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AMD 调整 RYZEN 9000 及旧款 CPU 价格，疑似因晶圆价格上涨等原因 AMD 也对处理器产品涨价。消息源称此次涨价已经从 12 月 2 日凌晨生效，涨价原因可能与晶圆厂被 AI 芯片抢占产能导致 CPU 这类产品的晶圆价格也在上涨。
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这个项目有意思，Glance 是一种用极少数据（1 个样本）和极低训练成本，就能通过“两阶段 LoRA 专家”显著加速扩散模型推理（最多 5×），同时基本保持生成质量的阶段感知加速方法。 你可以把现在的扩散画图模型（比如 Stable Diffusion）想成： “从一张纯噪声开始，慢慢擦干净，一点一点把画擦出来。” 问题是： 想画出一张好图，通常要“擦”几十上百次 每次都要跑一次大模型，既耗时又费显卡 所以很多人会觉得：“生成质量很好，就是太慢了。” 以前的加速思路，大多是： 重新训练一个“学生模型”，让它学会用更少的步数画完 但这需要很多训练数据、很多算力，还容易“降智”（泛化变差） Glance 换了一个思路： 不是平均地把所有步骤都压缩，而是观察： 前期的步骤，负责定结构和大致内容，很关键 后期的步骤，更多是在抠细节、去一点点噪声，有很多是“冗余”的 于是他们做了个“分阶段加速”： 给模型加两个很轻量的 LoRA 小插件： Slow-LoRA：用在前半段，“慢慢来”，少跳步，保证构图和语义不崩 Fast-LoRA：用在后半段，“能省就省”，大胆跳步，减少计算 这两个 LoRA 只需要用 1 张样本图、在 1 张 V100 上训练大约 1 小时 就能搞定，训练成本几乎可以忽略。 结果是： 相比原始模型，推理速度最快可以提升到 约 5 倍 但生成的图在各种测试集上，质量基本和原模型差不多，看不出明显下降。
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Agentic Document Extraction 如何通过“原生语言处理”打破 AI 的语言壁垒 核心背景：AI 的“隐形语言壁垒” 尽管 AI 发展迅速，但目前主流的大模型通常以英语语料训练为主。这就给非英语用户带来了一个 “翻译税” 的问题。 传统的文档处理流程通常是：中文文档 -> 翻译成英文 -> 提取信息 -> 翻译回中文。 这个过程不仅效率低，而且容易在翻译中丢失关键信息。 @LandingAI ADE 的解决方案：彻底的“原生化” ADE 采用了一种全新的方法：全流程原生语言处理，完全摒弃了中间的翻译层，核心优势体现在三个方面： 1. 直接处理中文文本： 系统具备与英语同等水平的中文语义理解能力。无论是标准的 PDF，还是带有手写笔记、公章遮挡的扫描件，ADE 都能直接“读懂”中文，无需先转换成英文。 2. 用中文定义规则： 这是最大的突破点。业务人员不需要懂代码，也不需要用英文写提示词。你可以直接用自然的中文业务语言告诉系统要提取什么。 例如：直接指令系统提取“裸眼视力(左眼)”或“耳鼻喉检查结论”，系统就能精准执行。 3. 结构化的中文输出： 处理结果直接以 JSON 或 Markdown 格式输出中文结构化数据，可以直接对接企业系统或用于人工审核，无需二次加工。 实际应用场景 · 员工健康体检筛选（医疗）： HR 不再需要人工翻阅几十页的体检报告。ADE 可以精准识别复杂的医疗术语，将每份报告的处理时间从 10-15 分钟缩短至 30 秒以内。 · 金融单据审核： 面对格式各异的银行存单，ADE 能在混杂了手写批注和公章干扰的情况下，精准提取“开户行”、“金额”、“有效期”等关键验证信息。 · 社保连续性审计： 自动提取社保缴纳的起止时间、断缴详情等。系统能理解“社保缴费中断”和“社保断缴”是同一个意思（语义一致性），这是传统关键词匹配很难做到的。
邵猛，中年失业程序员 😂 专注 - Context Engineering, AI Agents. 分享 - AI papers, apps and OSS. ex Microsoft MVP 合作 - 私信/邮箱：shaomeng@outlook.com 📢 公众号/小红书: AI 启蒙小伙伴
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