一、電信巨頭的數字化轉型困局作為服務歐洲與非洲3.4億用戶的通信霸主，Vodafone在全球運營著數百個數據中心。每天面對：300+TB實時性能數據5000+技術文檔庫200+類基礎設施監測指標傳統模式下，工程師需要手動查詢SQL、翻查SharePoint文檔，平均每個故障診斷耗時45分鐘。直到他們祭出兩大AI殺手锏：二、雙AI引擎驅動智能運營智能儀表盤：InsightEngine自然語言→SQL自動轉換實時生成可視化圖表異常檢測準確率提升68%NL2SQL工作...

編輯云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）繼昨天凌晨OpenAI推出滿血o3、o4mini之后，沒想到谷歌邁著“LLM王者”的步伐給出了自家的模型SOTA研究Gemini2.5Flash。如果說o3主打的是“干實事”，那么谷歌這次的新發布則是告訴我們：什么是“成本可控”的極致性價比。這次的發布以后立馬引來一眾開發者的討論，不過這次不是負面的，而是全面的好評。1.Gemini2.5Flash的最大賣點控制大模型的思考預算今天剛剛推出來的谷歌的新模...

“提示詞是大模型與外界交互的唯一通道，因此提示詞的重要性遠比我們想象中的要重要。”提示詞或者說提示詞工程，說起來可能大家多多少少都知道是怎么回事；但可能很多人并沒有意識到提示詞工程對大模型的重要性。提示詞是人與大模型溝通的橋梁，就像我們要想使用電腦就離不開鼠標鍵盤一樣；不管你是做AIGC也好，做RAG、Agent也罷，或者其它任何與大模型相關的技術或應用，都離不開提示詞的存在。總之一句話，任何關于大模型的...

“智能體應用是大模型應用的一個重點方式，而怎么才能做出一個合格的智能體是很多人都在考慮的問題。”對大模型有過了解的人應該都知道，大模型應用目前主要還處于探索階段，而關于大模型應用的技術也是日新月異，在不斷持續的發展。而關于大模型的應用目前的主要形式是聊天，然后通過大模型的自身能力去完成一些工作；比如生成內容，總結文檔等。但我們對大模型的期待要遠遠高于簡單的聊天，我們需要的是大模型根據我們的指令...

編輯｜云昭出品51CTO技術棧（微信號：blog51cto）4月17日凌晨1點，一半OpenAI的模型精銳都出來秀肌肉了！凌晨一點，OpenAI派出了8位新老大將齊聚今晚的直播間，一起解說OpenAI新發布的目前OpenAI最為強大、最為智能的模型：滿血o3和o4mini！可以說這次發布的重點和賣點就是：實用價值（真能代替你干活）！??????“這些是首批得到頂尖科學家和律師認可的模型，這些模型能夠產生真正有價值且實用的新想法。我們已經看到了非...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.08736項目鏈接：https:silentview.github.ioGigaTok代碼鏈接：https:github.comSilentViewGigaTok亮點直擊分詞器規模擴展中存在的重建與生成困境源于更大規模分詞器隱空間復雜度的提升。本文提出語義正則化方法，有效緩解該困境從而實現分詞器的規模擴展。探索了分詞器規模擴展的最佳實踐方案，包括：采用混合CNNTransformer架構的一維分詞器、非對稱編碼器解碼器擴展策略，以及針對十億級分...

今天凌晨，微軟在官網開源了DeepSeekR1魔改版MAIDSR1，在保留原有推理性能的基礎上進行了大幅度增強。尤其是在響應和屏蔽詞方面有了顯著改進：MAIDSR1可以響應99.3%的敏感話題提示，比原版R1提升了2倍，這對于政治學術研究、社會問題、倫理道德研究等幫助巨大；但在安全風險大幅度降低，比原版R1降低了50%。那些想體驗一下“放飛自我”版R1的小伙伴們可以試試這個，非常有意思打開全新世界。開源地址：??https:huggingface.co...

從文本生成視頻已取得了長足的進展，但在制作更長的多場景故事時仍然會遇到瓶頸。雖然Sora、Veo和MovieGen之類的擴散模型已提高了視覺質量的門檻，但它們通常僅限于20秒以內的片段。真正的挑戰是什么？上下文。從一段文本生成一段一分鐘的故事驅動型視頻需要模型處理數十萬個token，同時保持敘事和視覺的連貫性。英偉達、斯坦福大學、加州大學伯克利分校及其他機構的這項新研究應運而生，它引入了一種名為測試時間訓練（TTT）的...

目前，很多的使用MCP的案例都是基于Cursor，ClaudeDesktop等客戶端展開的，那么如何在現有的系統里通過代碼集成呢？今天，介紹一個很不錯的MCP客戶端庫mcpuse，集成非常簡單，僅需6行代碼即可創建第一個支持MCP的Agent，可與任何支持工具調用的Langchain支持的LLM（OpenAI、Anthropic、Groq、LLama等）配合使用，不僅支持本地MCPServer，還支持sse協議下的遠程MCP服務器，這樣就可以和Dify這樣框架集成（??Dify也支持MCP了！...

OpenAI發布了其最新的人工智能推理模型：o3和o4mini。o3被譽為該公司迄今“最強大的推理模型”，在數學、編程、推理、科學及視覺理解等多個基準測試中刷新了記錄，尤其擅長處理需要多角度分析的復雜查詢和視覺任務，并在實際應用中顯著減少了錯誤。與此同時，o4mini作為一款更小巧、快速的模型，旨在提供具有競爭力的價格、速度和性能平衡。它在保持低成本的同時，在數學（如AIME基準測試近乎滿分）、編程和視覺任務上表現卓越...

最近一直在做數據+AI方向的工作，前兩天無意中看到一個MCP的技術，經過詳細的學習之后，了解到這個可能不僅僅應用在大模型，而更多是數據和模型之間的橋梁，最近就一直在考慮對于多模態數據如何才能實打實的和應用模型結合起來的事情，MCP無疑是提供了某種思路，下面是關于MCP的一些介紹，部分內容是參考的社區文檔。MCP（ModelContextProtocol）是一種開放協議，它標準化了應用向設備提供上下文的方式。可以將MCP想象成AI應用...

前些日子騰訊發布了他們最新的模型，號稱這是工業界首次將混合Mamba架構無損應用于超大型推理模型，并且顯著降低了訓練和推理成本。那么騰訊混元T1實際表現怎樣？和DeepSeek相比哪個更好用？今天，江樹通過六個維度的實測對比，和大家一起來看看騰訊混元與DeepSeek這兩款國產大模型在實際應用中的表現差異。這些差異背后，是技術路線的選擇，也是未來發展的方向。1.上下文窗口首先，我們來看一個技術指標：上下文窗口大小。什么...

引言在AI智能體（Agent）爆發的時代，谷歌與Anthropic兩大巨頭分別推出了A2A（AgenttoAgentProtocol）和MCP（ModelContextProtocol）框架，試圖解決AI生態中的核心問題。但這兩者究竟有何不同？誰更可能成為未來的標準？本文將從設計目標、技術原理、應用場景等多維度解析二者的差異，并探討其對開發者與企業的影響。一、本質區別：協作VS工具1.A2A：讓智能體“對話”谷歌A2A的核心目標是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應...

作者：álvaroMartínezSánchez,GonzaloArranz&AdriánLozanoDurán編譯：王慶法麻省理工學院航空航天系學者11月1日在Nature上發表了一篇因果關系的研究文章【文獻1】，很有啟發性，特此編譯介紹。摘要因果性是科學探究的核心，作為理解物理系統中變量相互作用的基本依據，即對原因的操控會導致結果的變化。當前的因果推斷方法面臨著顯著的挑戰：包括非線性依賴性、隨機交互、自因果作用、匯聚效應以及外部因素的影響等。本文...

今天有朋友需要用到電子證件照，可惜他只有N年前拍的實體照，電子版的早就忘記在哪個收藏夾吃灰了，找也找不到。然后跟我抱怨還得請假出去拍照，我說老哥這都AI時代了，哪家好男人要證件照還自己出去拍的。找個AI軟件分分鐘就完成了，本來想推薦幾個軟件給他，轉念一想還要收費，雖然省事，但也要花個一二十元的，留著吃飯加雞腿多好。于是我花了5分鐘就制作一個AI圖像工作流發給他，輕松實現證件照生成。主要還是一個換臉圖像...

數據是人工智能發展的基礎和核心。沒有數據，人工智能模型就無法學習和成長，也就無法發揮其應有的作用。數據預處理是數據挖掘過程中的一個重要步驟，也是人工智能模型訓練前的必要準備。本文將介紹人工智能中數據的重要性以及數據預處理的主要任務和注意事項。關鍵詞：人工智能、數據、數據預處理1.數據的重要性數據在人工智能中主要有以下幾個作用：?提供訓練樣本：人工智能模型的訓練需要大量的數據樣本。這些樣本可以是文...

DeepSeek對MoE架構做了哪些改進？跟Mixtral的MoE有什么不同？這個是我的學員最近面試某個大模型獨角獸遇到的一道面試題。1.面試官心理分析這篇文章，我們就從面試官的角度來分析一下，如果你在面試現場被問到這個題目，應該如何作答？面試官問這個問題，它其實是想考你什么？第一，Mixtral大模型采用的MoE架構長什么樣？第二，就是DeepSeek的MoE做了哪些改進，這樣改進的動機是什么？2.面試題解析要回答DeepSeek的MoE改進，我們...

當前，民營企業干部與人才管理正隨著國家戰略調整、政策支持、企業轉型升級和數字化技術的發展而不斷演變。評價權下放與標準多元化，全鏈條管理機制深化，“選育管用”一體，數字化與精準化管理加速……一系列變化在推動民營經濟在人才競爭中實現高質量發展的同時，也考驗著民營企業的人才管理能力。如何從干部與人才儲備、選拔、發展這些核心課題出發，提升企業人才內生性供給能力，解決選拔標準模糊、過程不規范、無人可用、...

一、兩大萬億級市場爆發1.AI與深度學習：全球AI算力需求年增長超50%，但80%的企業面臨算力缺口。勁速云算力通過“超級計算集群”支持千億參數大模型訓練，某科技企業用算力集群12小時完成700億參數模型訓練，效率提升36倍。其自主研發的MoE調度系統將千億參數模型成本降低65%，打破中小企業算力壁壘。2.大數據處理：在實時氣象模擬領域，某氣象部門借助勁速云彈性算力池，構建1公里分辨率臺風模型，路徑預測誤差從200公里縮小至...

在科技高速發展的浪潮中，GPU服務器憑借強大的并行計算能力，成為推動多領域變革的核心力量。勁速云算力秉持“讓頂尖算力觸手可及”的理念，為GPU服務器應用落地提供有力支撐。一、深度學習模型訓練深度學習模型訓練任務艱巨，需處理海量數據與復雜計算。GPU服務器擁有大規模并行計算架構，其數以千計的高效核心，可將計算密集型工作負載從CPU轉移，大幅提升訓練效率。在實驗室，科研人員借助GPU服務器加速圖像識別等領域研究。...