「硬件开发」共找到 2007 篇相关文章
Claude版Manus只用10天搓出，代码全AI写的！网友：小扎140亿并购像冤大头
Claude Cowork是面向工作场景的通用智能体，基于Anthropic自研模型打造。开发约10天，代码全由Claude Code写，人类仅负责规划等。它让非编程用户能用AI能力，这让扎克伯格20亿买Manus的操作显得冤。
WAIC机器人探展：我被全场最靓的崽「Moz1」种草了
2025 年世界人工智能大会上，千寻智能的人形机器人 Moz1 大放异彩。它搭载自研 VLA 模型 Spirit v1，具备强大泛化能力，硬件也有多项突破。千寻智能全栈自研技术，资本持续加码，有望推动具身智能商业应用。
OpenClaw 之父惊叹中国速度！大厂集体杀入新战场：用AI 批量制造“一人公司”
AI 发展改写创业规则，“一人公司”批量涌现。创业者借助 AI 工具降低开发门槛，通过外包灵活组建团队。其商业化紧跟技术风口、服务长尾需求，但变现呈“金字塔结构”，竞争靠速度、资源和效率。大厂参与培育市场，传统软件服务商与一人公司边界渐模糊。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
具身智能还需要一个「五年耐心」
作者与具身智能领域人士交流后认为，具身智能还需「五年耐心」。当下通用机器人进工业产线挑战大，一到两年或迎「GPT - 3.0 时刻」，但到「GPT - 4.0」阶段还需解决数据、硬件等诸多问题。
Pixel 10『打样』AI手机：苹果、华为、三星差几年？
谷歌发布被称为“全球最AI的手机”Pixel 10系列，全新Tensor G5+端侧Gemini Nano带来AI领先。文章将其与苹果、华为、三星手机对比，分析各品牌AI功能优劣势，指出未来手机竞争是硬件、系统与大模型的综合较量。
4 个月狂飙 22k Star，这本书凭什么？
Github上超火的开源项目《LLMs-from-scratch》中文版4月上市，4个月涨超22k Star。作者实操搭建类GPT - 2模型，涵盖大模型构建全流程。用PyTorch开发，代码少且有注释，对初学者友好，豆瓣评分9.3。
GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你
本文详细介绍了GPU工作原理及编程模式。它从图形渲染发展到GPGPU，NVIDIA推动其通用计算。还阐述了CPU/GPU异构架构，对比二者性能，介绍编译、加载、启动过程，以及GPU硬件架构、编程与执行模型，分析SIMD和SIMT。
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。