Together
PulseAugur coverage of Together — every cluster mentioning Together across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
21 天有情绪数据
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AI公司Together和Fireworks AI将出席Raise Summit峰会
Together和Fireworks AI将参加Raise Summit峰会，两家公司的CEO将进行炉边谈话。Together的CEO Vipul Ved Prakash将与Lux Capital的Josh Wolfe讨论开源AI解决方案，而Fireworks AI的CEO lqiao将与Evantic Capital的Matt Evantic讨论AI基础设施。
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研究发现：开放模型在游戏生成方面优于封闭式 AI
Together 推出了 AI Browser Games 项目，在该项目中，开放式和封闭式 AI 模型竞争构建小型浏览器游戏。早期结果表明，与 Opus 4.8 等封闭式模型相比，Kimi K2.7 等开源模型表现出更快的性能和更低的成本，一些开源模型的成本甚至低至 20 倍。
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开发者创建 LLM 的语义缓存以削减云成本
一位开发者创建了一个 Go 库，通过实现语义缓存机制来解决大型语言模型 (LLM) 的扩展挑战。该解决方案通过采用两级查找系统来解决因相似用户查询而重复且昂贵的 LLM 调用问题。第一级使用确定性哈希处理相同的请求，而第二级利用向量相似性搜索来识别语义上相似的提示，从而降低企业的云账单。该库被设计为后端无关的，支持各种向量数据库和嵌入模型。
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Together Compute 发布关于推理引擎的深度讲解幻灯片
Together 发布了演示幻灯片，详细介绍了他们为大规模代理工作负载构建推理引擎的方法。为期两小时的深度讲解会议涵盖了请求生命周期、引擎核心的内部工作原理、GPU工作器功能、并行配置和推测解码。
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Together CEO：开放模型赋能企业保留数据控制权
Together的CEO Vipul Vedprakash在CNBC上表示，随着AI模型的进步，企业必须仔细考虑将专有数据发送到封闭系统。他强调，开放模型提供了一种解决方案，使企业能够在开发AI能力的同时，保留对其核心智能和数据的控制权。
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Together完成C轮融资，以扩展开放式AI基础设施
开放源代码AI基础设施提供商Together宣布已成功完成C轮融资。该公司处理的token数量显著增加，从每月300亿个token增长到每年400万亿个token。这一增长归功于包括Cursor、Decagon和Cartesia在内的众多团队的采用，他们正在利用Together的开放基础设施。
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Together AI 融资 8 亿美元 C 轮，加速开源 AI 发展
Together AI 已完成 8 亿美元 C 轮融资，以推进开源 AI 的发展。该公司强调，将其平台上的任务从闭源模型迁移到开源模型，成本显著降低，约为五分之一到七分之一。此轮融资旨在加速向更易于访问且成本效益更高的 AI 解决方案的过渡。
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Together 完成 8 亿美元融资，估值 83 亿美元，专注于开源生成式 AI
开源人工智能公司 Together 已完成 C 轮融资，融资金额为 8 亿美元，公司估值为 83 亿美元。该公司旨在构建最高效的生成式 AI 平台，并强调智能应丰富且价格合理的原则。此轮融资由《纽约时报》报道。
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Together 和 MiniMax AI 讨论 AI 优化
Together 和 MiniMax AI 正在联合举办一场讨论稀疏注意力和内核优化的谈话。此次活动在 X 上进行推广，旨在分享关于这些先进 AI 技术的见解。
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新的“进程 Sidecar”方法允许精确撤销语言模型的记忆
研究人员推出了一种名为“进程 Sidecar”的新颖方法，用于在安全训练后撤销语言模型中的学习信息。该技术旨在精确删除特定记忆，而不会像简单的减法方法那样负面影响模型的安全能力。该方法在新的 arXiv 论文中进行了详细介绍，使用了双系数编辑家族，并与标准任务算术相比，在多个模型上显示出改进的拒绝关闭率。
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Together 推出 AI工程师世界博览会竞赛，并设有奖品
Together 正在举办一场竞赛，以庆祝 AI工程师世界博览会。参赛者可以在 6 月 30 日星期二太平洋时间上午 9:00 之前提交他们的 AI 代理或手动选择 32 强赛的获胜者。奖品包括乐高奖杯、Mac Mini 和 1,000 美元的 Together 计算积分。
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Together AI 分享关于模块化架构经济影响的文章
Together（一家开源AI公司）分享了一篇由Carliss Baldwin和Kim Clark撰写的题为“代币经济学”（The Economy of Tokens）的文章。文章提出，在技术行业中，创建具有稳定接口的模块化架构比发明新产品更具经济意义。这一观点通过Vipul Ved Prakash在X上的转发分享。
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Together AI 推广开源推理研讨会
Together AI 强调了将代理推理从单次模型调用扩展到更大规模的复杂性。他们正在推广一个由 ZainHasan6 主持的即将举行的开源推理研讨会，时间为太平洋标准时间周一上午 9 点，由 aidotengineer 主办。
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AI代理将在世界博览会上协作进行开放科学
AI.Engineer 世界博览会将举办关于AI代理协作进行开放科学的讨论。具体来说，James Zou将展示EinsteinArena和DSGym的工作，重点关注多智能体数学发现和改进数据科学代理的评估方法。
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研究人员发现大型语言模型在生成多GPU内核方面存在困难
Together的研究人员发现，虽然大型语言模型能够高效地生成单GPU内核，但在多GPU内核生成方面却面临巨大挑战。当被要求创建针对多个GPU优化的内核时，这些模型表现不佳，经常无法编译或产生错误结果。这一限制源于单GPU（计算/内存带宽）和多GPU（互连）操作之间的瓶颈差异，而当前的大型语言模型无法有效处理这些差异。
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GLM-5.2模型在OpenAI兼容API功能指南中得到详细介绍
本教程通过OpenAI兼容API提供了使用GLM-5.2模型的指南，重点介绍了其高级功能。它详细介绍了如何设置Together和Hugging Face等各种提供商，安全地管理API密钥，并创建一个可重用的聊天包装器。该指南演示了实际应用，包括控制推理工作量、使用流式传输获取响应、实现函数调用、构建简单的工具使用代理以及执行长上下文检索。
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Together 为 Cartesia 的实时语音 AI 提供 GPU 基础设施
Together 为 Cartesia 提供托管 GPU 基础设施和集群控制，使其能够处理要求严苛的实时语音推理工作负载。Cartesia 的系统每天处理数百万分钟的音频，模型延迟约为 90 毫秒，需要强大的基础设施来处理连续流。
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AI模型提供商：用户寻求GLM 5.2、DeepSeek V4的欧洲选项
Reddit 的 r/LocalLLaMA 社区的一名用户正在寻找运行开源大语言模型的欧洲提供商，特别提到了 GLM 5.2 和 DeepSeek V4 Flash。用户指出，虽然 OpenRouter 列出了 GLM 5.2 的众多提供商，但绝大多数位于美国，只有少数在亚洲，并对这些模型似乎缺乏欧洲选项表示惊讶。
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Together AI 提供优化的 GLM-5.2 推理服务
Together AI 现已推出 GLM-5.2，据称该模型速度快，能够处理长上下文编码和代理工作负载。该公司强调其优化的服务基础设施，可在 OpenRouter 等平台上实现高吞吐量（TPS）。这一发展凸显了 Together AI 在高效推理方面的专注，以应对严苛的 AI 任务。
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Together 的 MiniMax-M3 通过增强的推理能力扩展了代理上下文
Together 发布了 MiniMax-M3，这是代理功能的一项进步，显著扩展了上下文窗口。这一新版本允许代理处理和保留来自长历史记录、图像、视频、文档和工具输出的信息。通过 Together 的推理优化，该开发能够大规模部署，这些优化提高了令牌吞吐量，并增加了每 GPU 花费的成本可以自动化的工作量。