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深度拆解沐曦MXMACA软件栈功能,算力自主+生态兼容,破解国产GPU落地难题
近日,刚 IPO 的沐曦股份发布 MXMACA 软件栈 3.3.0.X 版本。该软件栈可实现多语言支持、算子自动优化与跨框架平滑适配,能让现有 CUDA 项目近乎‘开箱即用’迁移,还兼容主流 AI 框架,助力国产 GPU 解决落地难题。
从衣服到饰品:OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry,将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品,采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练,在12种常见物品类别评估中表现优,有扩展潜力,但也存在训练数据类别限制等局限。
核心AI场景首超英伟达,一场国产算力的“破局叙事”|甲子光年
1月26日,天数智芯公布四代架构路线图,其2025年的天数天枢架构,在DeepSeek V3场景实测性能领先英伟达Hopper约20%。该企业以技术创新、解决行业痛点等构建新范式,产品全场景布局且已规模化落地。
看完 Manus、Cursor 分享后的最大收获:避免 Context 的过度工程化才是关键
上下文工程优化是Agent创业公司新一年竞争重点,其信息质量很大程度决定Agent表现。文章结合Manus、Cursor团队思路,给出做好上下文工程要点,如缩减上下文、搭建工具行动空间、多Agent协作等。
数GPU,看未来:一张表看懂中美AI公司的真实实力差距,算力盘点
文章全面盘点中美头部AI公司GPU数量、资本开支和算力规划。美国科技巨头疯狂投入,如Meta、微软等;中国公司在禁令下抢购囤货并加速国产替代,如字节跳动、阿里等。还分析了中美差距及投资关注点。
金融大模型升级决策平台!马上消费发布“天镜”3.0破解经验碎片化难题
6月6日“2025消费金融生态大会”在重庆举行,马上消费常务副总经理蒋宁推出全面迭代的“天镜”3.0。它开启从个体到群体智慧跃迁,挖掘隐性经验,能匹配最佳服务路径,还具备协同进化能力。
告别“云端依赖症”:AI为何要“锁”进本地硬件里?|甲子光年
过去三年,AI产业沉浸在云端幻象,但走进现实面临诸多阻力,如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺,英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
马斯克22万张GPU救场后,Claude勉强恢复“三个月前体验”,Gary Marcus却警告:GPU将严重过剩,很快不值钱
当地时间5月6日,Anthropic宣布用SpaceX算力,提升Claude服务能力。此前其算力紧缺致口碑下滑,此次合作让Claude恢复到3个月前体验。同时,纽约大学学者警告GPU将过剩,而Anthropic发新功能争企业客户。
刚刚,Sam Altman发文,透露OpenAI正在干的大事业
OpenAI与甲骨文、软银合作新增5个AI数据中心选址,作为星际之门Stargate计划一部分,规划容量达近7吉瓦。CEO Sam Altman称构建强大算力是AI兑现承诺关键,还发文阐述对算力观点。
三位哈佛辍学生,如何将专用芯片变成估值百亿美元的 AI 算力公司
文章聚焦 Etched 公司,分析推理成 AI 算力主战场背景,介绍三位哈佛辍学生创始人故事,阐述其从芯片到推理集群的产品打造,还提及团队、文化、资本情况,最后分析竞争格局与前景。