浏览器里跑AI模型这件事，过去常被当成技术演示。模型小、速度慢、效果勉强，离生产环境很远。但最近一两年，随着WebGPU逐步可用以及Transformers.js等运行时库的成熟，情况有了明显变化。一个典型的浏览器端模型现在能做到不需要调用任何推理API、不需要网络往返、不产生按token计费的成本... ...

先说结论：普通网络上 PP 赢，开了 eRDMA 之后 TP 赢，而且赢很多。 下面是三轮压测的完整过程和踩坑记录。 为什么多机在所难免 今年上半年我们接到的模型规格越来越夸张：Qwen3.8-2.4T-A95B 的模型文件有 4.9TB，Kimi K3 有 1.56TB。作为参照，单机 8 卡 1 ...

阿里云计算巢 × ComfyUI × IndexTTS-2.5：一键部署零样本音色克隆环境，一段参考音频即可复刻任意音色，支持情感控制与多说话人对话。 一、模型简介 IndexTTS-2.5 是哔哩哔哩 Index 团队开源的工业级零样本语音合成（TTS）基础模型，无需对目标说话人做任何训练或微调。 ...

分享一套端到端完整的一体化落地架构：边缘智能网关 + iNeuOS 工业互联网底座 + iNeuOS‑Vision 机器视觉 + AiMind 工业 RAG 知识库 + AiInsight 智能问数，全部支持私有化内网部署，打通设备、视频图像、工艺文档、时序数据，形成完整业务闭环。 ...

一文搞懂 Plan、Default 与 Auto：该给 AI Agent 多大的自主权？ 你有没有遇到过这样的场景？ 你让 Claude Code 帮忙重构一个模块，它立刻开始读取文件、修改代码、执行命令。几分钟后，十几个文件已经被修改。 虽然效率很高，但也带来了一个问题：如果 Agent 理解错了 ...

针对KV cache，有没有对其进行修复或者防御的？比如说直接不要共享 cache，但是如果真的这么干，就相当于为了安全，直接把性能优化关掉，这显然不是一个好办法。然后我就看到一篇 2026 年的论文，讲的就是怎么如何修复cache安全问题。 ...

InBrief 作者自述：它把散落各处、每天更新的 AI 内容收进同一入口，按固定节奏整理成带摘要和重要性评分的列表，不替读者读文章或生产观点，只做收口。项目持续追踪 370+ 信息源，包括官方博客、科技媒体、约 310 个 X 从业者账号、13 个 YouTube 频道，以及 Hacker New... ...

混合模型解码时，SSM 层每步都要读改写整个递归状态，成为访存受限的带宽瓶颈，并带来状态流量、投机解码难回滚、状态量化误差累积三个问题。ReplaySSM 把状态重新表示为“检查点+最近若干步输入环形缓冲”，只在缓冲写满时 flush，把缓冲折叠进检查点。这样状态流量大致减半，投机解码无需为每个草稿... ...

一、质保到期和备件告急，为什么总是等客户找上门才知道 做 IT 基础架构服务的人，多半都遇到过同一个场面：客户设备故障，工程师上门，打开工具箱才发现——备件库里这个型号早就空了，而设备其实在两个月前就已经脱保。两件事单独看都不算大，凑在一起就是事故：现场只能临时调货，维修周期从半天拖成三天，客户满意 ...

告警发了、数据全了，为什么故障还得人盯着？Agentic Ops 正在改变运维的最后一公里 前言监控能发现问题，AI 能给建议，但处置、验证、闭环，依然靠人兜底。智能运维的下一站，不是“更聪明的问答”，而是让 Agent 围绕目标持续工作。01 一个运维老难题 版本发布完成，错误率突然飙升。告警已经 ...

阿里云计算巢 × ComfyUI × SenseNova-U1.5：一键部署原生多模态统一模型，文生图 / 图像编辑 / 文字渲染与复杂版式编排一次搞定，原生 4K 高清直出。 一、模型简介 SenseNova-U1.5-8B-MoT 是商汤科技推出的原生多模态统一模型，基于 NEO-unify 架 ...

本文是一次真实的线上排查记录，也是《内核漏洞修复》的续篇。一套运维 API 服务的日志突然查不到了，而且全程没有任何告警。我们先回溯“从什么时间开始没的”，发现断流起点正好落在之前那次内核漏洞修复换盘的时间点上；随后把现象、实例信息和 SLS 的 project / logstore 一并丢给阿里云 ...

一、WorkBuddy 的「自动化」到底是什么 WorkBuddy 的自动化能力，本质上是把一次性的对话，变成一个可以按时间自动触发、并把结果主动送到你面前的任务。你只需要用自然语言说清「要做什么」，剩下的定时调度、联网取数、整理成稿，全部交给 AI。 它主要覆盖两类场景： 周期性任务：每天 9 点 ...

一文理清 Function Calling、MCP、Skill 三层关系，破除常见面试误区。附带 Spring AI 完整 Java 落地代码，涵盖本地 @Tool、MCP Client/Server、Skill 渐进式加载实现。分享 30 + 生产踩坑，包含幂等、高危确认、限流熔断、Token 膨... ...

一文搞懂 Context Engineering：为什么 AI 聊得越久，越容易跑偏？ 一、问题从哪里来？ 假设你正在使用一个 AI 编程助手开发项目。 你告诉它项目使用 Python、FastAPI 和 MySQL。接下来，它帮你阅读代码、修改文件、运行测试、修复 Bug。 一开始，它表现得很好。 ...

从本地/云端、开源免费与口述整理强度等维度，对比 Typeless、微信输入法、OpenWispr、Saymore 四款中文语音输入工具。Typeless 偏云端多平台；微信输入法免费、生态多端；OpenWispr 开源本地需自备模型；Saymore 面向 Windows 本地运行，开源免费但首次需... ...

一、自动化到底解决什么问题 每天重复的活儿——早上看行业资讯、周五写周报、月初整理数据——本质上都是「同一套动作，换个日期再做一遍」。WorkBuddy 的自动化就是把这套动作交给 AI 按时间表自己跑：到点触发、自动执行、结果落到指定目录，还能推送到小程序或企业微信。 它和「对话式提问」的区别在于 ...

Meta 于 2026 年 10 月 12 日发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full。模型上下文 1,048,576 token，支持文本、图像、视频、音频、PDF 输入，输出文本。文章拆解 Active Memory 与 Active Focus：前者跨对话保留并主动调... ...

做短片或者广告提案时，最耗时间的往往不是拍摄，而是拍摄之前的对齐：导演脑子里有一个画面，客户脑子里是另一个，等真正开机才发现两边想的不是一回事。 预演（Previz）就是解决这件事的。传统做法是画故事板，慢、贵、改一版要重画一遍。这两年我改用 AI 生图做预演，效率提升很明显，但坑也不少。这篇把完整 ...

一、合同履约管理的痛点：不是"做得到"，而是"记得住" 企业里最容易出问题的，往往不是那些难啃的技术活，而是一堆"说到就要做到"的时间点。合同签完了，交付节点、验收节点、付款节点、质保到期日，全部散落在几十上百份文档里，靠人去记、靠 Excel 去标颜色。一份合同的生命周期通常跨越 6 到 36 个 ...