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不换GPU,性能飙升2.8倍!英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日,英伟达官网披露,基于Blackwell架构的推理软件栈升级,让混合专家模型(MoE)推理效率迎「阶跃式」突破,单GPU吞吐飙升2.8倍,显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力,还进行多项优化。
英伟达最新芯片B30A曝光
最新消息,英伟达正开发代号B30A的AI芯片,性能超H20,基于Blackwell架构,单芯片配置,原始算力或为B300 GPU双芯片一半,下月交付测试。此外还将开发RTX6000D用于AI推理,9月小批量交付。
英特尔连环炸:CTO被OpenAI挖走、中国区架构大调!陈立武亲自下场扛AI,称“不再提供空白支票”
近日,英特尔CTO兼AI负责人Sachin Katti离职加盟OpenAI,他负责搭建计算基础设施。此前其部门未达营收预期,英特尔多位高管出走。CEO陈立武亲自领导AI业务,还推进改革和中国区架构调整。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布并开源 Kimi K2 模型,推出两天就在 OpenRouter 平台 token 使用量超 xAI 的 Grok 4。它成本低、性能强,编码能力追平 Claude 4,架构与 DeepSeek 相似,技术研究也多次‘撞车’。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
刚刚!Kimi Linear横空出世,全新注意力架构:1M长文本解码速度飙升6.3倍,KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear,有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈,性能超传统机制,还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率,实验表现佳。
清华SageAttention3,FP4量化5倍加速!且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3,实现5倍于FlashAttention的推理加速,首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度,代码将分别于6、7月开源。
Remix 3终结以React为中心的架构
多年来,React 一直是全栈 JavaScript 架构基础。但 Remix 3 挑战了这一局面,它遵循渐进式增强和服务器优先原则,将 Web 基本原理置于核心,重新定义构建方式,引发对 React 中心架构的思考。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述,提出三维记忆分类学,将前沿工作统一到理论框架,为LLM设计指明方向,分析了隐式、显式记忆架构,还探讨混合架构挑战与未来方向。
Anthropic发布多Agent协作模式指南:5种架构与适用场景
当单个AI Agent无法完成任务时,多Agent系统就派上了用场。Anthropic最新发布的指南给出了五种经过验证的模式,包括生成 - 验证模式、编排 - 子代理模式等,并介绍了适用场景和陷阱。