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当AI应用都在「撒钱」时，谁来扛住千亿交互背后的算力大考？
春节将至，AI应用竞争激烈，各大厂商纷纷「撒钱」。行业预测除夕当晚主流AI应用交互量或破千亿次，考验底层算力。Remy爆火时，共绩科技助其扛住流量冲击，其弹性算力调度优势明显，适合春节流量洪峰。
杭州跑出的AI独角兽，突围大模型的“第二战场” | 甲子光年
2025年AI行业有转变，算力堆叠对大语言模型性能提升放缓，空间智能成“第二战场”。谷歌、英伟达等巨头纷纷布局，群核科技作为杭州“变量”，发布业界首个3D室内空间大模型，构建数据飞轮，技术有望落地多领域。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
华为创造AI算力新纪录：万卡集群训练98%可用度，秒级恢复、分钟诊断
大模型落地需强大算力集群支撑，构建万卡级算力集群是顶尖挑战。华为昇腾万卡算力集群近乎‘永不罢工’，其公开技术秘密，提出‘3+3’双维度技术体系，多项指标表现优异。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢，介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
昇腾+鲲鹏联手上大招！华为爆改MoE训练，吞吐再飙升20%，内存省70%
最近华为在MoE训练系统给出算子和内存优化新方案，三大核心算子全面提速，系统吞吐再提20%，Selective R/S实现内存节省70%，为大规模MoE模型训练扫清障碍。
每2秒吃透一道高数大题！华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程，通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环，从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破，实现大模型高效训练。
缩放定律Scaling正慢性死亡，算力收益递减，AI的下一个增长极是模型如何交互
前Google Brain科学家Sara Hooker论文指出，统治AI十年的缩放定律Scaling走向慢性死亡，算力收益递减，研究重点将转向推理时算力和模型如何交互，还分析了算力崇拜兴起、缩放法则裂痕及未来方向。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。
清华孙茂松团队 × 深言科技：以解释作为训练信号，让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解，成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型，把幻觉检测提升为整体评估，以解释作为训练信号，8B模型在多任务上超闭源大模型。