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但问题在于，这种频繁的“打断—处理—返回”的过程，会导致 CPU 缓存失效，执行效率变低，而且非常耗电。当服务器收到一个新的网络数据包时，Linux 内核的做法是：立刻发起一个中断请求（IRQ），强行打断 CPU 当前正在执行的任务，转去处理这个包。简单来说，就是“忙的时候我自己去看，闲的时候你叫我一声”。在这个“谁的 AI 跑得快、谁的训练成本更低”的时代背景下，这项优化堪称开源社区给数据中心运
这就像投票，大多数“路径”都指向的答案，往往就是最靠谱的那个，虽然计算成本高了点（要跑 N 次），但在追求极致准确率的场景下，效果拔群。白皮书甚至提供了一个记录模板。Google 这份白皮书，不是某个博主的心得体会，不是零散的技巧合集，而是 Google 官方基于对大语言模型（LLM）的深刻理解，系统性梳理出来的方法论、技巧库和最佳实践。即使是 OpenAI o1、DeepSeek R1 这些主打
随着事情发酵，有人怒气冲冲地退订了服务，有人干脆换平台用别家的产品，最后 AI 惹的祸让公司 CEO 都不得不亲自出面道歉。之前它确实挺领先的，但现在感觉已经迷路了，卡在原地不动了。于是，他登录加拿大航空（Air Canada）官网准备订票，由于不清楚加航的丧亲优惠政策是怎么运作的，他便向网站上的聊天机器人询问相关信息。不仅如此，现在它连公司发言人的活儿都敢抢，张口就替公司发布了一条“新规”，一本
N2 机器人身高 1.2 米，体重约 30 公斤，拥有 18 个自由度（单腿 5 个、单臂 4 个），关节扭矩达 150N·m 以上的优势很可能在于其扎实的动态运动控制技术、精巧的平衡控制系统、和仿生关节与自由度设计所构建的坚实底座。深圳市人工智能与机器人研究院副研究员夏轩指出，“真实数据的采集只能线性增长，而模型训练的性能提升则遵循指数规律，数据的增长无法跟上项目性能的增长。4月19日，全球首个
为了降低入门门槛，该研究团队还贴心地提供了一个基础版的“游戏AI代理（VideoGameAgent）”，这个代理支持基础的“记忆能力”（比如记住之前画面），还能和现在主流的大语言模型 API（比如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等）直接对接，借助 LiteLLM 实现无缝调用。最近一个更大的问题是，能不能解决语言密集型的游戏。专注于真实的视频游戏，采用一组固定且有挑战性的游
实际上，它是全世界部署最广泛的操作系统，连 Facebook 和 Amazon 这样的公司都在使用——而这些公司并不在 Google 官方认证生态中，也没有使用 Google 服务的授权（比如手机和平板上的 GMS，汽车上的 GAS，电视上的 GTVS）。对 Google 来说，这种方式有助于提升质量，只在功能成熟后启用，也能避免针对不同设备形态反复分支，有望让不同设备统一在一套代码基础上开发。虽
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本文主要介绍了飞桨框架3.0解锁DeepSeek部署全流程极简体验，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。文章目录一、前言：开启大模型部署的极简时代二、飞桨框架 3.0 的核心优势：为什么选择它部署 DeepSeek？三、实战部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B四、实战部署总结
LLM 到底能不能提高程序员的生产力？实际上与程序员的经验水平密切相关。LLM 的影响并非线性增长，而是呈现出一条独特的曲线：初级工程师受益最大，中高级工程师逐渐感到局限，而资深工程师又能重新找到它的价值。本文将带你拆解这条“LLM 影响曲线”，看看不同阶段的程序员如何看待 LLM 的作用。原文链接：https://serce.me/posts/2025-02-07-the-llm-curve-o
