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10月1日· 周四

arXiv 论文日报

智能体重构系统底座

今天两篇系统向论文指向同一信号:AI 正从「模型能力」转向「基础设施适配」。一边是编码智能体在 HPC 上以 19.5% 用户量制造 55.8% 作业量,倒逼调度与资源管理重构;一边是联邦学习即服务在 Society 5.0 多场景下需要更聪明的客户端选择。效率与编排,正成为落地瓶颈。

📄 2 篇精选
📈 趋势速览热词里 agents(34)、efficient(18)、optimization(20) 同时走高,说明社区关注点正从「把模型做大」转向「把系统跑顺」。智能体负载的突发性与异构性,正在催生新的调度、缓存与选择策略,HPC 与联邦学习两条线殊途同归。
1
Towards Efficient HPC Systems for Agents: Challenges and Opportunities
💡 用真实作业数据揭示智能体负载已压垮传统HPC假设
系统高效Yunjia Zheng、Bintang Dwi Marthen、Zachary Pan 等
2
Enabling Efficient Client Selection in FL-as-a-Service for Multi-Application based Society 5.0
💡 把客户端选择做成服务化效率杠杆,直击IoT落地痛点
系统高效Prachi Nandi、Sonakshi Satpathy、Timam Ghosh 等

生成于 09:03 · 来源 arXiv · AI 编排

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