大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
当大语言模型（LLM）走向千行百业，推理效率与显存成本的矛盾日益尖锐。
英伟达开源又放大招了！ 韩松团队推出了一款全新的基于后神经架构搜索的高效语言模型——Jet-Nemotron。
近日，随着新一代大语言模型（LLM）的一波更新，开源大模型再次成为了热门讨论话题。软件工程师、自媒体 Rohan Paul 发现了一个惊人的现象：Design Arena 排行榜上排名前十几位开源 AI 模型全部来自中国。
如果我们的教科书里包含大量的污言秽语，那么我们能学好语言吗？这种荒唐的问题却出现在最先进 ChatGPT 系列模型的学习过程中。
近年来，大语言模型（LLMs）展现出强大的语言理解与生成能力，推动了文本生成、代码生成、问答、翻译等任务的突破。代表性模型如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等，已经深刻改变了人机交互方式。
AI一日，人间一年。 大语言模型的战局刚刚尘埃落定，Agent的热潮又汹涌而至。
本文介绍使用四块Framework主板构建AI推理集群的完整过程，并对其在大语言模型推理任务中的性能表现进行了系统性评估。该集群基于AMD Ryzen AI Max+ 395处理器，采用mini ITX规格设计，可部署在10英寸标准机架中。
近期多项研究 [1-2] 表明，即使是经过安全对齐的大语言模型，也可能在正常开发场景中无意间生成存在漏洞的代码，为后续被利用埋下隐患；而在恶意用户手中，这类模型还能显著加速恶意软件的构建与迭代，降低攻击门槛、缩短开发周期。
在移动计算时代，将高效的自然语言处理模型部署到资源受限的边缘设备上面临巨大挑战。这些场景通常要求严格的隐私合规、实时响应能力和多任务处理功能。
