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NVIDIA Cosmos 3 全模态物理AI深度解读:当世界模型从「纸上谈兵」走向「具身智能」——从 MoT 架构革命到万亿级合成数据的工业级落地指南(2026)
编程
NVIDIA Cosmos 3 全模态物理AI深度解读:当世界模型从「纸上谈兵」走向「具身智能」——从 MoT 架构革命到万亿级合成数据的工业级落地指南(2026)
2026-06-16 16:15:52
view 620
2026年6月英伟达开源 Cosmos 3 全模态世界模型,本文从 MoT 架构、SILA 数据引擎、训练配方、推理部署四个维度进行程序员视角的深度解读,配代码示例与性能对比,探讨物理AI开发者的新机遇。
NVIDIA
Cosmos 3
物理AI
世界模型
MoT架构
具身智能
开源
机器人
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
编程
DiffusionGemma 深度实战:当 Google 用「扩散」颠覆自回归——从离散文本扩散原理到 MoE 架构、本地推理加速与生产级部署的完全指南(2026)
2026-06-16 18:52:52
view 636
Google DeepMind联合NVIDIA发布DiffusionGemma——基于离散文本扩散的实验性开源模型。本文深入解读26B MoE架构、双向注意力机制、本地推理4倍加速原理,附完整代码示例和部署实战。
Google
DiffusionGemma
扩散模型
MoE
开源LLM
本地推理
AI推理加速
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃,一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态
编程
SGLang 深度拆解:当 LLM 推理引擎决定「干掉全部慢吞吞的 GPU 服务器」——从 RadixAttention 到 GB300 NVL72 的 25 倍飞跃,一个 27K Star 的 Python 框架如何重新定义大模型推理的终极形态
2026-08-04 19:22:29
view 227
深度拆解SGLang 27K Star开源LLM推理框架:RadixAttention基数树前缀缓存实现3-8倍加速、自研FlashInfer CUDA Kernel、Prefill-Decode分离架构、GB300 NVL72上25倍性能飞跃、DFlash投机采样、多LoRA热切换,附完整部署与调优指南
SGLang
LLM推理
RadixAttention
FlashInfer
GPU加速
大模型部署
推理引擎
PagedAttention
PD分离
投机采样
CUDA
开源
OpenHarness 深度解析:当 1.1 万行 Python 把闭源巨头的 51.2 万行代码「压缩」成开源自由
编程
OpenHarness 深度解析:当 1.1 万行 Python 把闭源巨头的 51.2 万行代码「压缩」成开源自由
2026-04-11 06:59:04
view 1005
港大开源 OpenHarness,用 1.1 万行 Python 实现 Claude Code 98% 核心能力,体积缩小 44 倍,完全开源免费,模型无关。深度解析其 10 大子系统架构、工具系统、记忆系统、安全治理等核心模块。
AI Agent
开源
Python
Claude Code
香港大学
大模型
Kimi K3 深度拆解:2.8万亿参数开源MoE霸主的工程革命,从注意力机制到Infra全链路解析
编程
Kimi K3 深度拆解:2.8万亿参数开源MoE霸主的工程革命,从注意力机制到Infra全链路解析
2026-07-29 07:45:23
view 366
深度拆解 Kimi K3:2.8万亿参数开源MoE霸主的完整架构解析,涵盖 KDA 注意力机制、Stable LatentMoE、FlashKDA 高性能算子、MoonEP 通信库、AgentENV 训练沙箱,附代码实战与性能评测。
Kimi K3
MoE架构
KDA
Attention Residuals
FlashKDA
AgentENV
MoonEP
开源大模型
长上下文
代码生成
微软 VibeVoice-Realtime-0.5B 深度拆解:300ms 首包延迟的实时 TTS,凭什么用 0.5B 参数「边想边说」
编程
微软 VibeVoice-Realtime-0.5B 深度拆解:300ms 首包延迟的实时 TTS,凭什么用 0.5B 参数「边想边说」
2026-07-24 03:13:10
view 282
深度拆解微软刚开源的 VibeVoice-Realtime-0.5B:7.5Hz 双 Tokenizer、next-token diffusion、交错窗口流式架构如何做到 300ms 首包延迟,配 LLM 边想边说管线、WebSocket 服务化与延迟调优实战。
VibeVoice
TTS
语音合成
微软
实时语音
扩散模型
流式生成
开源
Qwen2.5
AI语音
KTransformers 深度拆解:单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,清华团队如何用 CPU/GPU 异构推理实现 28 倍加速
编程
KTransformers 深度拆解:单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,清华团队如何用 CPU/GPU 异构推理实现 28 倍加速
2026-07-29 09:44:03
view 299
深度拆解清华开源的 KTransformers:MoE 稀疏性卸载、AMX/Marlin 高性能算子、CUDA Graph 与 YAML 注入框架四层架构,单张 4090 跑满血 DeepSeek-R1 671B,附完整部署实战与性能调优清单。
KTransformers
异构推理
MoE
DeepSeek
AMX
CUDA Graph
大模型部署
性能优化
开源
DeepSeek V4 Flash 深度解析:开源大模型的 Agent 时代新范式
编程
DeepSeek V4 Flash 深度解析:开源大模型的 Agent 时代新范式
2026-06-30 09:16:27
view 1176
深度解析 DeepSeek V4 Flash 的 Ultra-MoE、CSA+HCA 混合注意力、mHC 流形约束、Engram 条件记忆四大架构创新,以及 DSpark 投机解码带来的 60-85% 推理加速。涵盖 SWE-bench 79% 性能分析、API 调用实战与部署方案。
DeepSeek
V4 Flash
MoE
开源大模型
AI Agent
llmfit 深度拆解:一条命令算清你的机器能跑哪个大模型,Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析
编程
llmfit 深度拆解:一条命令算清你的机器能跑哪个大模型,Rust 硬件探测与适配度评分引擎全解析
2026-07-24 07:14:55
view 240
深度拆解 GitHub Trending 破万星的 llmfit:Rust 硬件探测、权重与 KV cache 显存估算公式、内存带宽速度模型、MoE offload 运行模式,附 100 行 Python 复现 mini-llmfit 与工程集成实战。
llmfit
Rust
本地大模型
Ollama
llama.cpp
量化
KV cache
MoE
硬件选型
开源
Kimi K3 深度拆解:当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态
编程
Kimi K3 深度拆解:当月之暗面决定「把开源模型的天花板从 1.6T 抬到 2.8T」——KDA 注意力、Stable LatentMoE 与自进化 GPU 内核如何重新定义 3 万亿级开源大模型的终极形态
2026-08-05 03:45:07
view 272
深度拆解2.8万亿参数全球最大开源模型Kimi K3:KDA混合线性注意力机制、Stable LatentMoE稀疏专家路由、Attention Residuals选择性深度表示、Per-Head Muon逐头优化器,附完整架构分析与部署指南
Kimi K3
月之暗面
开源大模型
KDA注意力
MoE
2.8万亿参数
AI Agent
GPU内核优化
DeepSeek V4 Flash 深度拆解:当一个「轻量级」模型单日吞掉8万亿Token——静态知识分离、MoE稀疏路由与百万上下文如何重新定义AI推理的经济底线
编程
DeepSeek V4 Flash 深度拆解:当一个「轻量级」模型单日吞掉8万亿Token——静态知识分离、MoE稀疏路由与百万上下文如何重新定义AI推理的经济底线
2026-08-05 04:13:52
view 286
深度拆解DeepSeek V4 Flash:284B总参数13B激活参数的MoE架构如何通过静态知识分离和两级路由器实现单日8万亿Token调用量,百万token上下文+极致定价重新定义AI推理经济底线
DeepSeek
V4 Flash
MoE
静态知识分离
稀疏路由
百万Token上下文
AI推理
开源大模型
成本优化
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的旗舰模型开源」——MoE 稀疏路由、百万 Token 上下文与自主编码能力如何重新定义开源大模型的终极形态
编程
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的旗舰模型开源」——MoE 稀疏路由、百万 Token 上下文与自主编码能力如何重新定义开源大模型的终极形态
2026-08-05 05:46:24
view 259
深度拆解阿里Qwen3.8-Max:2.4万亿参数MoE旗舰模型,950亿激活参数,100万Token上下文,原生多模态,自主编码16天265次提交,Arena全球第二,Max级模型首次开源
Qwen3.8
MoE
开源大模型
阿里
千问
混合专家
100万Token
自主编码
多模态
2.4万亿参数
OmniRoute深度拆解:500+模型统一调度、AI编程工具全家桶接入——开源AI网关的工程革命
编程
OmniRoute深度拆解:500+模型统一调度、AI编程工具全家桶接入——开源AI网关的工程革命
2026-07-24 11:12:42
view 186
深度拆解 GitHub 23k+ Star 的 OmniRoute 开源 AI 网关:290+ Provider、500+ 模型统一调度,RTK+Caveman Token 压缩节省 15-95%,Quota 感知自动回退,Claude Code/Cursor/Codex 全家桶接入实战
OmniRoute
AI网关
大模型
Claude Code
Cursor
Token压缩
智能路由
开源
VibeVoice 深度拆解:当微软决定「开源语音 AI 的全部武器库」——从 7.5Hz 连续语音 Tokenizer 到多说话人对话生成,一个 27K Star 的开源模型家族如何重新定义文本转语音的终极形态
编程
VibeVoice 深度拆解:当微软决定「开源语音 AI 的全部武器库」——从 7.5Hz 连续语音 Tokenizer 到多说话人对话生成,一个 27K Star 的开源模型家族如何重新定义文本转语音的终极形态
2026-08-05 06:43:20
view 190
深度拆解微软开源语音AI模型家族VibeVoice:7.5Hz连续语音Tokenizer、多说话人对话生成、90分钟长音频处理、300ms实时TTS,MIT协议本地部署,27K Star背后的架构设计与代码实战指南
VibeVoice
微软
TTS
语音合成
多说话人
开源
AI
文本转语音
扩散模型
Tokenizer
Qwen3.8-2.4T-A95B 深度技术拆解:从2.4万亿参数MoE架构到本地部署的完整工程实践(2026)
编程
Qwen3.8-2.4T-A95B 深度技术拆解:从2.4万亿参数MoE架构到本地部署的完整工程实践(2026)
2026-08-13 19:44:17
view 239
深度拆解阿里开源的Qwen3.8-2.4T-A95B模型:2.4万亿参数、512专家MoE架构、混合注意力机制、MTP多Token预测、9芯适配、vLLM/SGLang部署实战与性能优化,附15条生产踩坑清单。
Qwen3.8
MoE架构
混合专家
开源大模型
本地部署
人工智能
1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
编程
1.6万亿参数,1M上下文,仅需27%算力:DeepSeek-V4-Pro 如何重新定义长文本推理
2026-05-11 10:53:54
view 789
DeepSeek-V4-Pro 以 1.6T 总参数、49B 激活参数的 MoE 架构,原生支持 100 万 token 上下文,同时将推理算力降至 V3.2 的 27%、KV Cache 降至 10%。本文深度解析 CSA/HCA 混合注意力机制、mHC 流形约束超连接、KV Cache 极致优化、Muon 优化器等核心技术创新,以及如何在 Ollama、vLLM、官方 API 三种方式下部署运行。
DeepSeek-V4,MoE架构,CSA注意力,HCA注意力,KV Cache,1M上下文,长文本推理,开源大模型
OctaFuse Gateway:统一管理Coding Plan/Token Plan的开源AI网关,个人SaaS都能用
编程
OctaFuse Gateway:统一管理Coding Plan/Token Plan的开源AI网关,个人SaaS都能用
2026-06-22 21:00:01
view 591
OctaFuse Gateway开源AI网关,把Provider、模型路由、API Key、用户、预算、用量审计、财务记账和管理后台放在一起。个人用可统一Coding Plan/Token Plan入口;做SaaS可变成LLM服务底座。支持OpenAI/Anthropic/Gemini多协议,Provider Key池统一调度多套额度,三层成本口径(metered/standard/charged),自带Admin后台+Playground+Simulator。
OctaFuse
AI网关
开源
LLM管理
多模型路由
SaaS
计费审计
Provider Key池
百度 Unlimited-OCR 深度解析:R-SWA 注意力机制如何用 3B 参数打爆百亿模型
编程
百度 Unlimited-OCR 深度解析:R-SWA 注意力机制如何用 3B 参数打爆百亿模型
2026-06-30 16:16:03
view 368
2026年6月百度开源Unlimited-OCR深度解析:R-SWA参考滑动窗口注意力机制将KV Cache从线性增长压成常数,3B MoE模型用500M激活参数在OmniDocBench上以93.92%总分刷新SOTA,打爆Qwen3-VL 72B和Gemini 2.5 Pro。万字长文从架构原理到代码实战全覆盖。
Unlimited-OCR
端到端OCR
R-SWA
百度
注意力机制
大模型
MoE
深度学习
AI开源
文档解析
全球永久免费大模型API盘点 + AI厂商系统提示词泄露项目一览
资讯
全球永久免费大模型API盘点 + AI厂商系统提示词泄露项目一览
2026-04-20 23:01:22
view 3163
2026年最全免费大模型API平台盘点(智谱GLM、Kimi、硅基流动、OpenRouter等10+平台),以及AI厂商系统提示词泄露开源项目一览,含Claude 16700字提示词分析和Claude Code源码泄露事件
AI
大模型
免费API
系统提示词
开源
Prompt
开发者
Kimi K3 深度拆解:2.8 万亿参数开放权重,KDA 线性注意力与 896 专家稀疏路由如何撑起 100 万 token 上下文
编程
Kimi K3 深度拆解:2.8 万亿参数开放权重,KDA 线性注意力与 896 专家稀疏路由如何撑起 100 万 token 上下文
2026-07-30 05:44:46
view 175
深度拆解月之暗面开源的 Kimi K3:2.8T 参数 Stable Latent MoE(896选16)、KDA 混合线性注意力、AttnRes 与 MXFP4 量化训练,附玩具级代码实现、1M 上下文整库审查实战与冷静的成本边界分析。
Kimi K3
开放权重
MoE
线性注意力
KDA
长上下文
大模型
MXFP4
AI Agent
开源
LongCat-2.0 深度解析:美团万亿参数大模型如何用「零计算专家」和「稀疏注意力」在国产算力上跑出 SWE-bench Pro 59.5 分——从架构设计到 API 接入的完整实战指南
编程
LongCat-2.0 深度解析:美团万亿参数大模型如何用「零计算专家」和「稀疏注意力」在国产算力上跑出 SWE-bench Pro 59.5 分——从架构设计到 API 接入的完整实战指南
2026-07-06 11:44:38
view 553
深度解析美团开源LongCat-2.0万亿参数大模型:MoE架构1.6T参数/48B激活、LongCat稀疏注意力(LSA)实现1M上下文、零计算专家动态激活、MOPD多专家融合、五万卡国产算力全流程训练、SWE-bench Pro 59.5超越GPT-5.5。含完整API接入代码实战。
LongCat
美团
大模型
MoE
稀疏注意力
国产算力
Agentic Coding
开源
llmfit 深度拆解:一条命令算出你的电脑能跑哪些大模型——硬件感知适配引擎的工程解剖
编程
llmfit 深度拆解:一条命令算出你的电脑能跑哪些大模型——硬件感知适配引擎的工程解剖
2026-07-24 18:44:04
view 248
深度拆解 GitHub Trending 开源工具 llmfit:四维评分系统、量化自动试探、MoE 精算、带宽速度模型、Plan 模式与 bench 众包校准,从第一性原理讲透本地大模型的硬件适配方法论。
llmfit
本地大模型
LLM
Rust
量化
Ollama
llama.cpp
Apple Silicon
硬件适配
开源
Kimi K2.6 开源了!还附送了 300 个 Agent 员工?
编程
Kimi K2.6 开源了!还附送了 300 个 Agent 员工?
2026-04-21 07:57:28
view 981
Kimi K2.6开源发布,SWE-Bench Pro 58.6分超越GPT-5.4和Claude Opus 4.6,300个子Agent并行4000步骤持续5天
Kimi
开源
AI编程
Agent
月之暗面
SWE-Bench
大模型
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的 Max 模型开源」——从 MoE 架构到 16 天自主编程,一个首次开源的旗舰大模型如何用「激活 95B 跑出 2.4T 效果」重新定义开源模型的终极形态
编程
Qwen3.8-Max 深度拆解:当阿里决定「把 2.4 万亿参数的 Max 模型开源」——从 MoE 架构到 16 天自主编程,一个首次开源的旗舰大模型如何用「激活 95B 跑出 2.4T 效果」重新定义开源模型的终极形态
2026-08-05 18:47:19
view 274
深度拆解阿里Qwen3.8-Max:2.4万亿参数MoE旗舰,首次开源Max级权重,100万token上下文,16天自主编程oh-my-cli项目,Gated DeltaNet混合注意力架构,Arena全球第二,Apache 2.0完全可商用
Qwen3.8
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MoE
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Apache 2.0
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