「算力选型」共找到 834 篇相关文章
字节 AI 卷出新高度：豆包试水“上下文定价”，Trae 覆盖内部80%工程师，战略瞄定三主线
近日字节分享 AI 技术发展三主线，6 月 11 日火山引擎有系列发布更新。豆包 1.6 实行上下文定价，成本降低；超 80% 字节工程师用 Trae；视频生成模型 Seedance 1.0 Pro 具性价比；智能体带动强化学习算力攀升。
英伟达GPU全系列硬核科普手册：一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册，覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线，讲清区别与用法，还介绍架构演进、命名规则等，助读者秒变选型高手。
西湖大学张驰团队：不重训，也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题，西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量，且具跨模型通用性，还揭示了问题机制，降低算力成本。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
AI半壁江山是中国人！黄仁勋敲警钟：美国再不觉醒就晚了
在华盛顿的Hill&Valley论坛上，黄仁勋指出全球50%的人工智能研究人员来自中国，呼吁美国加速布局AI。他还介绍了英伟达的相关计划，提出维持美国AI领导力的建议，强调了人才、资本与生态在算力革命中的重要性。
实测腾讯云 AndonQ：号称比肩原厂技术专家的 “领域虾”，到底有多能打？
文章实测腾讯云 AndonQ，它号称全球首款 ITSM“领域虾”，可适配主流“虾”类工具，集成至 IM Bot。测评显示其成本低、上手轻量，在架构选型、故障排查等场景表现出色，将 ITSM 体系浓缩到对话框。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
永别了，Sora！奥特曼All in超级App
OpenAI一早关停爆火仅6个月的AI视频APP Sora，包括其开发者版本及ChatGPT内视频功能。奥特曼此举是为打造「超级应用」、为IPO铺路，同时为新模型Spud腾出算力，其预训练已完成，将在未来几周发布。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端？
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建，研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现，本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小，若准确率相近可节省能耗。
《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》正式发布
10月10日，中科算网等联合发布《AI大模型与异构算力融合技术白皮书》，聚焦大模型开发痛点，为开发者提供技术参考。白皮书介绍全球大模型发展概况、应用场景拓展、算力需求与挑战，指出异构算力成主流趋势。