「硬件系统」共找到 2133 篇相关文章
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作（RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling）背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度，还介绍各操作原理、问题及优化方法。
“我不会被 AI 吞噬”！菲尔兹奖得主、scikit-learn 守护者与全球顶尖 AI 专家巴黎共话 AI Vision | GOSIM Paris 2026
2026年5月4日，GOSIM Paris 2026 AI Vision Forum在巴黎举行。菲尔兹奖得主、scikit - learn守护者等全球顶尖AI专家共话AI。全天议程涵盖智能体AI系统、AI教育应用等四大核心议题，强调面对AI浪潮，开放才能让人类居核心。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
最强AI PPT Skill！小白3分钟做大片感演示稿
本文介绍了鲸格PPT Skills，它是语义驱动的静态演示系统。区别于多数AI PPT工具，它先理解内容语义再呈现，支持多格式输出，有独特架构、动效和审美规则，生成的PPT可编辑、交互性强。
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。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜，编程的下一步，不是辅助编程，是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性，能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题，强调长任务需状态机、证据链等，社区也在构建相关工作流层。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
把人类驾驶员赶出机场，复旦大牛校友要港股IPO了
4月19日，驭势科技通过港交所聆讯，这是其第二次冲击IPO。它是全球唯一为机场提供大型商业营运L4级自动驾驶解决方案的供应商，主营车辆、软件、套件解决方案及车辆租赁服务，业务聚焦智慧民航、厂区、城市三大赛道。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。