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一、电信巨头的数字化转型困局作为服务欧洲与非洲3.4亿用户的通信霸主，Vodafone在全球运营着数百个数据中心。每天面对：300+TB实时性能数据5000+技术文档库200+类基础设施监测指标传统模式下，工程师需要手动查询SQL、翻查SharePoint文档，平均每个故障诊断耗时45分钟。直到他们祭出两大AI杀手锏：二、双AI引擎驱动智能运营智能仪表盘：InsightEngine自然语言→SQL自动转换实时生成可视化图表异常检测准确率提升68%NL2SQL工作...

编辑云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）继昨天凌晨OpenAI推出满血o3、o4mini之后，没想到谷歌迈着“LLM王者”的步伐给出了自家的模型SOTA研究Gemini2.5Flash。如果说o3主打的是“干实事”，那么谷歌这次的新发布则是告诉我们：什么是“成本可控”的极致性价比。这次的发布以后立马引来一众开发者的讨论，不过这次不是负面的，而是全面的好评。1.Gemini2.5Flash的最大卖点控制大模型的思考预算今天刚刚推出来的谷歌的新模...

“提示词是大模型与外界交互的唯一通道，因此提示词的重要性远比我们想象中的要重要。”提示词或者说提示词工程，说起来可能大家多多少少都知道是怎么回事；但可能很多人并没有意识到提示词工程对大模型的重要性。提示词是人与大模型沟通的桥梁，就像我们要想使用电脑就离不开鼠标键盘一样；不管你是做AIGC也好，做RAG、Agent也罢，或者其它任何与大模型相关的技术或应用，都离不开提示词的存在。总之一句话，任何关于大模型的...

“智能体应用是大模型应用的一个重点方式，而怎么才能做出一个合格的智能体是很多人都在考虑的问题。”对大模型有过了解的人应该都知道，大模型应用目前主要还处于探索阶段，而关于大模型应用的技术也是日新月异，在不断持续的发展。而关于大模型的应用目前的主要形式是聊天，然后通过大模型的自身能力去完成一些工作；比如生成内容，总结文档等。但我们对大模型的期待要远远高于简单的聊天，我们需要的是大模型根据我们的指令...

编辑｜云昭出品51CTO技术栈（微信号：blog51cto）4月17日凌晨1点，一半OpenAI的模型精锐都出来秀肌肉了！凌晨一点，OpenAI派出了8位新老大将齐聚今晚的直播间，一起解说OpenAI新发布的目前OpenAI最为强大、最为智能的模型：满血o3和o4mini！可以说这次发布的重点和卖点就是：实用价值（真能代替你干活）！‍‍‍‍‍‍“这些是首批得到顶尖科学家和律师认可的模型，这些模型能够产生真正有价值且实用的新想法。我们已经看到了非...

文章链接：https:arxiv.orgpdf2504.08736项目链接：https:silentview.github.ioGigaTok代码链接：https:github.comSilentViewGigaTok亮点直击分词器规模扩展中存在的重建与生成困境源于更大规模分词器隐空间复杂度的提升。本文提出语义正则化方法，有效缓解该困境从而实现分词器的规模扩展。探索了分词器规模扩展的最佳实践方案，包括：采用混合CNNTransformer架构的一维分词器、非对称编码器解码器扩展策略，以及针对十亿级分...

今天凌晨，微软在官网开源了DeepSeekR1魔改版MAIDSR1，在保留原有推理性能的基础上进行了大幅度增强。尤其是在响应和屏蔽词方面有了显著改进：MAIDSR1可以响应99.3%的敏感话题提示，比原版R1提升了2倍，这对于政治学术研究、社会问题、伦理道德研究等帮助巨大；但在安全风险大幅度降低，比原版R1降低了50%。那些想体验一下“放飞自我”版R1的小伙伴们可以试试这个，非常有意思打开全新世界。开源地址：​​https:huggingface.co...

从文本生成视频已取得了长足的进展，但在制作更长的多场景故事时仍然会遇到瓶颈。虽然Sora、Veo和MovieGen之类的扩散模型已提高了视觉质量的门槛，但它们通常仅限于20秒以内的片段。真正的挑战是什么？上下文。从一段文本生成一段一分钟的故事驱动型视频需要模型处理数十万个token，同时保持叙事和视觉的连贯性。英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校及其他机构的这项新研究应运而生，它引入了一种名为测试时间训练（TTT）的...

目前，很多的使用MCP的案例都是基于Cursor，ClaudeDesktop等客户端展开的，那么如何在现有的系统里通过代码集成呢？今天，介绍一个很不错的MCP客户端库mcpuse，集成非常简单，仅需6行代码即可创建第一个支持MCP的Agent，可与任何支持工具调用的Langchain支持的LLM（OpenAI、Anthropic、Groq、LLama等）配合使用，不仅支持本地MCPServer，还支持sse协议下的远程MCP服务器，这样就可以和Dify这样框架集成（​​Dify也支持MCP了！...

OpenAI发布了其最新的人工智能推理模型：o3和o4mini。o3被誉为该公司迄今“最强大的推理模型”，在数学、编程、推理、科学及视觉理解等多个基准测试中刷新了记录，尤其擅长处理需要多角度分析的复杂查询和视觉任务，并在实际应用中显著减少了错误。与此同时，o4mini作为一款更小巧、快速的模型，旨在提供具有竞争力的价格、速度和性能平衡。它在保持低成本的同时，在数学（如AIME基准测试近乎满分）、编程和视觉任务上表现卓越...

最近一直在做数据+AI方向的工作，前两天无意中看到一个MCP的技术，经过详细的学习之后，了解到这个可能不仅仅应用在大模型，而更多是数据和模型之间的桥梁，最近就一直在考虑对于多模态数据如何才能实打实的和应用模型结合起来的事情，MCP无疑是提供了某种思路，下面是关于MCP的一些介绍，部分内容是参考的社区文档。MCP（ModelContextProtocol）是一种开放协议，它标准化了应用向设备提供上下文的方式。可以将MCP想象成AI应用...

前些日子腾讯发布了他们最新的模型，号称这是工业界首次将混合Mamba架构无损应用于超大型推理模型，并且显著降低了训练和推理成本。那么腾讯混元T1实际表现怎样？和DeepSeek相比哪个更好用？今天，江树通过六个维度的实测对比，和大家一起来看看腾讯混元与DeepSeek这两款国产大模型在实际应用中的表现差异。这些差异背后，是技术路线的选择，也是未来发展的方向。1.上下文窗口首先，我们来看一个技术指标：上下文窗口大小。什么...

引言在AI智能体（Agent）爆发的时代，谷歌与Anthropic两大巨头分别推出了A2A（AgenttoAgentProtocol）和MCP（ModelContextProtocol）框架，试图解决AI生态中的核心问题。但这两者究竟有何不同？谁更可能成为未来的标准？本文将从设计目标、技术原理、应用场景等多维度解析二者的差异，并探讨其对开发者与企业的影响。一、本质区别：协作VS工具1.A2A：让智能体“对话”谷歌A2A的核心目标是打破智能体间的壁垒，让不同框架、供应...

作者：ÁlvaroMartínezSánchez,GonzaloArranz&AdriánLozanoDurán编译：王庆法麻省理工学院航空航天系学者11月1日在Nature上发表了一篇因果关系的研究文章【文献1】，很有启发性，特此编译介绍。摘要因果性是科学探究的核心，作为理解物理系统中变量相互作用的基本依据，即对原因的操控会导致结果的变化。当前的因果推断方法面临着显著的挑战：包括非线性依赖性、随机交互、自因果作用、汇聚效应以及外部因素的影响等。本文...

今天有朋友需要用到电子证件照，可惜他只有N年前拍的实体照，电子版的早就忘记在哪个收藏夹吃灰了，找也找不到。然后跟我抱怨还得请假出去拍照，我说老哥这都AI时代了，哪家好男人要证件照还自己出去拍的。找个AI软件分分钟就完成了，本来想推荐几个软件给他，转念一想还要收费，虽然省事，但也要花个一二十元的，留着吃饭加鸡腿多好。于是我花了5分钟就制作一个AI图像工作流发给他，轻松实现证件照生成。主要还是一个换脸图像...

数据是人工智能发展的基础和核心。没有数据，人工智能模型就无法学习和成长，也就无法发挥其应有的作用。数据预处理是数据挖掘过程中的一个重要步骤，也是人工智能模型训练前的必要准备。本文将介绍人工智能中数据的重要性以及数据预处理的主要任务和注意事项。关键词：人工智能、数据、数据预处理1.数据的重要性数据在人工智能中主要有以下几个作用：•提供训练样本：人工智能模型的训练需要大量的数据样本。这些样本可以是文...

DeepSeek对MoE架构做了哪些改进？跟Mixtral的MoE有什么不同？这个是我的学员最近面试某个大模型独角兽遇到的一道面试题。1.面试官心理分析这篇文章，我们就从面试官的角度来分析一下，如果你在面试现场被问到这个题目，应该如何作答？面试官问这个问题，它其实是想考你什么？第一，Mixtral大模型采用的MoE架构长什么样？第二，就是DeepSeek的MoE做了哪些改进，这样改进的动机是什么？2.面试题解析要回答DeepSeek的MoE改进，我们...

当前，民营企业干部与人才管理正随着国家战略调整、政策支持、企业转型升级和数字化技术的发展而不断演变。评价权下放与标准多元化，全链条管理机制深化，“选育管用”一体，数字化与精准化管理加速……一系列变化在推动民营经济在人才竞争中实现高质量发展的同时，也考验着民营企业的人才管理能力。如何从干部与人才储备、选拔、发展这些核心课题出发，提升企业人才内生性供给能力，解决选拔标准模糊、过程不规范、无人可用、...

一、两大万亿级市场爆发1.AI与深度学习：全球AI算力需求年增长超50%，但80%的企业面临算力缺口。劲速云算力通过“超级计算集群”支持千亿参数大模型训练，某科技企业用算力集群12小时完成700亿参数模型训练，效率提升36倍。其自主研发的MoE调度系统将千亿参数模型成本降低65%，打破中小企业算力壁垒。2.大数据处理：在实时气象模拟领域，某气象部门借助劲速云弹性算力池，构建1公里分辨率台风模型，路径预测误差从200公里缩小至...

上篇我们了解了GPU服务器在深度学习模型训练、海量数据处理等四大场景的应用，接下来继续探索它在另外四个关键领域的表现，以及劲速云算力如何助力其发挥更大价值。一、自然语言处理自然语言处理致力于让计算机理解人类语言，涵盖语音识别、机器翻译等应用，对算力需求持续增长。语音识别需处理大量语音数据，将其转换为文字，GPU服务器加速模型训练与推理，提升识别准确率。在机器翻译中，深度学习模型依赖GPU服务器处理海量文...