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Taylor Ye

Bitdeer AI荣获2025年AI Breakthrough MLOps创新奖

Bitdeer AI荣获2025年AI Breakthrough “MLOps创新奖”

新加坡，2025年7月1日（GLOBE NEWSWIRE） — Bitdeer Technologies Group（纳斯达克股票代码：BTDR）旗下快速成长的AI新型云平台Bitdeer AI荣获AI Breakthrough颁发的“MLOps创新奖”。该奖项属于第八届AI Breakthrough大奖，由领先的市场情报机构AI Breakthrough设立，旨在表彰人工智能行业中最具影响力的公司、技术和产品。 Bitdeer AI因其在机器学习运维（MLOps）方面的全方位创新而获此殊荣。我们的AI云平台通过可扩展的基础设施、自动化编排流程以及与主流框架的无缝集成，大幅提升企业与开发者的开发效率，加速实现业务价值。平台支持高效管理大规模AI/ML训练任务，使团队能够灵活实验不同模型并高效部署解决方案，从而缩短开发周期、提升整体性能。此外，Bitdeer AI积极推动跨行业的协作与知识共享，助力人工智能的广泛应用。 AI Breakthrough董事总经理Steve Johansson表示：“Bitdeer AI让各类规模的企业都能以较低成本使用AI技术。在此之前，AI模型的开发

Multiverse 如何重构并行推理范式

Data Science & Machine Learning

并行思考：Multiverse 如何重构并行推理范式

大语言模型正在成为现代 AI 系统的核心驱动力，但它们的生成方式至今依然深受主流的“自回归”机制的限制。这种逐词输出的线性逻辑虽然简单有效，却天然不适合解决结构复杂、逻辑多元的推理任务。模型的参数越来越大，对算力的要求也极具增加。是否能有什么方法提升模型的效率来应对这些问题？最近，由卡耐基梅隆大学（CMU）Infini-Al-Lab 和NVIDIA研究者联合完成的最新工作发表了《Multiverse: Your Language Models Secretly Decide How to Parallelize and Merge Generation》文章，Bitdeer AI 提供了训练与推理阶段的 GPU 算力支持。其团队的这项研究提出了一个核心观点：并行逻辑并不缺席于语言模型，只是以往的监督微调技术并非有效利用其逻辑。他们提出了Multiverse, 一个能够实现原生并行生成的新型生成模型，其最终成果Multiverse-32B 在真实推理任务中性能媲美 AR-LLMs，并凭借并行生成在相同上下文下展现更优扩展性。其单 token 生成耗时可减少达 2 倍（视并行度而定）

Bitdeer AI 宣传图，文字为‘AI Agent 经济时代即将到来’，画面中心为机器人，周围环绕医疗、法律、编程和客服等行业图标。

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AI智能体的崛起：从基础模型到自主工作流

到2025年，人工智能领域的关注重点已从构建更大规模的模型转向实际部署AI智能体。这些自主系统能够在极少人为干预的情况下进行推理、规划并执行任务。在红杉资本2025年"AI巅峰峰会"上，一个核心观点成为共识：未来的发展关键不在于打造更强大的模型，而在于构建更高效的智能体，它们将推动各行各业实现变革性突破。本文将探讨AI智能体的兴起、新兴的"智能体经济"、为充分发挥其潜力所需的思想转变，并展望这些系统如何重新定义工作模式。这一转变标志着一场深刻的平台变革。AI智能体已不再仅仅是工具，而是能够重塑工作流程、释放前所未有效能的自主协作伙伴。无论是实现复杂流程的自动化，还是在动态生态系统中进行协同作业，智能体都将从根本上改变数字世界和物理世界的大规模工作组织方式。从工具到团队伙伴过去十年，人工智能已从静态的预测工具（如推荐算法或基础聊天机器人），发展为可以协助完成代码补全、内容撰写等任务的动态助手。如今，人工智能正在迎来新的飞跃：不仅能提出行动建议，更能自主执行任务的智能代理。这些代理能够连接 API、管理文档、分配任务，并在互联系统中优化决策，真正成为团队伙伴，而不仅仅是工具。

Bitdeer AI 宣传图，展示 Neocloud 优势：高性能 GPU 访问、具成本效益的定价、AI 优化基础设施和灵活部署选项。

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Neocloud 助力商业价值：从 LLM 到实时 AI

在快速发展的 AI 创新领域，企业正转向 neocloud 服务商来满足其计算需求。与 AWS、Azure 或 Google Cloud 等传统超大规模云服务商不同，neocloud 平台专注于 GPU 即服务（GPUaaS），为人工智能和机器学习工作负载提供定制化基础设施。凭借在成本效率、高性能和灵活性方面的优势，neocloud 正逐渐成为初创公司和大型企业的首选，帮助它们通过优化的 AI 基础设施实现可观的投资回报率（ROI）。真实应用场景：Neocloud 的优势 Neocloud 平台正在改变企业在各个行业中应用 AI 的方式。以下是推动其广泛采用的一些关键应用场景： * 大语言模型（LLM）训练与微调：训练大型语言模型需要强大的计算能力。通过高性能 GPU，支持更快的训练与微调，适用于自然语言处理、聊天机器人等应用。 * 媒体与设计领域的生成式 AI：从生成高质量视觉内容到自动化设计流程，平台为媒体、娱乐和营销行业提供生成式 AI

标题为“什么是Neocloud？“图片，展示云服务器连接算力节点。

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Neocloud在AI产业的崛起及其影响

人工智能的迅猛发展正在深刻重塑企业的运营、创新和竞争方式。从大规模模型训练到实时推理，AI工作负载对计算能力的需求正以空前速度增长。尽管AWS、谷歌云和微软Azure等传统超大规模云服务商仍占据主导地位，但市场格局已不再由它们独占。一类名为neocloud的新型云服务提供商正在崛起，专门满足AI开发的独特基础设施需求。这些为机器学习和高性能计算（HPC）量身构建的neocloud平台，正在赋能初创企业、研究机构和中小企业，使其能够以更高的敏捷性、成本效益和专业化程度获取强大计算资源。什么是Neocloud？它有何不同？ "neocloud"一词可能源自希腊语前缀"neo-"（意为"新"）与"cloud"的组合，象征着一种专为AI量身定制的新型云计算模式。 Neocloud服务商本质上是提供GPU即服务（GPUaaS）的云基础设施公司，其架构针对AI工作负载（如模型训练、推理及数据密集型模拟）进行了深度优化。这些AI原生的平台具备以下特性： * 灵活部署，工作负载隔离根据AI需求自由选择环境：高性能裸金属服务器、可扩展虚拟机或轻量级容器 * 透明计价，成本可控无隐藏费

迈向通用人工智能：推理驱动的实现路径

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迈向通用人工智能：推理驱动的实现路径

人工智能（AI）在过去十年经历了革命性变革。这项技术早已突破早期基于规则的系统和单一任务自动化的局限，如今已渗透到我们日常生活的方方面面——从内容推荐、语音助手，到医学影像诊断，甚至能生成类人文本。然而值得注意的是，尽管取得这些突破，当前AI系统本质上仍属于"狭义人工智能"范畴。现有AI模型大多属于"狭义AI"（Narrow AI），即专为图像分类、语言翻译或游戏博弈等特定任务设计的系统。它们在预设领域表现卓越，却难以实现跨领域适应学习，也无法解释自身决策逻辑。这种局限性促使科研人员开始追求更强大、更通用的智能形态：人工通用智能（AGI）。 AGI意味着机器能像人类一样，在不同领域灵活理解、学习和应用知识。而实现AGI的关键？正是推理能力。狭义人工智能的局限性狭义AI系统在其预设范围内表现卓越：能击败国际象棋大师、实时转录语音、甚至创作诗歌。但这些系统本质仍是基于统计的引擎——通过历史数据优化输出结果，而非真正理解或思考。核心局限： 1. 缺乏迁移学习能力：训练识别动物的视觉模型，无法直接理解工业零件 2.

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什么是多模态人工智能？

人工智能（AI）正在迅速从狭窄、单一任务的模型，演进为能够处理多种输入类型、具有感知与推理能力的复杂系统。这一演进体现在“多模态人工智能”上, 这是一类强大的AI系统，能够理解并综合来自不同数据类型的信息，如文本、图像、音频、视频，甚至是传感器输入。那么，究竟什么是多模态AI？它的底层工作机制是怎样的？它又为何正在彻底变革从医疗到电商等多个行业？接下来，我们将深入剖析多模态AI的技术架构以及其在现实世界中的应用。什么是多模态人工智能？多模态人工智能是指能够处理、解释并生成来自多种模态（或数据类型）信息的系统。与仅处理单一模态的模型不同（如早期的聊天机器人只能处理文本，经典的图像分类器只处理视觉信息），多模态模型能够整合来自多个来源的数据，从而做出更加明智且具备上下文意识的决策。举例说明：一个多模态AI模型可能会： * 分析一张皮疹的图片， * 阅读附带的患者病历记录， * 听取患者对症状的描述， * 然后给出诊断建议。这种通过整合多种模态来实现“像人类一样理解”的能力，正是多模态AI与众不同之处。多模态人工智能的技术基础 1. 模态类型（Moda

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突破基础框架：RAG性能优化

在上一篇文章中，我们深入探讨了检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的核心架构原理。这种创新性地将大型语言模型（LLMs）与信息检索系统相结合的技术范式，显著提升了生成内容的准确性与可追溯性。然而，当基础RAG方案部署到实际生产环境时，工程团队往往会面临四大关键挑战：实时响应性能的优化瓶颈、检索结果相关性的提升需求、复杂上下文理解能力的增强要求，以及生成内容事实一致性的保障难题。本文将系统性阐述RAG性能优化的系统性技术方案，包括架构设计的工程优化策略，分析检索算法在效率与精度之间的平衡方法，以及领域自适应微调的核心技术要点，并重点介绍最新的自主代理式RAG（Agentic RAG）实现路径。通过这种多维度、多层次的技术升级与创新实践，开发者能够构建出真正满足企业级严苛要求的下一代RAG系统。快速回顾：什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）由两个核心模块组成： * 检索器（Retriever）：通过稠密或稀疏检索方法，从外部知识库中提取排名前k的相关文档。

A2A与MCP图示：A2A为代理互联，MCP为代理调用工具。

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A2A vs MCP：AI 代理互联网协议之争

随着人工智能技术从单一模型和孤立功能向更高层次发展，一种新型范式正在崛起：基于智能体的模块化系统，打破AI代理孤岛。这类系统能够将复杂任务分解为子任务，实现组件间智能通信，按需调用工具，并以可控方式访问记忆体或应用程序接口。在该领域最具前景的两大框架当属谷歌DeepMind提出的A2A（智能体间交互协议）与Anthropic公司研发的MCP（模型上下文协议）。虽然二者都致力于解决多智能体协同与模块化AI架构中的共性难题，但其技术路径却存在本质差异。本文将深入解析A2A与MCP的核心原理、运作机制及架构哲学，通过对比这两大框架的技术角力，揭示通用型智能体AI系统的未来发展方向。 A2A 与 MCP 的对比分析谷歌A2A：智能体间交互协议 A2A协议由谷歌提出，旨在开发具备复杂推理能力的协作式AI智能体，使其能够通过通信与任务委派实现高效协同。该协议作为一套通信与任务协调标准，支持智能体实现以下核心功能： * 自主任务委派：将子任务动态分配给其他智能体 * 独立运行环境：维护各自的执行上下文及记忆存储 * 结构化通信：采用可追溯、支持递归的标准化请求/响应格式 *

Bitdeer AI 横幅，介绍 Model Context Protocol（MCP），用于增强 AI 的记忆和上下文感知能力

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什么是模型上下文协议（MCP）？

随着人工智能的快速发展，对模型之间更好的协同、互操作性以及上下文理解的需求变得前所未有地迫切。模型上下文协议（MCP）正是在这样的背景下应运而生——这是一项新兴的规范，目前在 AI 社区和各大科技公司中迅速获得了关注。到 2025 年初，MCP 已成为开源 AI 生态系统中最受关注的创新之一，标志着模型、工具和智能体之间迈向标准化通信的重大转变。从 GitHub 上的开源贡献者到 Hugging Face 和 OpenAI 等大型平台，MCP 的关注度持续攀升。随着 AI 行业向模块化、可组合系统以及自治智能体方向发展，MCP 不仅是一种趋势，更有可能成为下一代 AI 开发的基础设施。该协议最初由 Anthropic 于 2024 年 11 月提出。Anthropic 将 MCP 作为一个开源倡议推出，旨在实现

图片展示Llama 4 Maverick在Bitdeer AI Cloud上线，展示了一个驼羊吉祥物和平台界

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Llama 4 现已上线 Bitdeer AI Cloud 平台

4 月 5 日，Meta 正式发布全新一代大型语言模型 Llama 4，为开源 AI 生态带来重要突破。作为迄今为止 Llama 系列最强版本，Llama 4 在推理能力、指令理解和整体性能方面均实现显著提升。本次发布的核心模型包括 Llama 4 Maverick（约 4000 亿参数）和 Llama 4 Scout（约 1090 亿参数），均基于 Mixture of Experts（MoE）架构，具备 170 亿活跃参数，兼顾性能与效率。本文将带您深入了解 Llama 4 的关键更新、与 Llama 3 的对比优势、

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RAG在商业知识管理与决策中的应用

在信息如此发达，竞争力愈发激烈的放下，企业决胜的关键有可能就在其对于外界变化所作出的反应速度，或者小到用户对企业给出的解决方案的效率的判定。总之，如何能够更快，更好更准确的在海量的数据中获取最优的信息至关重要。企业每天都会生成和处理海量数据，从电子邮件、内部文件到客户交互和市场研究，应接不暇。并且不同的部分所使用的系统都有差异存在信息孤岛的现象。并且，这些信息往往分散在不同系统中，难以高效检索、分析和应用。传统 AI 模型通常依赖静态的预训练知识，无法提供实时、上下文相关的洞察，导致信息滞后、决策效率低下。而检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）的出现，为这一难题提供了突破口。RAG 的吸引力在于它在转变企业知识管理方面具有巨大的潜力。它将实时信息检索与生成式 AI 相结合，使企业能够从大量数据中快速提取关键信息，并将其用于战略决策。特别是在处理非结构化的文本，这类需要消耗大量人工的情况下，RAG能很好的处理这些信息。通过应用RAG技术，企业能够更快地响应市场变化，优化运营流程，并构建更敏捷的数据管理体系。什么是 RAG？ R

SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 荣登 SGTech-Tech Transforms Life – 第二季

Bitdeer AI 很荣幸被收录于 SGTech《Tech Transforms Life》第二季。这是一档视频系列，展示了科技如何在新加坡及全球范围内塑造我们的生活、工作方式和社交连接，并深入探讨各行业的创新实践。该系列由新加坡副总理王瑞杰在 SGTech 年度晚宴上正式启动，汇聚了行业领先企业，展示信息与通信技术（ICT）领域的前沿创新。《Tech Transforms Life》聚焦六大关键主题，这些主题正引领行业发展：数字化转型、数字化、人工智能（AI）、数字信任与网络安全、人才与技能，以及可持续发展。作为 SGTech 的成员，Bitdeer AI 受邀分享我们在 AI 云计算领域的专业经验，并展示如何助力全球企业、研究人员和开发者实现 AI 驱动的创新变革。我们的平台提供高性能、可扩展的 AI 云计算和 AI Studio，帮助中小企业、

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖

新加坡，2025 年 3 月 26 日—— 作为Bitdeer Technologies Group（NASDAQ: BTDR）旗下的创新 AI 云服务提供商， Bitdeer AI 荣获 2025 年人工智能卓越奖（Artificial Intelligence Excellence Awards），并被 Business Intelligence Group 评选为“互联网与技术”类别的杰出企业。这一殊荣充分彰显了我们公司在人工智能创新领域的卓越贡献和持续推动 AI 发展的承诺。人工智能卓越奖旨在表彰引领 AI 变革的企业、技术和专业人士。获奖者由行业专家评审团严格评选，依据创新性、影响力以及 AI 解决方案的实际成效进行综合考量。 “我们非常荣幸能够获得 Business Intelligence Group 的认可，” Bitdeer

AI Applications

什么是智能体 (Al Agent)？

在人工智能迅速发展的时代，AI(Agent)智能体已成为创新的核心。与依赖持续人工输入的传统AI模型不同，AI智能体能够自主操作，利用实时数据和先进的基础模型来做出决策并执行任务。这些智能系统正在变革各行各业——提升客户服务、简化财务咨询、优化自动化流程并促进更智能的决策制定。在本文中，我们将探讨AI智能体的定义、运作原理及其对未来技术和商业发展的影响。什么是AI智能体？ AI智能体是一种能够感知环境、处理信息、做出决策并采取行动以实现特定目标的自主系统。这些系统利用机器学习、自然语言处理（NLP）以及其他AI技术与人类和其他系统进行互动。与传统软件不同，AI智能体能够根据数据输入和环境反馈持续学习和适应，使其能够在最小化人工干预的情况下处理复杂任务。简言之，AI智能体可以接收指令，确定实现目标的最有效方式，并独立执行。 AI智能体的关键组成部分 AI智能体由多个核心组件构成，这些组件协同工作以实现智能和适应性行为： 1. 感知 – 理解环境感知使得AI智能体能够从不同来源收集和解读数据，如: * 文本：用户查询、文档或聊天消息。 * 语音和音频：语音命令

什么是 AI 中的 Token？开发人员和企业的全面指南

人工智能（AI）的日益普及使越来越多的人开始了解它，而大语言模型（LLM）是其中最为人熟知的部分之一。在大语言模型（如 DeepSeek 或 ChatGPT）中，核心存在一个称为“Token”的概念。然而，您可能尚未深入了解 Token 的具体含义及其重要性。在本文中，我们将带您深入探索 Token 的世界，包括：Token 的概念、技术定义、不同模型中的 Token 化过程、定价考量、Token 限制，以及 AI 开发者应注意的商业影响。理解 Token：AI 语言的基本构建单元什么是 Token？ Token 是 AI 模型处理文本的离散单元，用于理解和生成类人语言。根据分词方法的不同，一个 Token

IAM用户 vs 子账户 vs 资源组：如何选择你的云上"管家"？

AI Applications

IAM用户 vs 子账户 vs 资源组：如何选择你的云上"管家"？

假设你是一家初创公司的CTO，正将业务迁移到云端。面对团队协作和成本管理的双重挑战，你需要回答两个关键问题：如何让成员安全共享资源？如何避免财务与权限的混乱？此时，云平台的三大"管家"——IAM用户、子账户和资源组将成为你的最佳助手。三者的定义解释： * IAM用户：权限实体（工牌机制），基于策略执行身份验证与授权，如同企业员工凭工牌权限进出指定办公区域（权限边界控制）。 * 子账户：账户级资源隔离单元（独立子公司架构），具备独立计费、资源池和配额体系，类似集团子公司独立核算且默认资源隔离。 * 资源组：业务聚合单元（跨部门项目组），通过标签归集多账户/用户资源，并统一应用安全策略，如临时项目组整合跨部门资源实现目标。为了更方便的让您了解这三者的作用以及如何使用，以下列出了三个实际的使用场景帮助您理解如果选择适合您的协作方式。场景一：5人团队的协作困局需求背景: 团队共用主账号，但需要： 1. 开发人员仅管理服务器，不可查看账单 2. 财务仅下载发票，禁止操作资源 3. 所有费用由主账号统一支付 4. 测试环境与生产环境严格隔离

Bitdeer AI 被评为《软件报告》2024年度全球百强软件公司

Bitdeer AI 被评为《软件报告》2024年度全球百强软件公司

新加坡，2024年11月21日（GLOBE NEWSWIRE）——作为纳斯达克上市公司Bitdeer Technologies Group（股票代码：BTDR）旗下的创新AI云服务提供商，Bitdeer AI自豪地宣布被《软件报告》（The Software Report）评为2024年度全球百强软件公司之一，并在云管理类别中排名第八。《软件报告》的全球百强软件公司奖项是软件行业内备受推崇的荣誉，基于对产品功能、客户满意度、企业声誉、创新能力及组织实力的严格评估而授予。评选过程结合客户反馈及深入研究，参考了Glassdoor、G2 和 Capterra等知名平台的数据，同时考量ESG（环境、社会及公司治理）举措、企业的长期可持续性及行业影响力。Bitdeer AI能与众多行业领军企业一同入选，彰显了公司在提供可扩展的无服务器AI云解决方案方面的卓越表现，以及为客户创造持久价值的承诺。 “我们非常荣幸能够被《软件报告》评选为2024年度全球百强软件公司之一。这一奖项体现了我们在提供可扩展的无服务器AI云解决方案方面的努力，也证明了我们对推动创新和助力客户实现卓越成果的承诺。” Bi