?核心內容本文闡述了Instacart如何從傳統、分散的機器學習模型，轉向以LLM為核心，構建新一代、統一且高效的“意圖引擎”（QueryUnderstanding,QU），旨在解決長尾搜索、數據稀疏及系統復雜性等關鍵挑戰。一、戰略核心：LLM的領域化與系統整合立足LLM優勢，簡化系統：利用LLM的世界知識和推理能力，取代過去查詢分類、查詢重寫等多個獨立的定制模型，實現技術棧的集成與簡化，提高一致性。分層深度植入領域知識：采取“上下文...

?核心觀點當前輿論場中彌漫的“AI泡沫論”與“瓶頸論”，本質上是線性思維與指數級技術演進之間的認知錯覺。這正如疫情初期的誤判：人們往往因當下的微小瑕疵（模型出錯、幻覺）而無視了底層能力的指數級爬升。基于兩份最新的權威評估報告，我們必須重新校準對AI進程的預期。核心結論非常直接：ScalingLaw并未失效，AI正在以驚人的速度突破工業界應用的臨界點。一、雙重證據驗證：從“代碼深度”到“行業廣度”評估AI進步不能...

2025年11月18日，GoogleDeepMind以預覽形式低調發布了Gemini3Pro，并稱其為“迄今最具智能的模型”。它沒有伴隨盛大的發布會，也沒有公布具體的參數量，僅有一張基準測試表。DeepMind的OriolVinyals在帖文中表示，從Gemini2.5到3.0的預訓練（Pretraining）提升是“我們迄今所見最大的一次”，并斷言“前方沒有任何墻”。AI社區瞬間沸騰。短短幾小時內，泄露消息、內部傳聞以及粗略計算迅速匯聚成一個驚人共識：Gemini3Pro是一個...

核心觀點：NVIDIASC25宣告了超算不再是單純的數值模擬，而是依靠自研CPU（Vera）、光互連技術和預訓練物理模型（Apollo），構建了一個融合模擬、AI和量子計算的“三位一體”科學發現引擎。NVIDIA在SC25上明確了超級計算的未來不再僅僅是更大規模的FLOPS堆疊，而是模擬（Simulation）、人工智能（AI）與量子計算（Quantum）三種計算范式的深度融合。硬件層面上，NVIDIA通過自研CPU核心Vera和共封裝光學器件（CPO）突破能效墻；軟...

TransferEngine：可移植的RDMA通信庫本文從一個實際的工程問題（供應商鎖定的RDMA硬件）出發，通過深刻的抽象（TransferEngine及其IMMCOUNTER機制），提供了一個可移植的高性能P2P通信解決方案。它不僅解決了AWSEFA上部署萬億參數MoE模型的難題，更在NVIDIAConnectX7上實現了超越專有方案的SOTA性能，充分展示了其架構的先進性和通用性。核心邏輯：為了在云端（特別是AWSEFA）高效部署萬億參數的MoE模型，必須解決現代LLM架構對...

核心觀點生成式AI正在對軟件開發行業進行顛覆性重構，催生出一個潛力巨大的萬億美元級市場。其核心邏輯在于，AI正在從根本上重構軟件的生產關系：讓模型成為開發者、讓代碼成為動態資產、讓生產力躍升一個經濟量級。一、核心變革：從輔助工具到協作伙伴的范式轉移傳統的AI編碼工具（如早期的代碼補全）已成過去。新一代的軟件開發流程正演變為一個“規劃→編碼→審查”的迭代循環，其中AI的角色發生了根本性轉變：AI不再是簡單...

AndrejKarpathy核心思想核心觀點：實現真正可靠、能勝任知識型工作的通用人工智能代理（Agent），是一個需要大約十年（20252035年）才能成熟的工程挑戰，而非短期內可以實現的飛躍。第一部分：核心論斷——為什么是“代理的十年”？定義“成熟的代理”：“代理”不是一個好玩的玩具或演示，而是一個可以被“雇傭”來完成實際工作的“員工”或“實習生”。它必須足夠可靠、智能，并且具備多模態能力來操作真實世界的數字工具。對...

核心論點：算力是驅動AI進步的根本引擎，其指數級擴張將持續至2030年報告的基石論點是：AI能力的飛躍式發展，其最核心、最根本的驅動力是計算規模（Scaling）的持續擴張。算法和數據的創新固然重要，但它們更多是服務于、并得益于更大規模的計算。通過推斷當前算力及相關要素的指數級增長趨勢，我們可以相當可靠地預測2030年AI的技術形態和能力邊界。一、趨勢預測：通往2030年的“擴張之路”及其資源需求基于當前趨勢推斷，AI的...

CXL3.X技術正從理論討論轉向實際部署，業界對其必要性和潛力的關注日益增加。它特別適合作為構建大規模實用計算系統的標準，因為它通過內存共享實現更高效的資源利用，并通過支持多級交換和基于端口路由（PortBasedRouting，PBR）的互連架構來提升可擴展性和靈活性。為了探索CXL3.x技術的實際應用領域，CXL成員公司Panmnesia的團隊在我們的CXL3.x全系統框架上運行了各種工作負載。如上圖所示，Panmnesia的CXL3.x全系統框架包括C...

核心論點合成數據是雙刃劍，其價值在于“策略性混合”而非“純粹替代”這項研究通過超過10萬GPU小時和1000個模型的超大規模實驗，系統性地揭示了合成數據在大型語言模型（LLM）預訓練階段的真實作用。其根本結論是：合成數據并非萬能解藥，盲目使用甚至有害；但若作為“催化劑”與高質量的真實數據策略性地混合，則能大幅提升訓練效率與模型潛力。關鍵發現與工程實踐指南1.“混合”是王道：特定配比可將訓練速度提升510倍純合成...

核心觀點核心論點：生成式AI正經歷從云端向邊緣的根本性范式轉移。這一戰略轉型由對低延遲、高隱私、強可靠性及可持續性的迫切需求所驅動，而這些恰是傳統云中心化模型的固有瓶頸。然而，將AI部署于邊緣的核心挑戰，在于前沿大模型巨大的資源消耗與邊緣設備嚴苛的資源限制之間的尖銳矛盾。為系統性地剖析并應對這一挑戰，本文提出了一個核心分析框架——“數據模型計算”（DataModelCompute,DMC）交互三角，它定義了邊緣AI必須...

核心觀點一、新Jensen定律AI工廠經濟學定義：在一個電力受限且需求彈性的AI工廠中，任何能提升“每瓦性能”與“系統利用率”的增量投資，都將使可商業化的產出（Token吞吐量）增速，超過總成本的增速。兩大商業成果（飛輪效應）：1.買得越多，賺得越多(BuyMore,EarnMore)：通過提升總產出實現收入增長。2.買得越多，省得越多(BuyMore,SaveMore)：通過提升效率降低單位生產成本。二、定律的數學基石與成立前提AI工廠的財務模型：...

?一、核心命題訓練“機器人GPT”式通用機器人基礎模型的關鍵瓶頸在于“機器人數據鴻溝”：現有數據集規模遠低于數萬億token，且缺乏多樣性（跨環境、物體、任務、光照）。要實現2萬億token目標，傳統單機采集需數萬年，但通過組合現實機器人集群、模擬數據和人類視頻數據，可在幾年內接近目標。這需數十億美元級投資，但2025年進展（如NVIDIA的ProjectGR00T更新和SkildAI的通用機器人腦）顯示技術路徑日益成熟，凸顯合成數據和...

Enfabrica，一家專注于高性能網絡芯片的公司，推出了其彈性內存網絡系統（ElasticMemoryFabricSystem，EMFASYS）。該系統通過整合其3.2TbpsACFSSuperNIC與基于CXL的DDR5內存，為AI集群提供靈活的高性能內存池，有望改變數據中心管理生成式AI內存的方式。AI推理中的內存瓶頸生成式AI是迄今為止最復雜的應用之一，其依賴復雜的計算處理海量數據集。大型語言模型（LLM）將信息分解為Token，通過神經網絡傳遞以生成參數——這些參數...

摘要大型語言模型（LargeLanguageModels，LLM）的性能在根本上取決于推理過程中提供的上下文信息。本綜述首次提出并定義了上下文工程（ContextEngineering），這一正式學科超越了簡單的提示設計，涵蓋了對LLM信息負載的系統性優化。我們提出了一種全面的分類框架，將上下文工程分解為基礎組件和集成這些組件的復雜系統實現。首先，我們考察了基礎組件：（1）上下文檢索與生成（ContextRetrievalandGeneration），包括基于提示的...

1.關于AI的潛力與風險“我們當然希望這些AI系統能夠帶來它們所承諾的一切，比如找到新的治病方法、新的能源形式，做出很多對整個人類有巨大幫助的事。但同時也確實存在一些擔憂，比如如果最早的AI是在錯誤的價值觀引導下開發的，或者在沒有安全保障的情況下建成的，那可能會帶來很嚴重的問題。”2.關于AGI的定義和發展節奏“我們一直把AGI理解為一種能夠具備人類所有核心認知能力的系統。我們之所以以人類大腦為參照，是因為人...

?概述IT高管們明白投資AI項目及其支持基礎設施的必要性。根據IDC的研究，技術領導者預計在未來兩年內，整體AI預算和專項GenAI預算將翻倍。然而，預算并非無限，且如前所述，AI項目的成功率相當低。因此，組織的最高層級正密切監控著支出與成果。根據報告，35.1%的受訪者表示，在未來18個月內，AI賦能的能力將對其團隊的數據管理效率和效能產生最大影響。然而，受訪者也指出，數據管理是使用GenAI的最大障礙之一。為支持關鍵工...

對許多從事高性能計算（HPC）的人而言，工作流程大致如此：科學首先用微分方程刻畫世界；只要解出或近似這些方程，就能追蹤模型隨時間的演化——天氣預報便是典型例子。而在量子力學里，積分微積分則被用來預測原子與分子的能級。所有這些方法的核心都是基于理論或第一性原理（基本物理規則）的模型，這些模型反映了自然界的行為方式。最終的仲裁者當然是自然，而模型根據各種因素提供不同程度的準確性。有些模型表現出色，通常...

OpenAI正通過其Stargate項目重塑AI格局，這是一項與Oracle和SoftBank合作的宏大計劃，在美國德克薩斯州阿比林（Abilene,Texas）建設全球最大的單一數據中心。這一占地900英畝的龐然大物已消耗300兆瓦（MW）電力，遠超埃隆·馬斯克（ElonMusk）旗下xAI的Colossus——一座擁有20萬個GPU、功率250兆瓦（MW）的設施。OpenAI計劃到2026年中將阿比林數據中心的功率提升至創紀錄的1.2吉瓦（GW），并獲得高達5000億美元的四年投資以及白...

谷歌近期在AI領域邁出重要一步。2025年5月，OpenAI——ChatGPT的開發公司及微軟的重要合作伙伴——與GoogleCloud達成協議，租用其TensorProcessingUnit（TPU），為AI硬件市場帶來顯著影響。這不僅是一項云服務合作，更是一次戰略調整，挑戰了Nvidia在GPU領域的領先地位，凸顯了微軟的資源瓶頸，并鞏固了谷歌定制芯片的市場競爭力。OpenAI的戰略選擇：為何轉向谷歌？OpenAI業務增長迅速，據路透社報道，截至2025年6月，其年化收...