“财报亮眼，但裁员也狠。”这可能是很多微软员工对公司的最新评价。

和 AI 聊聊天，程序就写好了。

本文作者以一个月消耗 94 亿 Token 的实战经历，毫无保留地分享了优化成本的关键经验。

使用C++ 中的 final关键字，到底能否提升性能？不少开发者认为可以，却没能给出数据依据。为此，本文作者进行了一次测试，亲自验证这个说法的真实性。原文链接：https://16bpp.net/blog/post/the-performance-impact-of-cpp-final-keyword/译者 | 郑丽媛出品 | 程序人生（ID：coder_life）如果你选择用 C++写代码...

为了进一步压榨硬件性能，蚂蚁Lookahead推理加速算法采用了多分支的策略，即草稿序列不再仅仅包含一条分支，而是包含多条并行的分支，多条分支在一次前向过程中进行并行验证。此前业内有少量的优化算法，主要集中在如何生成更好的草稿（即猜测生成token的序列）上，但是实践证明草稿在超过30个token长度后，端到端的推理效率就无法进一步提高，但是这个长度远没有充分利用GPU的运算能力。近日，蚂蚁集团开

我在 Go 团队中的角色主要是自发承担一些项目中需要关注的事情，尽可能追踪项目的方方面面，寻找需要帮助的地方。作为 Go 项目的早期核心成员之一，Taylor 于 2008 年加入团队，参与了 gccgo 编译器的开发，协助规范语言标准，并在推动泛型（generics）功能落地方面发挥了关键作用——这一重要功能最终在 2022 年随 Go 1.18 正式发布。他坦言，随着 Google、Go 项目

Moxin-7B证明了一点：高性能LLM不必是黑箱。它的全透明策略不仅降低了研究门槛，还为中小企业提供了可控的AI解决方案。Moxin-7B-Base 权重、预训练数据与代码Moxin-7B-Instruct 权重、SFT与DPO的训练数据与代码Moxin-7B-Reasoning 权重、GRPO的训练数据与代码。

与互联网上的静态的、显性的、结果数据不同，人机共生数据是动态的、隐性的、过程数据。大模型目前不太擅长我们在互联网领域所Enjoy的那些“Kill Time”的、为人类提供情绪价值的活动，典型的如娱乐、社交，甚至电商等，这些都是典型促进人类分泌“多巴胺”的活动。虽然OpenAI在这方面的具体做法仍是个谜，但业界普遍认为他们使用隐式思维链（Chain of Thought，CoT）使模型学会了中间过程

【CSDN 编者按】曾以为在 ChatGPT 上训练模型是不错的捷径，可如今所有的大模型都依靠GPT来训练，所有这些内容都来自一个模型，越来越难以区分 LLM 生成的和真正有价值的内容。或许更多基于开源数据集的 LLM 才是我们所需要的。作者 |Martin Laprise译者｜陈静琳 责编 | 屠敏出品 | CSDN（ID：CSDNnews）声明：本文由 CSDN 翻译，未经允许，禁止转载...

无问芯穹是行业少有对AI基础设施的发展脉络和行业格局拥有先见性和敏锐性的企业，在AI 2.0时代基于‘推理加速、多元异构’的核心能力，快速实现了核心技术的价值转化，为芯片硬件、智算中心、大模型和AI应用等产业上下游的每一个环节都提供了多快好省的解决方案，为大模型的降本增效带来更好的效果，在技术、产品和商业模式上都具有独到优势。强化生态合作，激活异构集群算力资源，构建支撑“M种模型”和“N种芯片”的