「芯片验证」共找到 1412 篇相关文章
748GB内存、20P算力，英伟达把数据中心塞进了桌子底下，第一台已经送到Karpathy家里
英伟达DGX Station GB300首批系统交付开发者，首台给了Andrej Karpathy。它有748GB内存、20P算力，用GB300芯片架构。背后是长时运行自主智能体开发需本地算力，英伟达从软硬层面推进。
工业级 LLM 数据工程：北京大学 DCAI 团队 DataFlow 框架的架构设计与实践
2026 年大模型研发从‘模型中心’向‘数据中心’演进，数据语义密度与工程精度成突破关键。北京大学 DCAI 团队推出 DataFlow 框架，解决数据准备难题，其技术报告登顶 Hugging Face。该框架有多种特性，实验验证其能提升模型性能。
开源中小模型+Skills也性能暴增！卢森堡大学探索了小模型驾驭Skills的边界
卢森堡大学等研究探索小模型驾驭Skills的边界。工业界因数据安全渴望开源小模型，智能体Skills框架让小模型性能暴增。研究拆解小模型处理复杂任务的方法，还验证不同策略有效性，发现代码专用模型优势。
高管0份！影石年会5套房全归90后；34岁清华学霸28个月造百亿独角兽；DeepSeek“冷漠”争议，春节要燃回来？| Q资讯
本文为AI行业资讯汇总，包含DeepSeek回应“变冷漠”、影石年会送房、34岁清华学霸造百亿独角兽等热点，还涉及字节跳动、谷歌、英伟达等公司动态，以及模型下架、新规发布等消息。
理解了巴菲特“补票”谷歌，就理解了字节、阿里与腾讯的AI入口大战
2026年初，字节、阿里、腾讯围绕AI入口与生态展开争夺。从巴菲特卖苹果买谷歌案例可理解这场大战，谷歌建成AI全栈生态，其他科技巨头布局时各有挑战，AI时代建立生态才能不败。
仅需一个混频器的无线射频机器学习推理，登上Science Advances！
杜克大学和MIT教授团队提出广播模型并在射频上完成计算的分离式计算方案，在边缘端混频器模拟计算中完成推理，解决传统方案问题，还在测试平台验证，能耗低且能完成多项机器学习任务。
数据合成篇｜多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
文章以租赁导购助理“小不懂”为例，介绍Tool Use训练数据合成方案。先分析训练数据的目标与难点，提出动态多智能体对话生成框架，阐述多轮数据、复杂问题合成及过滤方案，展示数据和模型效果，还提及未来工作方向。
DeepInsight x ChatBI：个人Agent助手养成计划
文章围绕将ChatBI打造成个人Agent助手展开，从用户视角拆解使用流程，分析提问、反问澄清、结果验证等环节的困难与解决办法，还提及MCP协议、通义千问3及阿里云百炼服务对Agent开发的助力。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。