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一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写,详细梳理英伟达产品体系和命名规则,涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等,介绍各层级产品特性,还提及通信技术、开发框架CUDA,助读者清晰了解英伟达产品。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
能效翻5倍!他们复刻人脑双记忆通路,造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者,受大脑皮层机制启发,打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片,处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
陶哲轩,用AI爆改科研范式
菲尔兹奖得主陶哲轩让ChatGPT把数学论文翻译成Lean代码,与AI合作完成埃尔德什第613号问题反例的形式化证明。人机配合虽有波折,但AI节省了时间。此外,两位数学家也用AI验证第707号问题反例,数学证明正进入‘AI辅助时代’。
HBM之父:HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发,它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效,应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测,未来HBF将取代HBM,还提出金氏定律指导行业发展。
机器人连续叠衣120分钟!仅用0.9B参数实现五大SOTA|清华AIR & 上海AI Lab开源
清华大学智能产业研究院与上海人工智能实验室联合发布通用跨本体具身基座模型X-VLA。它是首个实现120min无辅助自主叠衣的全开源模型,仅0.9B参数量就在五大权威仿真基准刷新纪录。
我用给DeepSeek 加了个搜索功能
作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足,用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明,还提及各LLM模型适用场景,称DeepSeek重模型智能,少营销但用户体验有折扣。此外,作者还用AI采集资讯发群。
英伟达韩松团队新作:具有后神经架构搜索的高效语言模型
英伟达韩松团队推出基于后神经架构搜索的高效语言模型Jet - Nemotron,在基准测试中表现出色,准确率与Qwen3等相当甚至更优,生成吞吐量大幅加速。模型构建经多步骤优化,代码和预训练模型将开源。
NVIDIA发布最强开源模型,效果和速度全面超越DeepSeek R1
NVIDIA推出Llama - Nemotron系列开源模型,有LN - Nano、LN - Super、LN - Ultra三款。旗舰款LN - Ultra在权威测评中碾压DeepSeek - R1等,运行效率还更高。有“动态推理开关”功能,代码数据全公开,或引发AI推理效率革命。
Agent 不是渐进升级,而是要“换代”了:Cursor 工程负责人放话未来三到六个月,行业将迎来大变局
本文是对Cursor工程负责人Jason Ginsberg的访谈。他认为编码Agent正换代,未来三到六个月行业将大变,会接管复杂任务。还谈及编码Agent发展、Cursor使用方式、交互模式等,分享了产品开发、审查等看法。