「AI推理芯片」共找到 11160 篇相关文章
AI 企业 Day 0 出海，如何少走技术弯路？
InfoQ与多家AI出海企业交流发现，很多企业放弃常见Agent平台和流行框架，选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品，构建完整基础设施图谱，解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
Sora 2 App 上手体验攻略，附Sora AI视频
本文是Sora 2 App上手体验攻略。Sora 2 PC版能依提示词生成精美电影感视频，还可创建虚拟形象；App交互似抖音，能录制上传自身形象生成视频。其生成视频镜头自然，有“AI导演感”，但目前时长较短。
为何底层数据湖决定了 AI Agent 的上限？
随着 AI 落地企业进程加快，数据类型更丰富，传统企业级数据架构面临瓶颈。火山引擎构建多模态数据湖，以 Lance 为湖格式，从多维度选型技术，解决存储等问题，在多行业有应用潜力。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
突发！谷歌 AI 大换血：Hassabis 卸任 CEO、Jeff Dean 离职创业
谷歌 AI 高层大换血，Demis Hassabis 卸任 Google DeepMind 的 CEO 转任主席兼 Alphabet 首席科学家，传奇工程师 Jeff Dean 离职创业，创办 Discovery Loop 做「自动化科学发现」。
对话 PyTorch 掌门人 Matt White：AI 应用应该做到“润物细无声”
近日，PyTorch 基金会执行董事 Matt White 在北京智源大会指出，开源虽形成‘良性循环’，但围绕‘开放’定义权的战争已打响。他还分享了对 PyTorch 发展、AI 应用等多方面的看法。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕，称其受芯片限制，早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题，如135B V2套壳Qwen 1.5 110B，pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等，导致人才流失。