「硬件瓶颈」共找到 1026 篇相关文章
年入6亿、日本细分赛道第一，国产AI 硬件如何拿下日本智能家居市场？
国产 AI 硬件 SwitchBot 拿下日本智能家居市场市占第一。它单价低、安装灵活，以“非入侵式后装”理念，从智能开关拓展到多品类。2023 年扫地机器人 K10+ 大获成功，后又用 S10 试水美国市场，还推出 K20+ Pro 拓展场景。
突破类脑模型性能瓶颈：校正频率偏置实现性能与能效双突破｜NeurIPS 2025
香港科技大学（广州）等团队在NeurIPS 2025论文指出，脉冲神经网络（SNN）性能不佳根源是频率偏置，非二进制激活。团队提出Max - Former架构，校正频率偏置，实现性能与能效双突破，卷积架构也适用。
打破瓶颈，让RAG学会思考：中科大、智源等发布推理检索框架BGE-Reasoner
人工智能浪潮下，推理密集型信息检索是RAG和AI Agent技术发展瓶颈。中科大、智源等机构联合研发推理检索框架BGE - Reasoner，在BRIGHT基准测试中刷新纪录，还将开放相关代码等推动研究。
重磅！OpenAI联合苹果传奇设计大佬Jony Ive官宣新公司「io」：剑指全新AI交互硬件
半小时前OpenAI官网宣布，苹果前首席设计官Jony Ive与OpenAI CEO Sam Altman联手打造新公司「io」，旨在革新与AI交互方式。两年前双方已开始合作，如今「io」并入OpenAI，Jony Ive主导设计。
AAAI 2026 Oral：明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」，精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域，transformer模型又大又‘重’，边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文，创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’，在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
细粒度视觉推理链引入数学领域，准确率暴涨32%，港中文MMLab打破多模态数学推理瓶颈
香港中文大学MMLab团队发布MINT - CoT视觉推理方案，解决多模态数学推理难题。它引入特殊Interleave Token，构建专属数据集，采用三阶段训练策略，实验效果全面超越现有方法。
Anthropic：警惕评测排行榜！差别可能只是机器的内存更大，而已
Anthropic发工程博客指出，AI编程评测排行榜上排名前列的模型分差小，而运行环境硬件配置能让分数波动6个百分点。同一模型在不同沙箱策略下分数不同，资源配置影响评测结果，排行榜分数差距或因硬件。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。