分层配额显存共享方案：RTX4090运行ChatGLM2/3双模型，显存池化应用实践.194
本文提出显存池化分片调度技术，解决单张RTX4090（24GB）无法同时运行ChatGLM2-6B与ChatGLM3-6B的难题。通过将显存切分为64MB Chunk，划分“保底锁定”（承载权重，不可抢占）与“弹性共享”（承载KV缓存，可抢占回收）双区，并引入优先级抢占、后台碎片合并与统一适配封装，实现两模型逻辑隔离、物理共用，显存利用率提升超50%，无需额外购卡。
解密Qwen3三连发：强化学习新算法GSPO！
强化学习（RL）是提升语言模型推理与问题求解能力的关键技术。然而，现有算法如 GRPO 在长期训练中存在严重不稳定性，限制了性能提升。为此，我们提出 **Group Sequence Policy Optimization (GSPO)**，通过在序列层面定义重要性比率并进行优化，显著提升了训练效率与稳定性。GSPO 在 MoE 模型训练中表现出色，无需依赖复杂策略即可实现高效训练，简化了 RL 基础设施。该算法已成功应用于 Qwen3 系列模型，推动 RL scaling 边界，释放模型潜能。
智能体领航员：2026 在数字化海洋中寻找个体的节奏与尊严
2026年，智能体领航员重塑生活：从无感通行到社交共情，从守护老人儿童到捍卫数字主权。它不仅是工具，更是调频人与世界的“诗意中介”，在算法洪流中帮我们夺回时间、尊严与人性微光。
大模型应用：与传统数据库融合：打造关系型数据库MySQL的向量检索能力.31
本文详解MySQL向量检索能力演进：8.4.0+支持原生VECTOR类型、HNSW索引与VECTOR_DISTANCE函数；8.0.x则可通过“字符串存向量+自定义函数”兼容实现。涵盖技术原理、版本差异、架构设计及可落地的完整实战方案。
ChenRT：基于变长编码与稀疏离群点补偿的大模型微观残差量化架构
ChenRT架构，针对大模型端侧量化中离群点导致的精度坍塌问题，创新采用“宏观分组+微观稀疏残差补偿”双轨设计，结合VarByte差分索引压缩，在Apple Silicon上仅增6.8%存储即实现2.38% MAE精度回升，兼顾高精度与低开销。
开源最新 Llama 3.1 系列大模型抢先体验
Meta开源Llama 3.1系列模型，含4050亿参数“超大杯”版本。阿里云百炼率先上架全系列，并为新老用户享30天100万tokens免费算力。模型广场现开放体验，欢迎试用与反馈。涵盖80亿、700亿、4050亿参数版本，上下文长度最大可达128K tokens，支持多语言。立即体验Llama 3.1的强大能力！
智能体领航员：重塑创造力与生命资产的边界
2026年，智能体领航员从助手蜕变为共创者，助力人类摆脱生存劳役，迈向生命表达的新纪元。通过创意协同、财务主权与智慧传承，它捍卫个体创造力与数据主权，推动“知识即财富”的生命资产体系建设。在硅基时代，守护碳基的灵感原生、数据独立与不完美之真，让文明在自由中绽放。
人工智能（AI）仿真攻击 CEH-TrapOrbit-PUF 面向硬件防克隆的AI驱动三层融合行为认证方法
本文提出CEH-TrapOrbit-PUF技术，首创三层融合动态行为认证：设备身份层标定唯一性、挑战预测层（岭回归）阻断重放、动态行为层（L1波动判据）抵御AI建模攻击。仿真实验显示，对重放、AI代理、跨设备冒充攻击拦截率分别达100%、99.48%、99.79%，FAR均<4.5%，为硬件防克隆提供无密钥、抗AI的新范式。（239字）
