引言在AI智能體（Agent）爆發(fā)的時(shí)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(tài)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(biāo)準(zhǔn)？本文將從設(shè)計(jì)目標(biāo)、技術(shù)原理、應(yīng)用場(chǎng)景等多維度解析二者的差異，并探討其對(duì)開發(fā)者與企業(yè)的影響。一、本質(zhì)區(qū)別：協(xié)作VS工具1.A2A：讓智能體“對(duì)話”谷歌A2A的核心目標(biāo)是打破智能體間的壁壘，讓不同框架、供應(yīng)...

作者：álvaroMartínezSánchez,GonzaloArranz&AdriánLozanoDurán編譯：王慶法麻省理工學(xué)院航空航天系學(xué)者11月1日在Nature上發(fā)表了一篇因果關(guān)系的研究文章【文獻(xiàn)1】，很有啟發(fā)性，特此編譯介紹。摘要因果性是科學(xué)探究的核心，作為理解物理系統(tǒng)中變量相互作用的基本依據(jù)，即對(duì)原因的操控會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的變化。當(dāng)前的因果推斷方法面臨著顯著的挑戰(zhàn)：包括非線性依賴性、隨機(jī)交互、自因果作用、匯聚效應(yīng)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(shí)體照，電子版的早就忘記在哪個(gè)收藏夾吃灰了，找也找不到。然后跟我抱怨還得請(qǐng)假出去拍照，我說老哥這都AI時(shí)代了，哪家好男人要證件照還自己出去拍的。找個(gè)AI軟件分分鐘就完成了，本來想推薦幾個(gè)軟件給他，轉(zhuǎn)念一想還要收費(fèi)，雖然省事，但也要花個(gè)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(gè)AI圖像工作流發(fā)給他，輕松實(shí)現(xiàn)證件照生成。主要還是一個(gè)換臉圖像...

數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)和核心。沒有數(shù)據(jù)，人工智能模型就無法學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)，也就無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘過程中的一個(gè)重要步驟，也是人工智能模型訓(xùn)練前的必要準(zhǔn)備。本文將介紹人工智能中數(shù)據(jù)的重要性以及數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要任務(wù)和注意事項(xiàng)。關(guān)鍵詞：人工智能、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理1.數(shù)據(jù)的重要性數(shù)據(jù)在人工智能中主要有以下幾個(gè)作用：?提供訓(xùn)練樣本：人工智能模型的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)樣本。這些樣本可以是文...

DeepSeek對(duì)MoE架構(gòu)做了哪些改進(jìn)？跟Mixtral的MoE有什么不同？這個(gè)是我的學(xué)員最近面試某個(gè)大模型獨(dú)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(xiàn)場(chǎng)被問到這個(gè)題目，應(yīng)該如何作答？面試官問這個(gè)問題，它其實(shí)是想考你什么？第一，Mixtral大模型采用的MoE架構(gòu)長(zhǎng)什么樣？第二，就是DeepSeek的MoE做了哪些改進(jìn)，這樣改進(jìn)的動(dòng)機(jī)是什么？2.面試題解析要回答DeepSeek的MoE改進(jìn)，我們...

當(dāng)前，民營(yíng)企業(yè)干部與人才管理正隨著國家戰(zhàn)略調(diào)整、政策支持、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)和數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展而不斷演變。評(píng)價(jià)權(quán)下放與標(biāo)準(zhǔn)多元化，全鏈條管理機(jī)制深化，“選育管用”一體，數(shù)字化與精準(zhǔn)化管理加速……一系列變化在推動(dòng)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)在人才競(jìng)爭(zhēng)中實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，也考驗(yàn)著民營(yíng)企業(yè)的人才管理能力。如何從干部與人才儲(chǔ)備、選拔、發(fā)展這些核心課題出發(fā)，提升企業(yè)人才內(nèi)生性供給能力，解決選拔標(biāo)準(zhǔn)模糊、過程不規(guī)范、無人可用、...

在科技高速發(fā)展的浪潮中，GPU服務(wù)器憑借強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，成為推動(dòng)多領(lǐng)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(wù)器應(yīng)用落地提供有力支撐。一、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練任務(wù)艱巨，需處理海量數(shù)據(jù)與復(fù)雜計(jì)算。GPU服務(wù)器擁有大規(guī)模并行計(jì)算架構(gòu)，其數(shù)以千計(jì)的高效核心，可將計(jì)算密集型工作負(fù)載從CPU轉(zhuǎn)移，大幅提升訓(xùn)練效率。在實(shí)驗(yàn)室，科研人員借助GPU服務(wù)器加速圖像識(shí)別等領(lǐng)域研究。...

上篇我們了解了GPU服務(wù)器在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練、海量數(shù)據(jù)處理等四大場(chǎng)景的應(yīng)用，接下來繼續(xù)探索它在另外四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的表現(xiàn)，以及勁速云算力如何助力其發(fā)揮更大價(jià)值。一、自然語言處理自然語言處理致力于讓計(jì)算機(jī)理解人類語言，涵蓋語音識(shí)別、機(jī)器翻譯等應(yīng)用，對(duì)算力需求持續(xù)增長(zhǎng)。語音識(shí)別需處理大量語音數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)換為文字，GPU服務(wù)器加速模型訓(xùn)練與推理，提升識(shí)別準(zhǔn)確率。在機(jī)器翻譯中，深度學(xué)習(xí)模型依賴GPU服務(wù)器處理海量文...

一、兩大萬億級(jí)市場(chǎng)爆發(fā)1.AI與深度學(xué)習(xí)：全球AI算力需求年增長(zhǎng)超50%，但80%的企業(yè)面臨算力缺口。勁速云算力通過“超級(jí)計(jì)算集群”支持千億參數(shù)大模型訓(xùn)練，某科技企業(yè)用算力集群12小時(shí)完成700億參數(shù)模型訓(xùn)練，效率提升36倍。其自主研發(fā)的MoE調(diào)度系統(tǒng)將千億參數(shù)模型成本降低65%，打破中小企業(yè)算力壁壘。2.大數(shù)據(jù)處理：在實(shí)時(shí)氣象模擬領(lǐng)域，某氣象部門借助勁速云彈性算力池，構(gòu)建1公里分辨率臺(tái)風(fēng)模型，路徑預(yù)測(cè)誤差從200公里縮小至...

一、GPU租賃的四大核心優(yōu)勢(shì)在人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)爆發(fā)的今天，GPU租賃已成為企業(yè)獲取算力的最優(yōu)解。傳統(tǒng)自建集群模式需承擔(dān)數(shù)百萬硬件采購成本及年均30%的維護(hù)費(fèi)用，而勁速云算力通過按需租賃模式，使企業(yè)初期投入降低90%，資源利用率提升至85%以上。其靈活的“分鐘級(jí)計(jì)費(fèi)+彈性擴(kuò)縮容”機(jī)制，讓企業(yè)在項(xiàng)目高峰期可快速調(diào)用2000卡RTX4090集群，需求下降時(shí)立即釋放資源，避免設(shè)備閑置帶來的成本浪費(fèi)。勁速云算力的智能調(diào)度系統(tǒng)能...

剛剛，ChatGPT能力迎來了一次重大飛躍。在凌晨的直播中，OpenAI正式發(fā)布了o3推理模型，同時(shí)發(fā)布的還有下一代推理模型o4mini。o3以o1十倍的算力效率和多模態(tài)深度思考能力，將AI推理技術(shù)推向了“天才級(jí)”的高度，推動(dòng)了編碼、數(shù)學(xué)、科學(xué)、視覺感知等領(lǐng)域的發(fā)展。據(jù)官方介紹，o3是OpenAI迄今為止最智能、最強(qiáng)大的推理模型。它的核心突破在于多模態(tài)思維鏈的深度融合。不同于傳統(tǒng)模型僅能識(shí)別圖像，o3可將圖像直接嵌入推理邏輯中，實(shí)...

編者按：當(dāng)你面對(duì)需要高質(zhì)量逆向推理能力的應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，傳統(tǒng)大語言模型是否讓你感到力不從心？在詩歌逆向補(bǔ)全、邏輯逆向推導(dǎo)等任務(wù)中，為什么即使是GPT4o這樣的強(qiáng)大模型也會(huì)表現(xiàn)失常？文章深入介紹了LLaDA(LargeLanguageDiffusionwithmAsking)這一創(chuàng)新模型的工作原理、訓(xùn)練過程與性能表現(xiàn)。與傳統(tǒng)自回歸模型不同，LLaDA借鑒了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的擴(kuò)散模型思想，通過逐步去除掩碼來生成文本，而非從左到右逐個(gè)生成token。性能測(cè)試顯...

作者于斌平編輯云昭在大模型時(shí)代，軟件應(yīng)用開發(fā)范式正在發(fā)生深刻變革。傳統(tǒng)的開發(fā)模式以代碼為核心，注重如何用代碼實(shí)現(xiàn)功能及用戶的交互體驗(yàn)；而大模型時(shí)代的開發(fā)則以模型能力為核心，強(qiáng)調(diào)智能交互設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)場(chǎng)景創(chuàng)新。本文將從新范式的關(guān)鍵特征、軟件工程模式和開發(fā)理念的變革、建議與實(shí)踐三個(gè)方面展開討論，旨在為企業(yè)在大模型落地過程中提供全面的技術(shù)和方法指引。1.新范式的關(guān)鍵特征1.1人機(jī)交互模式發(fā)生改變傳統(tǒng)開發(fā)圍繞功...

今天凌晨1點(diǎn)，OpenAI進(jìn)行了技術(shù)直播，發(fā)布了最強(qiáng)、最智能模型o4mini和滿血版o3。o4mini和o3是兩款多模態(tài)模型，能同時(shí)處理文本、圖像和音頻，并且能作為Agent智能體自動(dòng)調(diào)用網(wǎng)絡(luò)搜索、圖像生成、代碼解析等工具以及深度思考模式（思維鏈中可以思考圖像）。根據(jù)OpenAI公布的測(cè)試數(shù)據(jù)顯示，o4mini在AIME2024和2025中，分別達(dá)到了93.4%和92.7%，比滿血版o3還強(qiáng)，成為目前準(zhǔn)確率最高的模型；在Codeforces測(cè)試中達(dá)到了2700分，成為全...

就在美國宣布無限期封殺英偉達(dá)特供芯片H20的第2天，黃仁勛閃電現(xiàn)身北京。這背后藏著兩個(gè)關(guān)鍵信號(hào)：英偉達(dá)正面臨雙重暴擊：不僅損失了55億美元訂單，騰訊阿里等大客戶也可能因供應(yīng)鏈斷裂，轉(zhuǎn)而選擇國產(chǎn)替代方案，英偉達(dá)可能會(huì)面臨中國區(qū)市場(chǎng)塌方的風(fēng)險(xiǎn)；中國AI產(chǎn)業(yè)鏈加速構(gòu)建：華為昇騰等國產(chǎn)芯片推理性能不斷提升。目前，華為昇騰910B芯片已經(jīng)達(dá)到國際一線水平，其他國產(chǎn)芯片廠商如寒武紀(jì)等企業(yè)也在接棒，算力生態(tài)加速成型。這...

文章鏈接：https:arxiv.orgpdf2504.11346官方鏈接：https:team.doubao.comtechseedream30亮點(diǎn)直擊相比Seedream2.0能力全面增強(qiáng)：在用戶偏好測(cè)試中表現(xiàn)出色，在圖文對(duì)齊、構(gòu)圖結(jié)構(gòu)、美學(xué)質(zhì)量和文字渲染等關(guān)鍵能力方面有重大突破。文本渲染性能提升顯著：在中英文小尺寸字符生成和高美學(xué)長(zhǎng)文本排版方面表現(xiàn)優(yōu)異。小文本生成與美學(xué)排版難題的開創(chuàng)性方案，在圖文設(shè)計(jì)輸出上超越Canva等平臺(tái)的人設(shè)模板。圖像美學(xué)提升：圖像美學(xué)質(zhì)量顯...

AI驅(qū)動(dòng)的調(diào)試工具正在顛覆開發(fā)者識(shí)別、診斷和修復(fù)代碼問題的方式。這些工具利用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)自動(dòng)化傳統(tǒng)調(diào)試流程，節(jié)省時(shí)間并提高代碼質(zhì)量。本文將帶大家了解六大最受歡迎的AI調(diào)試工具及其核心功能、所需技能和比較優(yōu)勢(shì)。什么是AI調(diào)試工具？AI調(diào)試工具標(biāo)志著軟件開發(fā)工作流程的重大進(jìn)步。它們利用人工智能實(shí)時(shí)識(shí)別異常、提出修復(fù)建議，甚至自動(dòng)糾正代碼問題。這些工具能夠顯著縮短調(diào)試時(shí)間，同時(shí)提升整體代碼質(zhì)量和開發(fā)者效...

很多人想部署大模型，比如GLM、ChatGLM、DeepSeek、MiniCPM，一到實(shí)際部署就開始發(fā)愁：到底要不要3090？用A10行不行？這個(gè)模型說自己是7B，我電腦夠嗎？為啥有的說13G能跑，有的一跑就爆顯存？其實(shí)這些都不是玄學(xué)，只要你搞清楚：模型有多大、怎么壓縮、你準(zhǔn)備怎么用，機(jī)器需求是能算出來的。給大家一個(gè)計(jì)算顯存的公式：顯存≈參數(shù)量×精度字節(jié)數(shù)×1.52（考慮運(yùn)行中額外占用）一、先把問題拆開：我們到底要算啥？按照Agent的思...

DeepSeek悄悄更新了他們的基座模型。版本號(hào)DeepSeekV30324，參數(shù)685B（上一個(gè)版本671B）。一如既往，DeepSeek繼續(xù)在HuggingFace上開源發(fā)布，而且是MIT許可（也就是任何人都可以免費(fèi)使用、修改、分發(fā)和商用這塊模型）。新模型發(fā)布后，很快就成為了HuggingFace上最熱門的開源模型。體驗(yàn)地址（關(guān)掉深度思考）：https:chat.deepseek.com我在看到這條消息后，一直猶豫到底要不要寫稿。最后還是決定先睡一覺，讓子彈飛一會(huì)兒。在過去1...

在當(dāng)今這個(gè)日新月異的科技時(shí)代，大語言模型（LLMs）的競(jìng)賽早已如火如荼地展開。從最初的簡(jiǎn)單模型，到如今動(dòng)輒數(shù)千億參數(shù)的龐然大物，研究人員和企業(yè)們一直在探索如何讓這些模型變得更智能、更高效、更實(shí)用。然而，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，隨之而來的挑戰(zhàn)也愈發(fā)明顯：如何在提升推理能力的同時(shí)，提供強(qiáng)大的多語言支持？如何在復(fù)雜的開放性任務(wù)中表現(xiàn)出色，而不被高昂的計(jì)算成本所拖累？這些問題，就像懸在頭頂?shù)倪_(dá)摩克利斯之劍...