这两天Github上有一个项目火了。可用于生产环境GraphRAG的开源UI项目kotaemon，更新不到两天后已经有6.6KStar，昨日新增1.3KStar已位居Github Trending榜首。周末抽空部署了一下，还挺简单，推荐给大家。
最近发现身边越来越多人尝试用 Cursor 写代码、开发小产品了。
随着2024年生成式AI大爆发，推理端成本呈指数级激增，推动了泛智能硬件端持续增长，“端云混合AI部署”模式正走向主流，端侧智能则加速了终端“换机热潮”：AI PC、AI手机、AIoT设备、智能座舱。
当CEO谈论AI时，他们的团队会开始部署云端AI技术。
一键部署LLM混合精度推理，端到端吞吐比AWQ最大提升6倍！ 清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。
大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
世界上首台基于Arm架构的超算，现如今终于退役了。 2018年5月，这台拥有10000个核心的系统Isambard 2首次部署。 它使用了由Cavium开发、台积电制造的64位Armv8 ThunderX2处理器，外加几个Nvidia P100 GPU。
一个受线虫启发的全新架构，三大「杯型」均能实现 SOTA 性能，资源高度受限环境也能部署。移动机器人可能更需要一个虫子的大脑。
最近一直在想一个问题。为什么我们的图像 AI 模型那么耗算力？比如，现在多模态图文理解 AI 模型本地化部署一个节点，动不动就需要十几个 G 的显存资源。
Replit 推出了一款能够从头开始构建整个应用程序的AI 代理。这不仅仅是另一个副驾驶编码助手——它更接近于实习软件开发人员，能够理解你的愿景并帮助实现它。
