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在 Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock 上使用 vLLM 高效地服务数十个微调模型

Efficiently serve dozens of fine-tuned models with vLLM on Amazon SageMaker AI and Amazon Bedrock

在这篇文章中,我们将解释如何在 vLLM 中为专家混合 (MoE) 模型实现多 LoRA 推理,描述我们执行的内核级优化,并向您展示如何从这项工作中受益。我们在这篇文章中使用 GPT-OSS 20B 作为我们的主要示例。

规划人工智能引起的经济波动

Planning for AI Induced Economic Volatility

大型语言模型和代理工作流程的企业部署正在从实验性试点转向核心基础设施。 2025年,企业试点人工智能。 2026 年,它们将投入生产,2027 年,它们将扩大规模。当组织投入生产时,公司的重点是运营效率和基础设施成本优化。然而,企业领导者必须[...]

复杂与智能系统,第 12 卷,第 2 期,2026 年 2 月

Complex & Intelligent Systems, Volume 12, Issue 2, February 2026

1) I2D-SGG:通过关系内和关系间依赖关系的联合建模来生成场景图作者:Juan Lei,Jiangpeng Tian,Zhiwei He2) 一种用于可控且连贯音乐生成的和弦控制变压器作者:Zhiqiang Gang3) 基于评论和描述的冷启动下神经矩阵分解的深度推荐算法作者:Kechao Li,Nor Ashikin Mohamad Kamal4) Semantic实用程序驱动的面向任务的分裂联邦学习的客户端选择作者:刘泽培,金志刚,吴晓东5)基于协同进化的覆盖任务中的快速多AUV多区域覆盖路径规划器作者:蔡昌,刘雨辰,蔡雷6)一种改进的农业无人机方向感知的轻量灌溉渠分割网络作者:倪建

新型空军 F-47 NGAD 隐形战斗机可能刚刚突破掩体

The New Air Force F-47 NGAD Stealth Fighter Might Have Just Broke Cover

摘要和要点:高级编辑、前空军安全部队军官 Christian D. Orr 分析了波音 F-47 与普惠 XA103 发动机之间的技术桥梁。 -继 2025 年 3 月 21 日特朗普政府授予合同之后,下一代空中优势 (NGAD) 计划以“无尾”设计为中心进行优化 […] 新型空军 F-47 NGAD 隐形战斗机可能刚刚突破掩护的帖子首先出现在 19FortyFive 上。

九号赌场:Ligne Haut de gamme 游戏特权目的地

Nine Casino : La Destination privilégiée de Gaming en Ligne Haut de gamme

主题表 许可和法律合规性 我们广泛收集卓越的游戏 安全交易选项 丰厚的福利 系统 完美优化的移动游戏体验 专家支持 支持 认证许可证和法规 我们根据库拉索岛政府颁发的认证许可证(编号 8048/JAZ2017-003)运营,确保可靠和公平的游戏环境。这种严格、严格的合规性确保我们所有的运营都遵守全球最高的会员安全标准……继续阅读“九号赌场:高端在线游戏的首选目的地”

在 Amazon SageMaker 训练作业上使用 veRL 和 Ray 训练 CodeFu-7B

Train CodeFu-7B with veRL and Ray on Amazon SageMaker Training jobs

在这篇文章中,我们将演示如何在由 SageMaker 训练作业管理的分布式 Ray 集群中使用组相对策略优化 (GRPO) 和 veRL 来训练 CodeFu-7B(一种用于竞争性编程的专用 70 亿参数模型),veRL 是一个灵活高效的大型语言模型 (LLM) 训练库,可直接扩展各种 RL 算法,并与现有 LLM 基础设施无缝集成。我们将介绍完整的实施过程,涵盖数据准备、分布式训练设置和全面的可观察性,展示这种统一的方法如何为复杂的 RL 训练工作负载提供计算规模和开发人员体验。

边缘决策:大规模政策匹配

Decisioning at the Edge: Policy Matching at Scale

使用 PuLP 进行政策到机构优化边缘决策:大规模政策匹配一文首先出现在走向数据科学上。

曼加鲁鲁国际机场荣获国际机场协会奖项

Mangaluru International Airport wins Airports Council International’s award

这一认可反映了对流程优化、数字化举措和服务培训的持续投资,以及与政府机构和生态系统合作伙伴的密切合作

照片:奥西耶克机场检修即将完成

PHOTOS: Osijek Airport overhaul nears completion

新闻快讯奥西耶克机场检修工作正在稳步推进,预计下月底完工。该项目价值 1430 万欧元,旨在改善客流、舒适度和安全性。 2800 平方米的航站楼正在扩建和重新配置,以优化整个建筑的流通。竣工后,升级后的设施将配备额外的大门、重新安置的食品和饮料店以及新设计的边境管制和安全检查区域。到达大厅将被扩大,同时航站楼立面将增加一个五十米的天篷,以增强功能和外观。这些工程还包括改善建筑的美观、能源效率和技术基础设施。升级的核心目标是简化办理登机手续和安全程序。值机柜台的数量将从三个增至六个。现有的六台行李安检 X 光机将被一个大容量设备取代,而手提行李安检将升级为两到三个专用通道,每个通道都配备自己的扫

芬兰航空在冬季网络扩张中将卢森堡、瓦伦西亚和都灵的服务扩展到全年

Finnair extends Luxembourg, Valencia and Turin to year-round service in Winter network expansion

芬兰航空将全年运营飞往卢森堡、巴伦西亚和都灵的航班,将最初宣布的 2026 年夏季三条航线延长至冬季,作为其持续网络优化战略的一部分。卢森堡将从夏季每周三趟航班增加到冬季每周四趟航班,反映出通过赫尔辛基飞往芬兰航空的强劲业务和转机需求 [...]

联合变分不等式的更快速度

Faster Rates For Federated Variational Inequalities

在本文中,我们研究了用于解决随机变分不等式(VI)的联合优化,这是近年来引起越来越多关注的问题。尽管取得了实质性进展,但现有的收敛速度与联合凸优化已知的最先进边界之间仍然存在显着差距。在这项工作中,我们通过建立一系列改进的收敛率来解决这一限制。首先,我们证明,对于一般的平滑和单调变分不等式,经典的 Local Extra SGD 算法在精细分析下可以提供更严格的保证……

Ferret-UI Lite:构建小型设备上 GUI 代理的经验教训

Ferret-UI Lite: Lessons from Building Small On-Device GUI Agents

开发与图形用户界面 (GUI) 有效交互的自主代理仍然是一个具有挑战性的开放问题,特别是对于小型设备上模型。在本文中,我们介绍了 Ferret-UI Lite,这是一种紧凑的端到端 GUI 代理,可以跨不同平台(包括移动、Web 和桌面)运行。利用为开发小型模型而优化的技术,我们通过从真实和合成来源中策划多样化的 GUI 数据混合物来构建我们的 3B Ferret-UI Lite 代理,通过思想链推理和可视化工具的使用来增强推理时性能,并且......

通过检索增强生成和多目标对齐统一查询自动完成中的排名和生成

Unifying Ranking and Generation in Query Auto-Completion via Retrieval-Augmented Generation and Multi-Objective Alignment

查询自动完成 (QAC) 是现代搜索系统的一项重要功能,它通过在用户键入时建议完成来提高搜索效率。然而,现有的方法面临着根本性的挑战:传统的检索和排序管道的长尾覆盖率很差,需要大量的特征工程,而最近的生成方法则存在幻觉和安全风险。我们提出了一个统一的框架,通过检索增强生成(RAG)和多目标直接偏好优化(DPO)将 QAC 重新表述为端到端列表生成。我们的方法......

Hoff:高效数据仓库

Hoff: хранилище данных повышенной эффективности

Maxim Smirnov,Hoff Tech 首席数据官,创建新的企业数据仓库以优化业务分析并支持管理决策。

技术分析揭示联网智能电视安全风险

Technical Analysis Reveals Connected Smart TV Security Risks

摘要:在 CES 2025 技术贸易展上,中国公司海信在其消费电子产品阵容中推出了“城市治理平台”。该平台由成立于 1998 年的子公司海信 TransTech 构建,使用专有的人工智能 (AI) 芯片组和大数据分析来优化交通流量、简化公共交通、管理灾害预防并协调 [...] 技术分析揭示联网智能电视安全风险的帖子首先出现在 Jamestown 上。

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,第 37 卷,第 2 期,2026 年 2 月

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 37, Issue 2, February 2026

1) 视觉曼巴:全面的调查和分类作者:X. Liu,C. Zhang,F. Huang,S. Xia,G. Wang,L. Zhang 页数:505 - 5252) Hard Sample Mining: A New Paradigm of Efficient and Robust Model Training 作者:L. Liu,Y. Liang,X. Yan,L. Huangfu,S. Samtani,Z. Yu,Y.张,D. D. Zeng页数:526 - 5463) FEU-Diff:用于医学图像分割的模糊证据驱动的动态不确定性融合的扩散模型作者:S. Geng,S. Jiang,T.

机器学习遇见马科维茨

Machine Learning Meets Markowitz

Yijie Wang、Hao Gau、Campbell R. Harvey、Yan Liu 和 Xinyuan Tao 在这篇新的 NBER 论文中让机器学习与 Harry Markowitz 相遇:投资组合选择的标准方法包括两个阶段:预测资产回报,然后将其插入优化器。我们认为这种分离是有严重问题的。第一阶段处理横截面 [...]

员工优势:示例、框架以及如何提高工作绩效

Employee Strengths: Examples, Frameworks, And How They Drive Performance At Work

员工优势是推动持续绩效的技能、行为和能力。本文介绍了示例、主要优势以及在工作场所识别和发展这些优势的实用方法,帮助人力资源、学习与发展和业务领导者做出明智的决策并优化人才绩效。这篇文章首次发表在电子学习行业。