「硬件配置」共找到 759 篇相关文章
AI 陪伴赛道,会诞生下一个「泡泡玛特」吗? | GAIR Live
AI科技评论组织“AI陪伴”线上圆桌,多位从业者探讨AI陪伴是否伪命题、不同人群接受度、产品核心价值等,还讨论IP对AI硬件的重要性、硬件与软件优势、是否出海等问题。
入局AI Infra:程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统,系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战,如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架,还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
美国具身也没成熟!PI:中国公司何必总当“中国版XX”|RSS 2026
量子位参加RSS 2026后,发现国内外具身智能关注点有时差。会上听到不少与国内不同的判断,如北美具身智能公司未成熟,中国硬件领先。还探讨了世界模型与VLA、数据、全身智能及产业出海等问题。
腾讯Youtu-agent 不会代码,也能搞定数据分析+深度研究+HTML报告
腾讯开源的Agent框架Youtu - agent灵活高性能,可用于数据分析等多任务。基于openai - agents构建,适配多种模型API等。突出优势是能自动化生成智能体及其配置,采用YAML配置方案,有内置‘元智能体’,还完全异步。
DeepSeek-V3再发论文,梁文锋署名,低成本训练大模型的秘密揭开了
DeepSeek 发布围绕 DeepSeek-V3 的技术论文,从硬件架构和模型设计双重视角,探讨实现经济高效的大规模训练和推理的方法。介绍了 DeepSeek-V3 的创新设计,如 DeepSeekMoE 架构、MLA 架构等,还给出未来硬件架构设计建议。
首次披露!DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文,公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3:规模的挑战和对AI架构硬件的思考》,从硬件架构和模型设计双重视角,探索其经济高效的大规模训练和推理方法,介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
本地部署Qwen 3.8 27B,要用什么配置
Qwen 3.8 27B是性能好、体积小的开源模型,个人也能本地部署。本地跑开源大模型,重点看容量和带宽两个指标,还介绍了Mac、RTX 5090、RTX PRO 6000三种部署方案及优缺点。
朱啸虎投的第一个AI硬件公司,又完成一轮融资
AI眼镜创业公司Gyges Labs完成Pre A+轮融资,此前由朱啸虎的金沙江创投领投。其CEO邓旭东提出“Glass First”理念,以自研技术DigiWindow实现极致外观,还以“功能减法”换“体验加法”,未来将布局可穿戴设备。
DeepSeek Harness 保姆级教程:安装配置、模式详解、Token消耗&竞品对比
本文是DeepSeek Harness的保姆级教程,从零讲解这款开源AI Agent运行框架的核心特性、安装部署、功能模式、Token消耗机制,横向对比主流竞品给出选型建议,新手也可快速上手。