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标签:AI Native Cloud×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI600亿美元买下Cursor,xAI终于拿到了编程工具,但真正值得跟踪的或许不是AI
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
Claude代码里藏了个20260612,18个月后的AI记忆革命已经开始倒计时
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
15:23
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5日
21:46
21:46Together AI@togethercompute
Together AI 宣布在其平台上推出两款 NVIDIA Nemotron 模型:Nemotron 3 Ultra 专为高吞吐量的智能体工作负载设计,适合构建编码智能体和深度研究智能体;Nemotron 3.5 ASR 则专注于低延迟的多语言语音识别,适用于实时语音系统。这为 AI 原生开发者提供了在 AI Native Cloud 上构建复杂应用的新选择,降低了部署门槛。
AI产品NVIDIA NemotronTogether AI智能体语音识别AI Native Cloud

推荐理由:做智能体或语音应用的开发者现在有了更专业的模型选择——Nemotron 3 Ultra 适合高并发任务,Nemotron 3.5 ASR 能直接用于多语言实时语音场景,值得在 Together AI 上试试。
原文
5月28日
13:00
13:00Together AI@togethercompute
Together Compute 宣布祝贺 Trajectory Labs 在 AI Native Cloud 上启动训练,专注于持续学习(Continual Learning)的前沿研究。持续学习旨在让模型在部署后不断适应新数据,避免静态模型的局限性。这一合作可能推动 AI 模型从一次性训练转向动态进化,对需要长期适应性的应用场景(如机器人、推荐系统)意义重大。Trajectory Labs 的探索代表了研究实验室对下一代 AI 架构的追求。
AI模型持续学习AI Native CloudTrajectory Labs动态模型研究前沿

推荐理由:持续学习是打破模型静态瓶颈的关键方向,做 AI 研究和工程化的团队值得关注 Trajectory Labs 的进展,看看他们如何用 AI Native Cloud 实现动态模型训练。
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5月12日
21:55
21:55Together AI@togethercompute
Yutori AI的浏览器代理产品(Scouts、Delegate、Navigator)基于Together AI推理平台运行,实现了相比前沿模型每步2倍的速度提升、4-5倍的推理成本降低,并保持99.9%的可用性与弹性扩展。这展示了在AI代理场景中,推理基础设施对产品性能的关键作用。
AI产品智能体推理模型Together AIYutoriAI Native Cloud

推荐理由:该案例说明了在浏览器AI代理这类高频率模型调用的场景下,专用推理基础设施可显著提升性能并降低成本,对AI代理产品落地具有参考价值。
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