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标签:AI服务部署×
6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
1107 vs 303:谷歌悄悄开源了一个“拆打字机”的模型,把大模型速度翻了4倍
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AITOP6月11日 15:23
DiffusionGemma颠覆文本生成?自回归模型的“统治”要结束了
15:07
AITOP6月11日 15:07
每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
OpenAI 发起“Codex for Open Source”:免费赠送 6 个月 Pro 订阅,开源维护者能否迎来 AI 变革?
5月29日
08:02
AITOP5月29日 08:02
Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?
5月25日
09:54
09:54arXiv cs.LG@Seyed Bagher Hashemi Natanzi, Pranshav Gajja, Bo Tang, Vijay K. Shah
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O-RAN 架构允许通过模块化的 xApps 和 rApps 将 AI 直接嵌入到无线接入网中,但创建这些应用(数据收集、模型训练、代码编写和安全部署)仍然缓慢且主要依赖人工。大型语言模型(LLM)具备强大的推理和代码生成能力,但不适合实时 RAN 控制所需的快速、确定性推理。本文提出了一种概念验证的“双脑”架构,结合了两种优势:基于 LLM 的编排器将运营商意图转化为数据收集策略和部署代码,而自动化 ML 引擎 NeuralSmith 通过 API 按需训练轻量级分类器。文章描述了架构和部署工作流,分享了来自容器化 O-RAN 5G SA 测试床的实践见解,并讨论了开放的研究方向。
论文O-RANLLMAI服务部署双脑架构NeuralSmith

推荐理由:O-RAN 开发者终于有了将 LLM 的灵活性与实时推理效率结合起来的可行方案——双脑架构直接解决了 AI 应用部署慢、手动操作多的问题,做 RAN 智能化的团队值得关注这个原型和测试床经验。
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