《大型语言模型的部署与优化实战》新书发布，聚焦LLM规模化推理降本提速

大语言模型（LLMs）已成为现代AI的核心“推理引擎”，全球正步入关键的“推理时代”。然而，未经优化的LLM部署面临高成本与低响应速度的挑战。近日，智源社区推出《大型语言模型的部署与优化实战》一书，这是一本聚焦工程实践的指南，系统讲解大规模部署、性能调优、资源节约及延迟降低等关键技术，涵盖模型压缩、量化、推理加速、硬件适配与服务编排等内容，旨在帮助开发者高效、低成本地落地LLM应用，推动AI从训练走向规模化推理生产。 #AI #大模型 #LLM #工程实践 #部署优化 #推理加速 #量化压缩 #智源社区

Anthropic 内部推「智能体图」，AI 从被动响应迈向主动演进

在伦敦 AI Native DevCon 上，Anthropic 工程师 Lamis 分享了一种突破性 AI 应用方法：摒弃传统提示词工程，转向构建可自主运行的“智能图”（Graph）。该方法通过结构化知识图谱与动态上下文管理，使 Claude 等模型能随使用持续优化、自主推理。她强调，关键在于设计支持上下文流动与复用的系统架构，而非依赖人工编写提示词。这一内部实践旨在提升 AI 长期记忆、逻辑连贯性与任务泛化能力，推动 AI 从“被动响应”迈向“主动演进”。 #Anthropic #智能体图 #AI #知识图谱 #Claude #自主推理 #AI进化

前向部署工程师

在供应链领域部署AI模型，技术往往只是“容易的部分”。真正的挑战来自企业内部的混乱现实：不同国家、不同团队使用不同系统，数据难以统一。一位在米兰为时尚零售商实施AI配送链监控项目的工程师发现，为了比较两个日期，他们曾花费18个月构建数据管道。该项目旨在利用AI代理人自动分析配送链故障根因，帮助规划人员理解超过35%的无法解释的延迟送货。然而，最困难的部分并非代理人编排本身，而是围绕它构建的整个数据基础设施和跨部门协调。前向部署工程师需要具备处理非技术问题的能力，比如理解业务逻辑、整合异构系统、说服利益相关方。这一角色正成为高薪职位，但真正的工作远不止编程。 #前向部署工程师 #供应链AI #AI落地 #数据工程 #数字化转型 #物流科技 #人工智能 #技术挑战

联想 Googlebook 多款设备外观泄露，含笔记本与二合一平板

据外媒泄露的官方渲染图显示，联想预计将在今年晚些时候推出首批搭载谷歌 Googlebook 系统的设备，包括一款传统笔记本和一款二合一平板电脑。这些设备均在键盘上印有 Googlebook 品牌标识，设计上延续了联想常见的简约商务风格。目前，关于具体配置与发售时间的细节尚未公布，但此次泄露让外界对 Googlebook 生态的硬件布局有了更清晰的预期。 #联想 #Googlebook #笔记本 #二合一平板 #泄露 #谷歌 #科技