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随着生成式AI技术爆发式增长,AI大模型开始渗透至手机领域。荣耀基于腾讯云TencentOS Server AI的TACO-LLM加速模块部署DeepSeek-R1等开源大模型,在内部场景应用中实现稳定性、可靠性和推理性能的大幅提升。测试显示,使用TACO-LLM后,首Token延迟最高降低6.25倍,吞吐提升2倍,端到端延迟降低100%。TACO-LLM通过投机采样技术实现大模型"并行"解码,从根本上解决计算密度问题,大幅提升解码效率。荣耀表示该方案打造了高性能AI底座,提供高吞吐低延迟的优化方案,能无缝整合现有大模型部署方案。腾讯云TACO-LLM针对企业级AI模型私有化部署挑战,专门优化了大语言模型内核运行效率。
恭喜国内视频创作者!从此,大家又多了一个好用的 AI 视频生成工具。 「你们的产品到底什么时候在国内上线?」 最近,爱诗科技也体验了一把小说作者的待遇 —— 打开后台,发现私信全是「催上线」的信息。
2025年第十一届全国CIO大会在西安召开,聚焦"AI+数据赋能业务场景"主题。阿里云与燧羊联合举办分论坛,探讨AI落地困境与解决方案。企业网D1net CEO范脡指出,企业需平衡数据安全与业务效率,数据安全成为选择合作伙伴的重要考量。阿里云上的Salesforce与燧羊产品兼具安全性与业务效率提升功能。阿里云智能集团杨霄凡分享Salesforce本土化实践,强调构建"人+数据+AI"融合体系。雅戈尔集团CIO王欣探讨AI时代数据质量的重要性,亚萨合莱亚太区IT总监邹栋展示制造业数字化转型案例。大会期间,阿里云与燧羊联合展区展示多项AI应用成果,吸引众多企业参观交流。
本文探讨了量子计算在博弈论中的应用,重点介绍了利用Grover量子搜索算法寻找纳什均衡的创新方法。微算科技(NASDAQ:MLGO)开发了基于改进Grover算法的量子解决方案,通过将图形博弈转化为布尔可满足性问题,构建量子oracle运算器,采用多轮迭代搜索策略,显著提升了在复杂博弈中寻找纯纳什均衡的效率和准确性。实验证明,该方案相比传统方法具有更快的计算速度和更高的成功率,为量子计算在博弈论研究和商业决策等领域的应用开辟了新途径。
彼时,Informatica 否认正寻求出售,但一年时间已足以让局势发生巨大变化……
本文汇总了近期AI领域的重要动态:1)美团将推出对话式编程工具"NoCode";2)火山引擎发布大模型生态平台MCP Servers;3)B站开源动画视频生成模型Index-AniSora;4)字节跳动升级AI耳机Ola Friend的英语学习功能;5)GitHub推出AI编程助手自动修复代码漏洞;6)腾讯混元上线游戏视觉生成平台;7)微软将VS Code转型为开源AI编辑器;8)Windows 11原生支持MCP协议;9)Anthropic发布AI代理开发指南;10)谷歌推出编程AI代理Jules;11)NotebookLM推出iOS版;12)Genspark创3600万美元ARR纪录;13)Bright Data发布开源MCP服务器;14)马斯克宣布Grok模型将登陆Azure平台。这些进展展示了AI技术在编程、内容生成、操作系统等领域的快速发展和应用创新。
2025年,AI领域迎来了一项重要的技术进展——MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)的广泛应用。全球MCP Server集合平台AIbase(https://mcp.aibase.cn/)应运而生,为AI开发者提供了一站式的MCP服务器和客户端整合服务,目前已收录了121231个MCP服务器,极大地推动了AI应用开发的进程。
忆联PCIe 5.0企业级固态硬盘UH812a/UH832a与H3C UniServer G7服务器强强联合,在SPECstorage Solution 2020测试中表现卓越。测试结果显示,该组合在AI图像处理、电子设计自动化、基因组分析等场景下性能领先:AI处理响应时间最快0.24毫秒,较上一代提升48.94%;EDA工作负载响应时间仅0.03毫秒;基因组分析吞吐量达21236MB/s。产品采用PCIe 5.0技术,带宽较PCIe 4.0翻倍,延迟降低43%,支持1.6TB-15.36TB多种容量,为AI训练、边缘计算、金融核心系统等场景提供高性能存储解决方案,重新定义企业级存储性能标杆。
谷云科技推出iPaaS平台新产品MCP Server,通过MCP协议实现AI模型与企业业务系统的高效集成。该产品能将企业现有API快速转化为MCP工具,使AI模型能像调用本地函数一样调用外部系统接口,大幅降低技术门槛。MCP Server具备完善的安全机制和流量控制策略,支持对API返回数据进行深度优化处理,提升AI模型的数据解析效率。该方案可应用于ERP、CRM等系统数据查询、流程审批等场景,助力企业释放存量API资源价值,加速数字化转型进程。
DeepSeek发布数学推理模型DeepSeek-Prover-V2,包含7B和671B两个参数版本。该模型采用"递归+强化学习"训练方法,在MiniF2F测试集上达到88.9%通过率,解决了PutnamBench中的49道题目。关键技术包括:1) 使用DeepSeek-V3分解复杂定理生成子目标;2) GRPO算法从多个候选方案中自动学习最优解;3) 通过思维链整合非形式化推理与形式化证明。模型在AIME竞赛题和教科书题目上也表现优异,7B小模型意外在部分问题上超越大模型。论文指出该方法为通向AGI提供了正确路径,未来将扩展至IMO级别数学难题。