打造农业大数据平台，助力农业现代化高质量发展！
中安数码积极响应农业农村部《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》，推出智慧农业大数据平台解决方案。该方案涵盖驾驶舱、农业用地“一张图”、土壤环境监测、土地质量评价、作物生长状态监测评估及农业生产管理等功能模块，通过大数据、AI、GIS等技术实现农业智能化、精准化发展，助力提升农业生产效率与资源利用率，推动现代农业高质量发展。
数字化管网，筑牢城市生命线！
本方案推出数字孪生城市地下管网信息平台，融合物联网、云计算等技术，实现管网数据全面融合与实时感知。通过建立地下管网数字档案，精细运营动态管理；实时监测管网运行状态，三维可视化呈现，提升安全管理效率；构建预警预报模型，科学预判异常状况；支持规划建设的可视化模拟分析，优化铺设方案。助力城市治理现代化，保障安全与承载能力。
英伟达提出全新Star Attention，10倍加速LLM推理！登顶Hugging Face论文榜
英伟达推出的Star Attention技术，旨在解决Transformer模型在长序列推理中的高计算成本与速度瓶颈问题。通过两阶段块稀疏近似方法，第一阶段利用块局部注意力并行处理上下文信息，第二阶段通过全局注意力机制交互查询与缓存令牌，从而显著提升计算效率并减少通信开销。该技术可无缝集成到现有LLM中，将内存需求和推理时间降低多达11倍，同时保持高准确性。然而，其在极长序列处理中可能面临内存限制，并增加模型复杂性。尽管如此，Star Attention为长序列推理提供了创新解决方案，推动了Transformer模型的实际应用潜力。
推动大模型自我进化，北理工推出流星雨计划
北京理工大学提出SRA-MCTS（Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search），一种通过蒙特卡洛树搜索增强大型语言模型推理能力的方法，专注于复杂代码生成任务。该方法让模型自主生成高质量中间推理路径，提升代码生成的准确性和多样性。实验表明，SRA-MCTS在多个基准测试中显著优于传统CoT方法，尤其在小模型上表现出强大自我改进能力。然而，方法仍存在小模型评估能力和MCTS超参数调整依赖人工经验等局限性，未来将探索更先进的评估模型和算法优化。
文生图架构设计原来如此简单之分布式服务
想象一下，当成千上万的用户同时要求AI画图，如何公平高效地处理这些请求？文生图/图生图大模型的架构设计看似复杂，实则遵循简单而有效的原则：合理排队、分工明确、防患未然。