「算力需求」共找到 1449 篇相关文章
MCP for 可观测2.0,6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议,它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤,阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果,还给出设计MCP Server的6个经验,最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
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。
对话港理工吕佳欣:如何将一项实验室成果变成一条6500吨级的生产线?
文章是对港理工吕佳欣的访谈,围绕多筒挤压技术展开,探讨从实验室到产业化的过程、挑战及应对方法,还提及工业AI在制造领域的应用,如数据处理、经验转化等,强调科研与工程相互促进。
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。
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。
LLM近期重大架构进化一览:从Gemma 4到DeepSeek V4
近期大模型长上下文需求增长,成本问题凸显。Google Gemma 4、Poolside Laguna XS.2、Zyphra ZAYA1 - 8B、DeepSeek V4 等模型各有架构优化,如 Gemma 4 跨层 KV 共享和 PLE,以降低长上下文推理成本。
两个哈佛女生用AI做电池故障排查,数月的工作量被缩到了几分钟
哈佛毕业女生 Eva Tuecke 和 Catherine Yeo 创立 Altara 公司,获 700 万美元种子轮融资。其系统能整合电池等物理科学领域分散数据,将故障排查时间从数月缩至几分钟,还能确保输出可审查,适应不同机构需求。
流式意图检测+永久记忆,NUS&NTU发布Pask:把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask,采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构,实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块,经测试效果良好。
刚刚,小扎终极野心曝光:为数十亿人提供个人超级智能!
Meta宣布与博通定制AI芯片合作延至2029年,初始投入超1GW算力。扎克伯格称要为数十亿人提供个人超级智能。Meta自研MTIA芯片,两年推四代,还成立超级智能实验室,欲成AI基建主导者。