在大型模型推理领域，分布式推理技术的应用日益广泛。文章聚焦于推理任务的两个核心阶段：“Prefill”与“Decode”。其中，“Prefill”阶段主要负责处理输入Token并生成首个输出Token及KVCache，计算密集型特征显著；而“Decode”阶段则依赖KVCache进行迭代生成新Token，通常受限于显存带宽。通过实施P-D分离方案，有效优化了两阶段的任务分配，提升了推理效率与性能表现。本文结合实际案例分析，验证了该方案在分布式环境中的优越性。
可灵2.0作为一款功能强大的多模态编辑工具，凭借其创新的视频模型“新语言”，显著降低了Prompt的使用门槛。数据显示，可灵AI全球用户已超2200万，过去10个月月活跃用户增长25倍，累计生成视频超1.68亿、图片超3.44亿，彰显其市场影响力与全面性。
受希腊神话乐之神Orpheus启发的同名开源语音模型现已发布。该模型能够赋予大型语言模型（LLM）类似人类的情感表达能力。在配备A100 40GB显卡的硬件支持下，Orpheus模型即使拥有30亿参数，也能实现流式推理速度超过音频播放速度。此外，它还具备zero-shot声音克隆功能，无需额外训练即可复制特定声音，为语音技术领域带来突破性进展。
上海交通大学近日宣布推出名为“交交”的口语对话情感大模型，这一成果标志着智能语音交互领域的重大突破。“交交”作为全球首个完全由学术界自主研发的支持多人实时口语对话的语音情感大模型，展现了其在情感分析与智能语音技术中的创新实力，为未来人机交互提供了全新可能。
近期，“开源版GPT-4o”成为热议焦点。国产AI模型iDream-I1凭借17B参数，在图像生成与编辑领域表现卓越，其性能可与GPT-4o媲美，并展现出强大的商业用途潜力。尽管OpenAI已允许免费用户使用GPT-4o，但速度慢及使用次数受限等问题，仍对未订阅ChatGPT的用户造成困扰。iDream-I1的出现为用户提供更多选择，尤其在图像生成方面提供了高效解决方案。
上个月底，智谱推出了创新产品AutoGLM沉思版，作为国内首个免费使用的深度研究工具，它不仅具备推理、操作和浏览器控制等功能，还集成了MCP玩法，为用户带来更高效的办公体验与丰富的互动乐趣。这款工具能够显著提升工作效率，同时为用户提供了更多探索的可能性。
大阪世博会盛大开幕，吸引了超过150个国家和地区参与。中国馆作为最受瞩目的外国自建馆之一，以其宏伟规模和创新展示赢得关注。科大讯飞的星火AI技术作为中国人工智能领域的唯一代表亮相世博会，充分展现了中国在人工智能领域的卓越实力与技术创新能力。
随着AI技术的快速发展，支付宝和小红书等平台通过智能化手段实现了更高效的运营管理。国内最大的MCP（多渠道平台）中文社区现已正式上线，为开发者提供了全新机遇。魔搭MCP广场作为核心枢纽，首次独家发布了支付宝和MiniMax等明星服务，提供近1500款MCP服务，覆盖全领域，大幅降低了AI开发的技术门槛，助力更多企业与个人轻松接入AI技术。
Exec（也称为nxc）是一款由@byt3bl33d3r于2015年创建的网络服务工具，最初名为CrackMapExec。自2019年起，该工具不断优化，专注于通过自动化手段提升大型网络安全评估的效率与准确性。作为一款专业的网络安全评估工具，Exec为用户提供了便捷的方式以检测和分析网络潜在风险。
《现代 CPU 性能分析与优化》电子书的构建过程适用于 Windows 和 Linux 系统，而 MacOS 用户需从源代码构建如 pandoc-crossref 等组件。整个构建流程依赖 Python 3 环境，确保开发者的跨平台使用需求得到满足。通过专业的技术指导，本书为读者提供深入理解现代 CPU 性能优化的实践路径。
rtour作为一个开源的用户引导平台，为开发者提供了在应用内快速创建产品导览、清单及调查问卷的能力。与Userflow和Appcues等商业工具不同，rtour完全开源，用户可自主掌控所有功能设置，大幅节省时间和资源投入，是企业实现高效用户引导的理想选择。
Reachy 2是一款专为开发具身人工智能（Embodied AI）和现实世界应用而设计的开源人形机器人。它采用模块化设计，具备灵活的双臂和头部，能够执行抓取、交互等多种任务。其开源和可编程的特点，为研究人员和开发者提供了极大的自由度，助力推动人工智能技术的实际应用。
多模态大模型在视频、游戏和AIGC领域的应用正逐步深化，其工作原理通过整合文本、图像、音频等多种数据形式，实现跨模态的理解与生成。InfoQ《极客有约》节目深入解析了这些模型的实际应用场景，如提升游戏中的NPC智能交互、优化视频内容创作流程等。同时，落地策略成为关键，需结合行业需求，提供定制化解决方案以克服技术与成本挑战。
在人工智能领域，大语言模型（LLMs）的对齐研究是关键课题。无论是通过人类反馈强化学习（RLHF），还是采用基于“RL-Free”的直接偏好优化（DPO）方法，构建高质量的偏好数据集均至关重要。偏好数据集的质量直接影响模型对齐效果，决定了模型能否更好地理解与满足用户需求。
最新的《Nature》计算科学文章探讨了统计物理学与机器学习技术的结合，为解决组合优化问题（COPs）提供了新思路。这一方法在物流调度、芯片设计、社交网络分析及人工智能算法等领域展现出巨大潜力，高效求解这些复杂问题成为学术界和工业界的共同目标。
阿里通义实验室近期推出OmniTalker模型，这是一款先进的数字人视频生成工具。用户只需提供一段视频样本，OmniTalker即可学习并模仿人物的面部表情、声音及说话风格。相比传统制作流程，该技术大幅降低成本，同时增强内容真实性和互动性，适用于多种场景。目前，OmniTalker已在魔搭社区与HuggingFace平台开放体验，并提供免费试用模板。