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技术方向

部署工程 最新动态

把模型跑起来的工程实践:推理优化、显存与成本、Serving 架构与基础设施选型。

10 条精选近 30 天 10 条共收录 93 条

更新

部署工程的精选

10月22日周四第 1–10 条
  1. The Decoder78

    Symantec 发现劫持未防护语言模型的攻击智能体

    Symantec 安全研究人员发现一个攻击型 AI 智能体,会劫持互联网上未防护的语言模型,并借助被劫持模型的算力自行发起攻击,算力账单由模型所有者承担。该智能体可无人干预连续执行最多 10 万步,扫描更多目标、利用常见服务器软件漏洞、窃取数据库与凭据并在后台安装挖矿程序,Symantec 将这种盗用他人模型访问权的行为称为 LLMjacking。

    推荐理由:Symantec 拆解了一个劫持他人模型算力的攻击智能体,其五层越狱与自循环流程可供安全从业者对照现有防护。

10月21日周三
  1. NVIDIA Blog60

    NVIDIA 在 GTC Berlin 公布 RTX Spark、DGX Spark 与 DGX Station 本地 AI 更新

    NVIDIA 在 GTC Berlin 展示本地 AI 硬件全线产品,RTX Spark 面向 Windows PC 运行个人智能体,DGX Spark 面向 Linux 开发者,DGX Station 面向企业前沿负载。

    推荐理由:NVIDIA 一次性公布本地 AI 硬件与软件栈的多项更新,读者可据此了解桌面级智能体与本地推理的当前配置边界。

  2. Latent Space80

    DeepSeek 开源生产推理栈 DeepInfer,单集群日处理 155T tokens

    DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的推理引擎 DeepInfer,并公布单集群日处理 155T tokens、96% 输入缓存命中、400ms 平均首 token 延迟、230 tokens/s 生成速度等生产数据。

    推荐理由:DeepSeek 开源生产推理栈,同时给出单集群吞吐与缓存命中数据,可对照 vLLM 的复现结果看差距。

10月16日周五
  1. AWS Machine Learning Blog62

    Reflection AI 开源智能体编码模型 Beam,并在 AWS 上给出部署方案

    Reflection AI 推出面向智能体编码与长周期任务的开放权重模型 Beam,总参数 501B、激活参数 23B,Reflection 称其有效上下文长度为 100 万 token,权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 发布。

    推荐理由:文章给出 Beam 的参数量、上下文长度与三种部署路径,可据此比较托管端点与自建运行时的取舍。

  2. Microsoft Research62

    微软研究院推出 Magnetar:基于标准哈希函数的通用零知识证明系统

    微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的 RISC-V 程序执行过程,在 15 个基准程序上平均比现有最快 zkVM 快 10 到 39 倍,证明验证约需 12 毫秒。

    推荐理由:微软研究院梳理十余年零知识证明研究脉络,说明 Magnetar 如何同时兼顾速度、通用性与仅依赖标准哈希函数的安全性。

10月8日周四
  1. Microsoft Research71

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0:3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架

    微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,一个约 3500 行代码的轻量 Agentic RL 框架,提出 Harnessed Agentic RL 范式,让部署时使用的 agent harness 直接参与强化学习训练,无需在训练框架内重写 agent。

    推荐理由:微软研究院开源 Agent Lightning v1.0,用约 3500 行代码把部署中的 agent harness 直接接入强化学习训练,并给出可复现的编码 agent 训练结果。

9月24日周四
  1. Microsoft Research60

    微软研究院:把物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统测量,发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU,能提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。

    推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧 GPU 推理的瓶颈,并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链,为具身智能系统设计提供实测依据。