技术博客

阿里通义实验室提出了一种全新的AI研究方法论——IterResearch范式，推动人工智能研究从传统的线性累积模式向迭代进化模式转变。该范式通过迭代合成机制，持续优化推理能力，致力于构建具备长程智能的AI智能体架构。与传统方式不同，IterResearch强调在动态反馈中实现知识与模型的协同进化，提升复杂任务下的推理质量与泛化能力。这一范式为AI研究的可持续发展提供了新路径，有望在内容生成、科学研究辅助等领域实现突破性应用。

在这篇文章中，月之暗面推理系统的负责人何蔚然详细探讨了“Mooncake 分离式推理架构”的创新实践。基于实际业务经验，何蔚然分享了在有限的集群资源下，如何通过实施单点和分布式推理架构来增强集群处理大规模请求的能力。文章不仅介绍了面临的挑战，还提供了具体的解决策略，旨在为读者提供实用的指导和帮助。