果冻人工智能

我收到一些反馈，说我那些长达12到18分钟的深度分析——探讨生成式AI与艺术（尤其是音乐）之间关系的内容太长了。所以我现在用不到5分钟，把我的核心观点讲清楚。

所有我们的思维和输出就像是一只酒杯，而AI就像是打破它的完美音调，不是通过外来的东西，而是通过与已存在的东西相匹配。

​ Nvidia 开源了“Describe Anything”——10 个现实应用场景，震撼你的认知 从疾病诊断到作物追踪——Nvidia 的视觉 AI 正在彻底改变游戏规则

带着年假被砍、职称评审延期、一些差点压垮我的研究论文、以及足够糊满整个办公室墙壁的拒信，我坐在那里开始思考：难不成我已经成了特斯拉时代下的马车？是得进博物馆那种。

推理型大模型，是当前 AI 研究的热门话题。 我们从最早的 GPT-1 一路走到现在像 Grok-3 这样的高级推理模型。 这段旅程可以说非常精彩，过程中也发现了很多重要的推理方法。

AI是否会取代软件工程师”一直是2022年及以后技术圈的核心问题。产品经理、图形设计师等角色紧随其后，成为这个话题的讨论对象。

就像互联网上“免费”的大多数东西一样，人工智能并不真的免费。就像“免费”的社交媒体网站和搜索引擎一样，我们应该假设，在某个地方，某些人正在从我们使用这些工具中赚取钱，或者计划从中赚钱。

全文速览： 本文作者 Andrew Zuo 的核心观点是： “本地大语言模型（Local LLM）没意义，性能太差、成本太高、体验太慢，远不如用云端模型实用。” 他从多个角度反复强调这个核心论点

1. LLM服务中的难题 2. 第一主题：聪明的KV缓存管理 3. 第二主题：Query稀疏注意力 4. 第三主题：猜测式解码 5. 第四主题：权重调度 6. 第五主题：系统级优化 7. 其他主题