「动态算力分配」共找到 1224 篇相关文章
刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目，能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果，以流式传输提供带引用答案，前后端结合，还介绍了特性、原理、技术栈等。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程，引发多方面变革。总结其特征与演化方向，分析学科应用要求与成功案例，还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
光计算如何走向实际部署？清华、上交提出光计算走向实用化的技术路线图
传统电子计算算力遇瓶颈，光计算成为下一代算力新方向。清华与上海交大研究团队联合在Nature Nanotechnology发表研究，提出国际首个光计算实用化统一评价框架与技术路线图，为光计算落地部署提供明确指导。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
20%的美国打工人把活儿甩给AI！被替代的是任务，不是岗位
8月6日，Epoch AI联合Ipsos发布职场调查报告，20%美国就业者将工作甩给AI，表明活儿在人和AI间重新分配。AI参与广但不深入，用时情况不一，输出多需修改，先冲击外包工作，且使用不均衡。
他想让TPU成为AI界的X86！
2026世界人工智能大会期间，中昊芯英主办分论坛，新一代全自研TPU架构AI芯片“须臾®”亮相，华东地区首个国产TPU智算千卡集群落成。“须臾®”算力强、成本低，集群全链路国产化，中昊芯英探索TPU突围路径。
重磅！翁荔最新Scaling Law深度洞察来了
北大毕业的前OpenAI高管翁荔（Lilian Weng）的《Scaling Laws, Carefully》值得一读。Scaling law是预训练预算表，能帮少烧错钱。文章探讨大模型训练预算分配，分析Kaplan和Chinchilla结论差异及数据稀缺问题。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
疯狂扩产的PCB，会是下一个存储芯片吗？
2026年摩根士丹利拆解英伟达Rubin平台BOM报告显示，单机架PCB内容价值涨幅高达233%，增幅居首。AI算力系统演进使PCB日益重要，行业正扩产，但也面临技术、供需、上游材料等风险。