如何“黑进”推理帕累托前沿:来自NVIDIA一线的部署方法论
这是一场来自NVIDIA资深架构师的实战分享,核心不在于更大的模型,而在于如何通过系统设计与动态调度,重新塑造推理的质量、延迟与成本边界。即使你不改模型,也可能获得数量级的收益。
这是一场来自NVIDIA资深架构师的实战分享,核心不在于更大的模型,而在于如何通过系统设计与动态调度,重新塑造推理的质量、延迟与成本边界。即使你不改模型,也可能获得数量级的收益。
这场由NVIDIA团队成员亲自讲解的演讲,首次系统拆解了人形机器人基础模型GR00T N1的设计思路。它不仅解释了什么是“人形基础模型”,更给出了一条从数据、架构到训练范式的完整路线图,揭示NVIDIA为何押注通用型机器人智能。
这场来自 Waymo 的技术分享,讲述了自动驾驶从早期神经网络到基础模型时代的关键跃迁。核心不在于“再堆一点模型”,而是如何用多模态、可解释的方式,解决规模化中最棘手的长尾安全问题。
在这场来自NVIDIA的分享中,Mitesh Patel系统讲解了HybridRAG——一种将知识图谱与向量检索融合的RAG架构。相比单一向量检索,它更可控、更可解释,也更适合走向生产环境。
在这场演讲中,K-Scale Labs 创始工程师 Jax 介绍了一款售价约 8999 美元、从硬件到软件完全开源的人形机器人。他们试图用模块化设计、完整 SDK 和本地学习能力,让人形机器人第一次真正成为开发者可以负担、可以折腾的平台。
这场由 Cerebras 研究人员主导的工作坊,从模型推理的真实痛点出发,讨论了为何仅靠更大的模型已经不够,并提出了“Mixture of Agents(智能体混合)”这一思路。文章还原了他们如何结合硬件、架构与系统设计,探索比前沿大模型更快、更实用的推理路径。
这场演讲并不讨论模型参数,而是把镜头对准AI背后的“硬实力”。Dylan Patel从华为、NVIDIA到中美与中东的算力布局,讲述了AI基础设施如何正在重塑地缘政治,以及工程能力在封锁与限制下如何成为决定性变量。
很多人把“AI Agent”当成新一轮营销热词,但在这场演讲中,Chip 用亲身经历、经典定义和真实工程难题解释了:Agent并不新,却异常困难;也正因为难,它才是通往下一代AI应用的关键路径。
这场演讲提出了一个反直觉但极具现实意义的观点:企业AI落地的最大障碍不是模型能力,而是部署方式。Steven Moon主张,真正可规模化的AI代理,应该像员工一样工作在企业既有的安全边界内,而不是成为又一个需要审查的新系统。
在这期 Y Combinator 的播客中,主持人围绕“我们是否正处在 AI 泡沫周期”展开讨论。他们一边回应年轻从业者对 AI 的恐惧,一边用创业史、当下模型竞争和应用层机会,解释为什么这轮 AI 热潮与过去不同,以及普通创业者真正该关注什么。