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IBM发布Granite时序集成预测模型:四模型零微调组合,提供稳健默认预测方案

IBM Research推出开源的Granite Timeseries Ensemble(v1),集成PatchTST-FM-r1/r2、FlowState与Tiny Time Mixers四类预训练架构,支持零微调下的概率性集成预测;默认采用等权概率池化(Probabilistic Ensemble),亦提供基于四分位距自适应加权(IQR Ensemble);在GIFT-Eval基准(截至2026-10-20快照)上,其点预测误差(MASE=0.683)略优于最佳单模型,整体鲁棒性显著提升。

事件进展与其他报道

自托管大模型 vs. 云API:如何智能路由请求

本文对比自托管大语言模型与云API在数据隐私、成本、延迟和能力上的权衡,介绍开源可部署模型的硬件要求(如VRAM与量化)、典型技术栈,并以n8n为例说明如何构建混合式路由工作流,在本地与云端模型间按任务敏感性、复杂度或合规要求动态分发请求。

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AWS发布自适应智能体框架AAIF:基于Strands Agents实现边缘-云协同的分层AI任务调度

AWS提出Adaptive Agentic Intelligence Framework(AAIF),利用Strands Agents构建分层智能体架构,通过本地小型语言模型(SLM)动态路由任务——常规IoT遥测与视觉分析在边缘执行,复杂推理交由Amazon Bedrock云端大模型处理;框架支持混合部署、成本可控,并集成责任AI控制建议,但当前为概念验证实现,未提供第三方验证或商业落地数据。

事件进展与其他报道

NVIDIA推出Confidential Bare Metal,扩展机密计算能力以支持前沿大模型安全规模化部署

NVIDIA宣布扩展其机密计算(Confidential Computing)技术,新增Confidential Bare Metal部署选项,使前沿模型构建者可在第三方基础设施上以裸金属方式运行敏感AI工作负载,同时完全掌控模型与数据。该能力已集成至Grace Blackwell与Rubin平台,并获Google Cloud、Cohere等合作伙伴采用。

事件进展与其他报道

GTC Berlin 2026:黄仁勋 keynote 全面发布AI工厂、安全智能体与欧洲AI生态战略

在柏林Tempodrom举行的GTC Berlin 2026大会上,NVIDIA CEO黄仁勋发布多项关键进展:推出DSX POD模块化AI工厂、Vera Rubin全栈AI代理平台、OpenShell安全架构、Agent Knowledge Foundation知识层,以及Agile ONE SN人形机器人参考平台;宣布超100亿欧元级欧洲AI投资承诺,覆盖12,000+合作伙伴,并强调欧洲正加速构建自主可控的AI经济基础设施。

事件进展与其他报道

Microduck开源双足机器人支持仿真训练与实机部署:NVIDIA Isaac Lab 3.0实现Sim-to-Real闭环

Pollen Robotics与Hugging Face联合发布低成本开源双足机器人Microduck,并集成NVIDIA Isaac Lab 3.0与Newton物理引擎,支持在GPU并行仿真中训练行走策略,经域随机化与高保真执行器建模(含齿隙、延迟、摩擦等)提升仿真到实机迁移鲁棒性,最终导出ONNX模型直接部署至真实机器人。

事件进展与其他报道

NVIDIA发布Kumo Relational:首个无需训练即可超越监督学习的结构化数据基础模型

NVIDIA推出预训练关系型基础模型Kumo Relational,可直接在企业级关系数据库上执行预测任务(如流失、欺诈、需求预测),无需任务微调、特征工程或表扁平化。在41项跨15个数据库的基准测试中全面超越XGBoost等监督模型,在SAP SALT企业基准上MRR指标领先AutoGluon达8%;支持5000亿行规模数据库,通过Predictive Query Language(PQL)实现零代码预测调用。

事件进展与其他报道

i14发布Laplace 3B线性注意力模型:基于AWS Trainium2与原生PyTorch实现固定状态内存推理

i14推出30.28亿参数的Laplace 3B模型,采用门控线性注意力(GLA)替代Softmax注意力,其推理时每序列递归状态恒为29.5 MB,与上下文长度无关;该模型在单台AWS trn2.48xlarge(16颗Trainium2芯片)上完成训练与服务验证,训练吞吐达12万token/秒,服务吞吐11544 output token/秒(1280并发序列),所有性能数据均为i14与AWS GenAIIC团队内部实测结果。

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