化为突破。🇸🇪

  4. Microsoft Research60

    微软研究院发布 Magnetar:基于标准哈希函数的通用零知识证明系统

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程,并输出可在约 12 毫秒内验证的简短证明。在 15 个基准程序上,它比同类最快的 zkVM 平均快 10 到 39 倍,在笔记本上每秒可证明 7.2 至 8.7 百万条 RISC-V 指令。

    推荐理由:微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络,说明 Magnetar 如何在通用性、速度与密码学假设之间同时取得进展。

10月15日周四
  1. NVIDIA Blog22

    NVIDIA DLSS 4.5 控制选项登陆 GeForce NOW

    NVIDIA DLSS 4.5 控制选项已在 GeForce NOW 上线,让会员在云端调整支持游戏的画质与性能,无需最新硬件。DLSS Super Resolution、Dynamic Multi Frame Generation 和 Ray Reconstruction 均可在设置中调节,RTX 5080 云主机上的 Ultimate 会员最高可用 4X 动态多帧生成。

  2. NVIDIA (X)12

    NVIDIA 盘点北欧 AI 生态:Spotify、ABB 等落地应用

    NVIDIA 发文介绍北欧科技生态,Spotify 用其算力提升播客推荐效率,ABB Robotics 借助仿真训练和测试机器人,初创公司则基于开放模型开发瑞典语转写、专利检索等应用。文章称这些应用背后是算力投入以及研究者、创业者和企业组成的社区,并引导读者在 GTC Berlin 前探索该生态。

10月14日周三
  1. NVIDIA (X)23

    NVIDIA RTX Spark 10月16日全球发布

    NVIDIA RTX Spark 的倒计时已经开始。⚡️ 10 月 16 日,与我们一起在全球各地庆祝发布! 亲临我们的全球活动现场感受热烈氛围,或在 Instagram 上观看特别庆祝活动的直播。 📍 https://nvidia.com/en-us/products/rtx-spark

  2. GitHub Blog · AI & ML42

    GitHub 详解密钥检测模型:用更少噪音发现更多密钥

    GitHub 用微调的 ModernBERT 分类器替换原有 LLM 流水线来识别通用密钥,用户接受率提升 11.5%,推送后扫描中位执行时间缩短 86%,服务成本降低超 98%。该方案先用正则高召回生成候选,再由分类器结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭据,并已把通用密钥检测扩展到推送保护阶段。