「硬件协同设计」共找到 2056 篇相关文章
AI圈刚开始谈Loop Engineering，两位95后博士已经盯上了人类闭环数据
AI圈热词Loop Engineering强调AI工程应从单次prompt转向设计持续运行的闭环系统。具身智能争抢人类第一视角数据，脸谱心智由95后博士创立，发布Looped World Models，还提出Ego - NeuroLoop数据范式及相关采集和增强工具。
两个月连获两轮数亿元融资，深度机智以全栈自主路线加速国产物理AI基座模型落地｜甲子光年
物理AI是全球科技竞争焦点，深度机智率先定义‘人类学习’技术路线，成立一年全链路落地。近日完成数亿元融资，下轮融资收尾。其数据、模型、硬件成果显著，产品全落地，订单数千万元，团队强大，将推动国产物理AI普及。
AI第一金主黄仁勋：日均花掉20亿
AI投融资火热，黄仁勋成最大金主。过去财年英伟达投资175亿美元，今年已投400亿。投资风格是大手笔、广撒网，涵盖AI模型、算力、硬件等。偏爱OpenAI，投300亿，但与各实验室关系复杂，投资也有商业考量。
具身智能迎来“安卓时刻”，一位清华博士决定给机器人换脑｜甲子光年
千诀科技CEO高海川讲述其打造的具身智能系统，可脱离特定硬件载体，安装到不同机器人。公司跳出端到端VLA束缚，选分区预测式世界模型，目标是打造“机器人领域的安卓系统”，还认为家庭场景比工业场景易落地。
硅谷AI巨头越来越像一家重工业公司
Meta和CBRE推出LevelUp光纤技术员培训项目，为数据中心培养新手。此外，Google、Amazon、Microsoft也有类似职业教育项目。同时，这些超大规模云服务商还在电力、硬件、连接等方面自建自用，呈现垂直一体化趋势，但资本市场仍按软件公司给它们估值。
华人学生立大功！新王Mamba-3直击Transformer死穴，推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布，由CMU普林斯顿原班人马打造，15亿参数性能比Transformer高4%，长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学，推理优先，有三大核心技术，还能与自注意力层混合提升检索能力。
Seedance 2.0刷屏后，字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户，没追热门的Seedance 2.0，而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务，在TRAE接入其Pro版测试，展现出强大的自主纠错和多任务处理能力，也指出了不足。
昆仑万维开源的SkyReels-V3，把马斯克请来带货了
1月29日，Skywork AI团队宣布开源SkyReels - V3多模态视频生成模型系列，涵盖三大核心能力，达业界领先。经测试表现出色，其技术有创新，且模块化设计适配性强。昆仑万维此前在视频生成领域迭代快，此次开源或加剧竞争。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
聊天框之外，AI 交互正在被哪些「新界面」重写？
近期，「理想的 AI 交互形态」引发热议。目前流行的聊天对话框式 AI 交互有局限，一些产品开始在特定场景引入不同交互设计。文章还分析了多数 AI 产品界面停留在聊天框的原因及业界探索新交互机会的情况。