「企业级智能分析」共找到 4472 篇相关文章
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
5Y News｜首形科技完成Pre-A轮融资
6月26日首形科技宣布完成Pre - A轮融资，由招商局创投、深创投领投。创始人胡宇航长期研究机器人相关方向，其成果构成产品技术起点。公司有三大技术体系，还提出类人共情价值，欲引领机器人情感觉醒时代。
2025 AI Cloud 100 China榜单发布：6个赛道，34家新上榜，DeepSeek、Manus上榜
6月22日，靖亚资本等发布2025 AI Cloud 100 China榜单，聚焦GenAI商业落地企业。还发布行业趋势报告，总结融资、技术等情况，预测未来五大趋势，如AI应用从Copilot升级到Autopilot等。
刚刚，首个能在机器人上本地运行的具身Gemini来了
谷歌DeepMind推出Gemini Robotics On-Device，这是首个可部署在机器人上的VLA模型，无需联网，能让机器人适应新任务和环境。还将发布SDK助开发者评估。此外，谷歌下调Gemini免费额度，推出图像生成模型Imagen 4和Imagen 4 Ultra。
百文心快码正式发布AI IDE，首创设计稿一键转代码、支持MCP
6月23日，百度副总裁陈洋发布文心快码独立AI原生开发环境工具Comate AI IDE，是行业首个多模态、多智能体协同的AI IDE，首创设计稿一键转代码，亮点多、功能强，适配开发场景。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
豆包 1.6发布后，我用火山引擎Trae + MCP，仅半天做了一个“秒懂科研”的PaperAgent!
文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。
火山引擎，「出击」Agent
2025 年年中大模型竞争进入下半场，Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境，介绍火山引擎新开发范式，如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等，助企业解决 B 端落地难题。
从browser-use 出发，品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角，从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段，阐述Agent记忆、规划、工具等要素，通过对话演示和源码分析展示运行机制，还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
面壁MiniCPM4端侧模型发布：长文本推理 5 倍提速，0.5B 模型拿下新SOTA
2025智源大会，面壁发布MiniCPM4.0端侧模型，含8B稀疏闪电版与0.5B款。其采用InfLLM架构，实现长文本推理5倍提速、最高220倍加速，还在性能、部署等方面优化，适配多芯片与框架。