从大型语言模型（LLM）到推理代理，当今的AI工具带来了前所未有的计算需求。数万亿参数模型，运行在设备上的工作负载以及成群以完成任务的代理商都需要新的计算范式，才能变得真正无缝且无处不在。首先，硬件和硅设计方面的技术进步对于突破边界至关重要……
Annual Transportation Finance Report 2025
基础设施投资者资助了价值770亿美元的P3基础设施交易，包括去年的运输项目。邮政年度运输融资报告2025在推理基金会上首次出现。
Annual Aviation Infrastructure Report 2025
全球整体上，所有客运交通中有45％通过机场带来了巨大的私人投资。邮政的年度航空基础设施报告2025在推理基金会上首次出现。
Tree of Thought Prompting: Teaching LLMs to Think Slowly
用增强推理的邮政思想树促使人们进行扫雷者：教LLMS慢慢地出现在数据科学方面。
Enhancing AI Inference: Advanced Techniques and Best Practices
在实时AI驱动的应用程序（例如自动驾驶汽车或医疗保健监控）方面，即使是额外的一秒钟来处理输入也可能会产生严重的后果。实时AI应用需要可靠的GPU和处理能力，到目前为止，这对于许多应用程序一直非常昂贵且成本良好。通过采用优化推理过程，企业可以[…]提高AI推理的帖子：高级技术和最佳实践首先出现在Unite.ai上。
Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。
AI驱动的购物助理 Rufus依靠许多组件来提供其客户体验，包括Foundation LLM（响应生成）和查询计划者（QP）模型，以进行查询分类和检索增强。这篇文章的重点是QP模型如何使用以平行解码为中心的投机解码（SD）（SD）以及AWS AI芯片来满足Prime Day的需求。通过将平行解码与AWS Trainium和推理芯片相结合，Rufus的响应时间更快，推理成本降低了50％，并且在高峰流量期间无缝可扩展性。 在这篇文章中，我们向您展示了如何实施和评估三种强大的技术，以根据您的业务需求来量身定制FMS：抹布，微调和混合方法，结合了这两种方法。我们提供现成的代码，以帮助您尝试这些方法，
Please Don’t Use AI as Your Expert Witness
我真诚地喜欢大型语言模型，用于集思广益和研究。但是我们需要真正清楚某些事情：大型语言模型无法权衡人类所做的证据或原因，因此您不应将AI响应作为一个合理的结论来加强您的论点。Large语言模型根据语言模式的频率和意见的普遍性来计算响应，而意见的普遍性 - 尤其是关于有意义的话题，与实际真理无关。如果您喂养支持特定职位的LLM文章，并要求它基于它们来制作回应，它将反映出该输入，从本质上回荡您策划的叙述。这种选择性的喂养可以创建一种回声室，在该室中，输出感觉具有权威性，但只是所提供的数据的快照，而不是更广泛的事实。毫无疑问，LLMS在研究和迅速浏览信息方面表现出色，例如综合了有关数字素养的讨论趋势或
CLIP-UP: A Simple and Efficient Mixture-of-Experts CLIP Training Recipe with Sparse Upcycling
混合物（MOE）模型对于在控制推理成本的同时，对于缩放模型的容量至关重要。在将MOE集成到诸如夹子之类的多模型中，可以提高性能，但众所周知，培训这些模型具有挑战性且昂贵。我们提出了剪辑剪辑（剪辑），这是一种有效的替代培训策略，可将预先训练的密集夹模型转换为稀疏的MoE体系结构。通过对各种环境和辅助损失进行广泛的实验，我们证明了剪辑可显着降低训练的复杂性和成本。值得注意的是，我们稀疏的剪辑B/16…
兰斯·罗伯茨（Lance Roberts）通过realinvestmentadvice.com销售的隐身熊，这是“隐身”熊市吗？当然，您可能会问自己我的意思。从历史上讲，熊市往往很明显，如下图所示。这些熊市通常是更旷日持久的事务，这会导致投资者对市场产生深远的负面情绪。本文将使用每周移动的平均跨界车来确定“更正”和“熊市”。尽管我们的定义可能不会与主流叙述“ jive”，但推理将是明显的。当短期移动平均线越过长期以下时，会发生“卖出信号”。该触发因素表明，投资者应降低投资组合中的股权风险。当该信号逆转时，投资者应增加股权风险。自1995年以来，每周指标仅给出了三个“虚假”信号。但是，随着牛市的
The 3 Horizons of LLM Evolution
从本机LLM（2018）到LLM代理（2025）的转变使AI能够超越静态知识，整合检索，推理和现实世界中的相互作用，以解决自动问题解决。
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
Gemini 2.5: Our most intelligent models are getting even better
gemini 2.5 Pro继续受到开发人员的喜爱，作为编码的最佳模型，新更新的2.5 Flash变得更好。我们正在为模型带来新的功能，包括深思熟虑，这是2.5 Pro的实验增强推理模式。
Gemini 2.5: Our most intelligent models are getting even better
gemini 2.5 Pro继续受到开发人员的喜爱，作为编码的最佳模型，新更新的2.5 Flash变得更好。我们正在为模型带来新的功能，包括深思熟虑，这是2.5 Pro的实验增强推理模式。
Gemini 2.5: Our most intelligent models are getting even better
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gemini 2.5 Pro继续受到开发人员的喜爱，作为编码的最佳模型，新更新的2.5 Flash变得更好。我们正在为模型带来新的功能，包括深思熟虑，这是2.5 Pro的实验增强推理模式。
How OpenAI’s o3 and o4-mini Models Are Revolutionizing Visual Analysis and Coding
2025年4月，Openai迄今为止推出了最先进的车型O3和O4-Mini。这些模型代表了人工智能（AI）领域迈出的重要一步，为视觉分析和编码支持提供了新的功能。 O3和O4-Mini凭借其强大的推理能力以及能够使用文本和图像的能力，可以[…] Openai的O3和O4-Mini模型如何革新视觉分析，并在Unite.ai上首先出现编码。
[Botany • 2025] Artabotrys rubriflorus (Annonaceae) • A New Species from Yunnan China
artabotrys rubriflorus在刘，ye，li，xiao et hou，2025。doi：doi.org/10.1111/njb.04680 facebook.com/nordicjbotanyabstractartartartartabtartabotrys rubriflorus sp。十一月。被描述为从中国云南省马利波市收集的Annonaceae的一种新物种。它可以通过其红色花瓣和雄蕊与其他九种Artabotrys区分开，以及每花的皮肤数量减少（7-9），每个果实的单核较少（4）和每个单果中的1-2个种子存在。该新物种的标本是通过现场工作收集的，随后使用经典的分类法和分子系
