万亿参数模型训练神器：Kubeflow 2025量子加速版下载与TPU集群配置详解
Kubeflow 2025 是一个云原生机器学习操作系统，实现了四大突破性创新：量子混合训练（支持经典-量子混合神经网络协同计算）、神经符号系统集成（融合深度学习与逻辑推理引擎）、边缘智能联邦（5G MEC节点自动弹性扩缩容）和因果可解释性框架（集成Pearl、DoWhy等工具链）。该平台通过混合计算架构、先进的硬件配置矩阵和量子增强型安装流程，提供了从基础设施预配置到核心组件安装和安全加固的完整部署方案。此外，Kubeflow 2025 还涵盖全生命周期开发实战案例、智能运维监控体系、安全与合规框架以及高阶调试技巧，帮助用户高效构建和管理复杂的机器学习项目。
基于昇腾用PyTorch实现CTR模型DIN（Deep interest Netwok）网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch训练推荐系统中的经典模型DIN（Deep Interest Network）。主要内容包括：DIN网络的创新点与架构剖析、Activation Unit和Attention模块的实现、Amazon-book数据集的介绍与预处理、模型训练过程定义及性能评估。通过实战演示，利用Amazon-book数据集训练DIN模型，最终评估其点击率预测性能。文中还提供了代码示例，帮助读者更好地理解每个步骤的实现细节。
一年的打磨，MNN正式版发布！
MNN 的诞生源于淘系技术部的一群对技术充满热情的同学，在充分的行业调研后认为当时的推理引擎如 TFLite 不足以满足手机淘宝这样一个亿级用户与日活的超级 App 。
云数据中心专用处理器CIPU正式发布
"在峰会上正式发布的云数据中心专用处理器CIPU（Cloud infrastructure Processing Units），
作为一款专门为新型云数据中心设计的专用处理器，CIPU的使命就是替代传统CPU，成为云时代数据中心的处理核心。在这个全新体系架构下，CIPU向下对数据中心的计算、存储、网络资源快速云化并进行硬件加速，向上接入飞天云操作系统，将全球数百万台服务器连成一台超级计算机。"
YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）
YOLO V8已经在本月发布了，我们这篇文章的目的是对整个YOLO家族进行比较分析。了解架构的演变可以更好地知道哪些改进提高了性能，并且明确哪些版本是基于那些版本的改进，因为YOLO的版本和变体的命名是目前来说最乱的，希望看完这篇文章之后你能对整个家族有所了解。
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