Anyscale 将在 PyTorch Conference 举办 Ray 与 vLLM 团队咖啡聚会
去 PyTorch Conference 的话可以报名这个咖啡聚会,能当面跟 Ray 和 vLLM 团队聊推理部署的实战问题。
去 PyTorch Conference 的话可以报名这个咖啡聚会,能当面跟 Ray 和 vLLM 团队聊推理部署的实战问题。
vLLM那帮人创业后干的活:把Kimi K2塞进谷歌TPU,速度比英伟达GPU还快57%,框架还是DeepSeek开源的,搞推理的可以看看细节。
这论文搞了个ClinPRISM框架,专门搞定不规则时间序列的医疗问答,只用16个token和0.15秒回答一个问题,比现有大模型省资源还更准。
Liquid AI 出了个超小模型 LFM2.5-230M,手机跑 213 tokens 每秒,树莓派也能跑 42,指令遵循还比 Qwen3.5-0.8B 和 Gemma 3 1B 强。
电池研发团队终于有了一个能处理多目标权衡的 AI 框架——ChargeBD 用 MBTI 人格智能体模拟不同研发角色的认知偏好,做能源材料或系统优化的研究者可以直接参考其方法。
Google 终于把 Gemma 3 的兼容性做全了——主流推理框架全覆盖,做本地部署或模型微调的开发者可以直接去 Hugging Face 下载权重,省去适配烦恼。