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Cloudflare Workers AI 与 Vectorize 在 RAG 应用中的未来：综合指南
《The Future of Cloudflare Workers AI and Vectorize for RAG applications: A Comprehensive Guide》的封面图片
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逆向工程 RK3588 NPU：破解限制以运行 Vision Transformers
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Edge ML 对尺寸痴迷
UPS 可能会用货运电动自行车送达您的亚马逊包裹。在大多数城市，对于大多数包裹，这实际上会更快。没有停车问题。没有交通拥堵。直接送到您…
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跨越沉默：LEO卫星与边缘AI将实现连接的民主化
为什么 on-device intelligence 和 low‑orbit constellations 是实现 universal accessibility 的唯一可行路径 —— 文章《Bridging the Silence: How LEO Satellites …》
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NVIDIA 与 Mistral AI 合作，加速新一代开放模型系列
公告 今天，Mistral AI 在 https://mistral.ai/news/mistral-3 上宣布了 Mistral 3 系列开源多语言、多模态模型，已针对…
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[论文] AI/ML 模型卡在 Edge AI 网络基础设施中：迈向 Agentic AI
AI/ML 模型卡可以包含针对 AI/ML 模型与预期用途的基准评估，但在模型训练期间进行的一次性评估并不能……
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[Paper] 低资源设备上的持续错误纠正
AI模型在日常设备中的广泛应用凸显了一个关键挑战：预测错误会降低用户体验。虽然现有的解决方案……
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[Paper] 能量成本与神经复杂性在变化环境中的演化
认知缓冲假说（Cognitive Buffer Hypothesis，CBH）认为，较大的大脑在进化过程中是为了提升在变化环境中的生存能力。然而，较大的大脑也伴随更高的能量消耗……
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[论文] 通过 Hybrid Split 与 Federated Learning 优化加速无线分布式学习
联邦学习（FL）和拆分学习（SL）是无线网络中两种有效的分布式学习范式，能够实现协作模型训练...