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AI 狂潮中,电子业破局:国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑,传统芯片技术升级遇阻,先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新,分析其对算力需求的影响,指出高性能算力芯需求仍高,先进封装能释放芯片性能,国产有望突破。
基于OpenAPI和AI coding的上云智能体构建实践
文章介绍基于OpenAPI和AI coding构建上云智能体的实践。分析不同编程范式,结合AI coding发展与Multi - Agent问题,阐述构建方案,包括业务场景、构建方法、技术实现、当前效果及后续展望,还提及文档智能与RAG构建LLM知识库。
“老程序员”为啥不迷信 AI 带来的效率提升?聊聊 AI 编码的局限与现实
开发经验丰富的人对AI编码提升效率更保守,因现有开发模式下,AI编程效率提升有限。特定场景AI给力,但项目复杂时提升迅速下降,还分析了原因,最后提到微服务架构或在AI编程时代重新火起来。
小米造芯:一个失败者重整旗鼓
小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归,2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片,表现超预期。文章分析了小米此前失败教训,介绍其芯片战略,还谈及产业特点与小米面临的挑战。
妈妈再也不用担心延迟了!斯坦福手搓Llama超级内核,推理仅需0.00068秒
斯坦福Hazy实验室推出低延迟推理引擎「Megakernel」,将Llama - 1B前向传播融入单一GPU内核,H100上提速1.5倍,B200上每次推理仅0.00068秒,比vLLM快3.5倍。文章分析传统引擎问题并介绍Megakernel设计。
SOTA大模型遇上加密数据评测:Qwen3未破10%,o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越,但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测,用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型,结果显示模型表现不佳,还分析了模型“犯难”原因。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了!万字长文拆解潜在变量,网友:原来AI在另一个维度作画
上月,GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量,将潜在变量比作「数据精髓」,深入对比多种模型,还介绍训练方法、损失函数等,兼具理论深度与直观洞察。
V-RAE:把「看懂视频」的能力带入生成,重新思考视频模型的潜空间
近日,新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征,还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证,其在视频生成和预测上性能出色。
给 AI 一张陶罐碎片图,它能还原破裂过程吗?Minimax H3 vs Seedance 2.0 Fast 实测
文章实测 MiniMax H3 和 Seedance 2.0 Fast,给模型一张破碎陶罐图,让其生成破碎过程视频。分析 H3 技术逻辑,对比两模型效率、质感和物理细节等差异,指出开放与闭源模型的特点及视频模型待解决的问题。
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。