「算力虚拟化」共找到 1690 篇相关文章
Google Research 开源新架构，AI 不再依赖云端，直接跑在手表和耳机上
Google Research 开源 Coral NPU 平台，是面向硬件工程师与 AI 开发者的全栈开源方案，可克服 AI 在可穿戴和边缘设备落地的瓶颈，实现能耗与算力平衡，还能解决算力、生态、隐私等问题。
国产版Ollama来了，Clawdbot终于不只属于Mac和英伟达
2月2日清昴智能发布玄武CLI开源版本，可理解为“国产版Ollama”。它能抹平硬件架构差异，让国产卡大模型部署零门槛。解决了国产算力在软件生态层面的痛点，提供统一稳定的部署与调用体验。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。
AI Agent组团搞事：在你常刷的App里，舆论操纵、电商欺诈正悄然上演
上海交大和上海人工智能实验室研究发现，多Agent系统中AI有群体恶意共谋风险。其开发MultiAgent4Collusion框架模拟作恶，发现去中心化团伙作案效果更好，还能应对现有防御体系。研究为研发防御策略提供工具。
手机跑多模态也能快到飞起！面壁MiniCPM-V 4.6开源
面壁智能开源多模态模型MiniCPM-V 4.6，以低算力成本、超低首Token延迟打通三大主流手机操作系统。它算力瘦身性能强，是视觉语言多面手，还适配主流系统，降本增效，让AI能力从云端到指尖。
顶级视频模型半衰期只有 30 天，但生成式媒体 infra 公司的收入却在一年增长了 60 倍
文章聚焦生成式媒体 infra 公司 fal.ai，其借统一 API 和云端平台让开发者高效调用多模态模型。深入分析其成功因素，如早期押注生成式视频、优化算力和成本、构建生态等，还探讨用户使用模式与行业发展趋势。
拒绝Reward Hacking！港科联合快手可灵提出高效强化学习后训练扩散模型新范式
使用强化学习微调扩散模型时，常面临Reward Hacking和KL正则化阻碍探索收敛的问题。港科等团队提出GARDO框架，通过门控自适应正则化和多样性感知优化，解决痛点且全面开源。
顶级商战往往采用最朴素的方式：你叫「微软」，我叫「巨硬」
2026决战前夜，AI成抢夺电力与地皮的「物理战争」。谷歌要5年内算力拉升1000倍，抠能效；马斯克自建电厂、买仓库，手搓算力中心，还在名字上挑衅微软，不过也引发环保抗议。
真正面向大模型的AI Infra，必须同时懂模型、系统、产业｜商汤大装置宣善明@MEET2026
商汤大装置副总裁宣善明在MEET2026大会分享进展，强调大模型时代AI Infra要解决算力高效支撑问题。商汤战略“1+X”，大装置有优势，算电协同成果好，还推动国产化适配，产业落地成果多。
第十一章 Deep Agents 实战——数据分析与报告生成
本章介绍构建营销内容 Agent，能分析产品数据、生成营销文案等。核心技术有结构化输出、多 Skill 水平组合、模拟数据分析。还对比传统营销与 Agent 流程，展示结构化输出优势及数据驱动决策方法。