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历Together AI
提供模型推理服务的公司
- Emmi 加入 Mistral 加速 AI 原生行业
- walkinglabs/learn-harness-engineering
- GitHub 连续第三年获评 Gartner® 企业 AI 编码代理魔力象限™ 领导者
- 专业化胜过规模化：多数AI采购决策忽视的战略变量
- 如何通过评估与可观测性赢得利益相关者信任
- MagenticLite、MagenticBrain、Fara1.5：为小模型优化的智能体体验
- Datasette Agent
- AI系统监管会变得更难吗？
- Vega：AI时代数字身份的零知识证明
- Cohere 收购 Reliant AI 以扩展主权企业 AI
- 为何MoE模型能从推测解码中获益更多
- 宣布与Indra Group和Multiverse Computing签署战略合作备忘录
- OpenAI模型推翻离散几何核心猜想
- 强化新加坡AI未来：新国家伙伴关系
- vLLM 中的弹性专家并行
- 大规模推理基准测试：编码智能体
- 代码即代理工具
- 推出带 Modal 沙箱的 Claude 托管 Agent
- Co-Scientist：加速科研的多智能体AI伙伴
- 发现新型传染病背后的分子开关
- 加速发现肝病机制
- Gemini for Science：新发现时代的AI实验与工具
- 谷歌反重力 2.0 发布
- 推进内容溯源，构建更安全透明的AI生态
- 可扩展语音代理设计：Amazon Nova Sonic 的多代理、工具与会话分割
- 推出 Ettin Reranker 系列
- Import AI 457：AI 震网；诅咒的 Muon 优化器；与正向对齐
- 五分钟看懂LLM过去六个月
- 用 Amazon Nova 2 提示词做内容审核
- 将本地 GitHub 会话带到任何地方
- 开放Agent排行榜
- VeRL-Omni 发布：扩散与全模态模型的简易、快速、稳定 RL 训练
- 搭建 agentic 系统前五步基础设施：Tailscale、Termius、tmux、私有 Git 仓库、全脚本化
- Imbad0202/学术研究技能
- “无法”论证的安全案例模板
- 前沿AI问答评估开发早期洞察
- LLM架构最新进展：KV共享、mHC与压缩注意力
- 第四次进展报告
- 推进系统性AI安全领域：资助开放
- 评估前沿AI系统的早期经验
- 新型评估与Agent脚手架赏金计划
- 长文本任务
- 我们的第一年
- 安全案例如何助力前沿AI安全
- AISI挑战基金新更新
- RepliBench：衡量AI系统中的自主复制能力
- Together AI 与 Pearl Research Labs 合作降低 AI 推理成本
- ChatGPT 中的全新个人理财体验
- Inspect Cyber：Agentic网络评估新标准
- 国际联合测试演习：Agentic 测试
- 穿越未知：构建社会对前沿AI的韧性
- 当前AI系统的局限性映射
- 2028：全球AI领导力的两种情景
- 边界点越狱：突破最强AI防御的新方法
- Stream Vision Agents 与 Amazon Nova 2 Sonic 实时语音代理
- 解锁连续批处理中的异步性
- vLLM x Mooncake 规模化服务 Agent 工作负载
- 深化与Google DeepMind的合作关系
- 我们的2025年度回顾
- 我们应对AI生成儿童性虐待材料的方法
- AI评估中的国际共识与开放问题
- 云代理的开发环境
- 资助60个项目推进AI对齐研究
- 使用 Amazon Nova Sonic 和 WebRTC 构建实时语音流应用
- AIMIP 发布：AI 天气与气候模型比对项目 | Ai2
- 我们对Claude Mythos Preview网络能力的评估
- 我们对OpenAI GPT-5.5网络能力的评估
- 推出语音查找器——从600多种声音中快速为你的应用找到合适声音的新工具
- 开放模型生态如何持续放大优势
- MatterSim 推动材料AI：实验合成、更快模拟与多任务模型
- 地牢与桌面：用 GitHub Copilot CLI 构建程序化生成 Roguelike
- 如何与AI协作并实现复利
- 如何实现真正的无服务器GPU
- Sub-32B 开放权重
- 中国AI实验室内部笔记
- Import AI 453：破解AI智能体；MirrorCode；以及关于渐进式失能的十种观点
- Import AI 455：AI系统即将开始自我构建
- Import AI 456：RSI与经济增长；AI监管的激进可选性；神经计算机
- Import AI 454：自动化对齐研究；中国模型安全评估；HiFloat4
- SocialReasoning-Bench：衡量AI智能体是否以用户最佳利益行事
- AWS 上基础模型训练与推理的构建模块
- Flow-OPD：流匹配模型的在策略蒸馏
- OncoAgent：用于隐私保护肿瘤学临床决策支持的双层 Multi-Agent 框架
- xAI将Colossus 1租给Anthropic做inference
- 自适应并行推理：高效推理扩展的下一范式
- 部署并推理 HuggingFace 上的任意模型
- 在 Modal 上构建 RL 定理证明工作流
- 自动扩缩 Autoresearch：在 Modal 上为你的 agents 提供弹性 GPU
- 立即报名 OpenClaw: After Hours @ GitHub
- 面向初学者的 GitHub Copilot CLI：交互模式与非交互模式
- 提升 GitHub Agentic Workflows 中的 token 效率
- Apple 隐私保护 Machine Learning 与 AI Workshop 2026
- 教 Claude 理解为什么
- 在 OpenAI 安全运行 Codex
- 通过语法约束解码改进小型语言模型的 Bash 生成
- 服务 DeepSeek-V4：为什么百万 token 上下文是推理系统问题
- EMO：为涌现模块化预训练 Mixture of Experts | Ai2
- EMO：为涌现模块化预训练混合专家
- rohitg00/从零开始的 AI 工程
- wanshuiyin/睡眠中自动 Claude Code 研究
- 克服奖励信号挑战：在 SageMaker AI 上使用 GRPO 进行基于可验证奖励的强化学习
- 用 GPT-5.5 和 GPT-5.5-Cyber 扩展网络安全可信访问
- 自然语言 Autoencoders
- 大词
- 通过 API 中的新模型推进语音智能
- AlphaEvolve：我们的 Gemini 驱动 coding agent 如何在各领域扩大影响
- LLM Architecture Gallery上线，集中展示LLM架构图
- APEX：面向 AI 生成音乐的大规模多任务美学感知流行度预测
- 参数高效的多视角熟练度估计：从判别式分类到生成式反馈
- RLDX-1 技术报告
- ConardLi/garden-skills
- EKKOLearnAI/hermes-web-ui
- JackChen-me/open-multi-agent
- 用 vLLM x Mooncake 大规模服务 Agentic 工作负载
- 用 MRC（Multipath Reliable Connection）解锁大规模 AI 训练网络
- Microsoft 在 NSDI 2026：大规模网络系统进展
- MolmoAct 2：面向现实世界机器人工作的开放基础 | Ai2
- MolmoAct2：面向现实世界部署的动作推理模型
- OpenAI 如何大规模交付低延迟语音 AI
- 更好的模型，更快的训练：用于单细胞基础模型的 Sigmoid Attention
- 支撑大规模高效推理的基础研究
- Together AI 与 Adaption 建立合作伙伴关系
- 现代 LLM 中 Attention 变体的可视化指南
- vLLM 中的 DeepSeek V4：高效长上下文 Attention
- 介绍 GPT-5.5
- NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni：面向文档、音频和视频 agent 的长上下文多模态智能
- vLLM 中混合 SSM 模型的分离式 Serving
- 用 vLLM 运行基于 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 的高效多模态 agentic AI
- NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 模型现可在 Amazon SageMaker JumpStart 使用
- 用分布感知 speculative decoding 将 RL rollouts 加速最高 50%
- Together AI 首日向开发者提供 NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni
- DeepSeek-V4 Pro 现已在 Together AI 上可用
- 面向 LLM 的大规模交互识别
- 从 732 字节到无处可去：在生产环境中关闭 Copy Fail
- 无冲突的容量：面向 AI-native 团队的多租户 GPU 集群设计指南
- 分别训练，合并到一起：基于 mixture-of-experts 的模块化 post-training
- Coding Agent 的组成部分
- 我们能靠 AI 走向更可持续的世界吗
- 国际声学、语音与信号处理会议（ICASSP）2026
- SWE-Check：Bug 检测快 10 倍
- LLM 0.32a0 是一次重大的向后兼容重构
- MoCapAnything V2：面向任意骨架的端到端动作捕捉
- 用于长时程生产力模拟的大规模合成计算机
- 我们如何构建多-agent研究系统
- Claude Developer Platform 推出高级工具使用
- 用 Agent Skills 让 agent 适应真实世界
- 用 AI agents 编写高效工具
- 长时间运行的应用开发的 harness 设计
- 用一组并行 Claude 构建 C 编译器
- 推出高级账户安全
- Anthropic Labs 推出 Claude Design
- 用 Responses API 中的 WebSockets 加速 agentic 工作流
- 在 ChatGPT 中引入工作区 agents
- OpenAI 模型、Codex 和 Managed Agents 登陆 AWS
- 哥布林从何而来
- 实践中的可信 agent
- 为 Intelligence Age 构建计算基础设施