前有Mooncake/DeepSeek等公司采用这种技术来优化大模型的推理服务，后有Nvidia/PyTorch基于该技术孵化下一代LLM服务系统。 甚至最近，黄仁勋也在2025 GTC的舞台上提到了PD分离（Prefill-Decode ...

这种方法主要是把像ChatGPT、Qwen、DeepSeek这些成型的LLM当作 “专家” ，当给一个输入的时候，有分类能力的Router（路由器）就会把这个输入分配给合适的LLM处理。

近年来，AI技术的飞速发展让大模型的应用场景不断拓展。而在路由LLM领域，一项迄今为止最全面的研究引起了广泛关注。这项研究由中山大学和普渡大学的研究人员主导，收集并整理了8500多个LLM在12个基准测试中的2亿条性能记录，揭示了Model-leve ...

路由LLM的应用前景广阔，它能够将不同的LLM纳入候选池中进行路由。这种灵活性使得其适用范围极广，比如，客服系统可以在机器人无法处理的情况下轻松切换到更加智能的模型；而在处理问题时，不同强弱程度的LLM也能发挥其各自的优势。

在数字化时代，数据分析已成为企业决策的核心驱动力。然而，随着数据量的爆发式增长和业务复杂性的提升，传统的数据分析工具已难以满足企业对高效、精准和深度洞察的需求。本文将探讨大语言模型（LLM）、图检索增强生成（Graph ...

近期，网络安全领域迎来了一次震撼性的曝光。据TechRadar报道，Cato CTRL的威胁情报团队宣布了一项惊人的发现：他们成功利用一种前所未有的攻击手段，突破了多个顶尖大语言模型（LLM）的防御，其中包括ChatGPT-4o、DeepSeek-R1和DeepSeek-V3等。值得注意的是，实施这次攻击的研究人员并无恶意软件开发的背景。

资本支出的第二个用途，是使用GPU进行大语言模型训练。去年有一段时间，人们曾经认为每一次大语言模型的更新都需要数量级更多的GPU，但随着Deepseek大模型取得突破，这种情况结束了。如今，整个行业包括我们公司，都能利用现有的GPU实现更高的大语言模型训练效率，无需像之前预期的那样大量增加GPU。第三个用途与云业务相关。我们购买GPU服务器，再出租给客户，从中获取回报。这可能不是我们投资组合中回报 ...

人工智能(AI)行业对算力的需求仍然极高，能产生更复杂答案的推理AI，提升了对算力基础设施的需求。 观点网 香港报道：3月20日，DeekSeek R1模型引发市场担忧，忧虑同类软件未来无需配备更多的芯片和服务器。辉达(Nvidia)行政总裁黄仁勋表示，市场对DeepSeek R1的担忧是毫无根据，且对其的理解完全是错误，人工智能(AI)行业对算力的需求仍然极高，能产生更复杂答案的推理AI，提升了 ...

今天，字节跳动旗下的豆包大模型 1.5 Pro 模型正式亮相，不仅全面升级了模型的核心能力，也融合并进一步提升了多模态能力，在多项公开评测基准中也是全球领先水平。 Doubao-1.5-pro：多项基准测试综合得分优于 GPT-4o、Claude 3 ...

具体来讲，xLSTM 7B 模型基于 DCLM 数据集，使用 128 块 H100 GPU，在 8192 上下文长度下训练了 2.3 万亿 token。研究者对原始 xLSTM 架构进行了改进，确保训练效率和稳定性，同时保持任务性能。新架构依靠 ...

Investing.com — 小i机器人（NASDAQ: AIXI），一家市值3955万美元的人工智能领军企业，宣布与总部位于香港的金融机构天风国际证券集团有限公司达成战略合作伙伴关系。根据 InvestingPro ...

“注意力经济”是一种经济学理论，它认为在信息过载时代，最稀缺的资源不是信息本身，而是人们的注意力。随着互联网和数字技术的发展，信息变得极为丰富甚至过剩，而人们有限的时间和精力决定了他们只能关注其中一部分内容。因此，谁能吸引更多的注意力，谁就能在这个新的经济模式中占据优势。