Content generation failed
本文暂无中文版 · This article is in English
96GB Vram. What to run in 2026?
相关推荐
AI筛选自由职业
客户让 AI 筛你的方案,你可能输给 AI 润色过的对手
新研究发现 AI 筛选系统会偏好 AI 优化过的内容,你的纯手写提案可能被压分。用免费 AI 润色 15 分钟,就能让方案不被机器误杀。
5月3日·arxiv.org
MicrosoftMAF
微软合并两大框架推出MAF 1.0 — 企业Agent开发告别碎片化
微软将AutoGen和Semantic Kernel合并为统一框架MAF 1.0,补齐企业级Agent开发短板。大厂开始收拢散局,但Azure绑定和生态迁移成本值得关注。
5月3日·juejin.cn
ReActAgent
AI 岗面试开始追问「Agent 跑飞怎么办」— 工程能力正取代术语背诵成筛选标准
ReAct 是当前 AI Agent 最主流的推理范式,面试正从背定义转向追问失败恢复策略。这意味着 Agent 开发进入工程化深水区——光知道术语不够了,得见过真实翻车。
5月3日·juejin.cn
QwenSAE
Qwen 开源稀疏自编码器,大模型内部可读可调 — 可解释性赛道中国玩家入场
Qwen 在 HuggingFace 开源了基于 Qwen3.5-27B 的稀疏自编码器,含 80K 特征维度。这让大模型内部逻辑首次可被中国团队拆解、操控,是可解释性方向的重要跟进。
5月3日·www.reddit.com
TinygradBlackwell
Tinygrad 在 Blackwell 集群上测 MoE — 本地 AI 社区开始玩最贵的硬件乐高
有人在 Blackwell + M3 Ultra 的 RDMA 集群上跑 Tinygrad 测 MoE 模型,近 2TB 显存。这不是企业发布,而是社区极客的自发实验——本地派正在用最激进的硬件组合,试探开源框架的极限。
5月3日·www.reddit.com
Qwen本地部署
Qwen3.6 反常识:35B 比 27B 更快更好 — 参数规模不是选模型的靠谱标尺
Qwen3.6 的 35B 版本被开发者实测发现比 27B 质量更高、速度更快,打破"参数少更轻快"的常识。这提醒企业:模型选型不能只看参数量,实测数据比数字更重要。
5月3日·www.reddit.com