粒子群算法模型深度解析与实战应用
蒋星熠Jaxonic是一位深耕智能优化算法领域多年的技术探索者，专注于粒子群优化（PSO）算法的研究与应用。他深入剖析了PSO的数学模型、核心公式及实现方法，并通过大量实践验证了其在神经网络优化、工程设计等复杂问题上的卓越性能。本文全面展示了PSO的理论基础、改进策略与前沿发展方向，为读者提供了一份详尽的技术指南。
SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络——论文阅读
SEENN提出一种时间脉冲早退神经网络，通过自适应调整每个样本的推理时间步数，有效平衡脉冲神经网络的准确率与计算效率。该方法基于置信度判断或强化学习策略，在保证高精度的同时显著降低能耗与延迟，适用于边缘计算与实时处理场景。
【C位面对面】被低估的“通用算力”：为什么 AI 时代CPU 的需求“不降反增”?
AI时代下，大数据、高频交易、AI预处理、边缘计算等核心负载持续推高CPU算力需求。阿里云联合AMD，基于Zen5架构Turin处理器，推出三款场景化云实例：普惠型u2a、高主频g9a及192核g9ae，满足多样算力需求。通过CIPU+Chiplet技术实现性能跃迁，释放CPU真正潜力，助力企业把握通用计算的“第二增长曲线”。
EdgeShard：通过协作边缘计算实现高效的大语言模型推理——论文解读
EdgeShard是一种基于协作边缘计算的大语言模型（LLM）推理框架，旨在解决LLM在云端部署面临的延迟高、带宽压力大和隐私泄露等问题。通过将LLM分片部署在多个边缘设备上，结合云边协同与设备间协作，EdgeShard实现了高效的模型推理。其核心创新包括：联合设备选择与模型划分优化、支持流水线并行与微批处理、提出EdgeShard-No-Bubbles策略以减少设备空闲时间，从而显著提升推理吞吐量并降低延迟。实验表明，EdgeShard在异构边缘设备上可实现高达50%的延迟降低和2倍的吞吐量提升，支持全精度模型推理而无精度损失，为资源受限的边缘环境提供了高效的LLM部署方案。