开发者工具正在随着 AI 的快速发展而改变。因此，那些在其工作流程中更容易采用 AI 的公司正受到广泛关注。2022 年，一家名为 n8n（发音为“enay-ten”）的初创公司将其工作流自动化平台转向更加 AI 友好，该公司表示其收入增长了 5 倍，仅在过去两个月就翻了一番。
大模型同样的上下文窗口，只需一半内存就能实现，而且精度无损？ 前苹果ASIC架构师Nils Graef，和一名UC伯克利在读本科生一起提出了新的注意力机制Slim Attention。
在 ChatGPT 爆火两年多的时间里，大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升，以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。
DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界，特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络（Multi-head Latent Attention, MLA）是其经济推理架构的核心之一，通过对键值缓存进行低秩压缩，显著降低推理成本 [1]。
当DeepSeek引发业界震动时，元始智能创始人彭博正专注于一个更宏大的愿景。
YOLO 系列模型的结构创新一直围绕 CNN 展开，而让 transformer 具有统治优势的 attention 机制一直不是 YOLO 系列网络结构改进的重点。这主要的原因是 attention 机制的速度无法满足 YOLO 实时性的要求。
该篇文章为：100% HWC（Human-Written Content）100% 人类创作内容。（没有任何人工智能生成的内容）自从开始了 Easier Life 这个项目后，我每天都有很多新奇的想法。说好每两周要做一个产品，没想到第二个就“失败”了。
图像生成模型，也用上思维链（CoT）了！此外，作者还提出了两种专门针对该任务的新型奖励模型——潜力评估奖励模型。（Potential Assessment Reward Model，PARM）及其增强版本PARM++。
新年第一天，陈天奇团队的FlashInfer论文出炉！块稀疏、可组合、可定制、负载均衡......更快的LLM推理技术细节全公开。
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