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从好莱坞特效到AI芯片的十年之约:SIGGRAPH Asia 2025登陆香港!
2025年12月15 - 18日,SIGGRAPH Asia将在香港举办。相比2014年深圳会议,中国图形领域已从跟跑变引领。此次会议亮点多,能展示中国技术突破,还为从业者提供交流合作机会。
GitHub 1.8W star爆款!不到2M,win系统高级感拉满!
TranslucentTB是为Windows系统设计的开源轻量级工具,主打任务栏透明化。它资源占用低,功能丰富,有多种视觉效果、能智能动态切换等,还提供多种安装渠道。
27M参数战胜GPT-4!脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型(LLM)核心架构存在根本性缺陷,受大脑分层处理和多时间尺度启发,本文提出仅2700万参数的分层推理模型(HRM),免预训练与CoT标注,单次前向传播解决复杂任务,在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
百度开源视觉理解模型Qianfan-VL!全尺寸领域增强+全自研芯片计算
今天百度智能云千帆推出全新视觉理解模型Qianfan - VL并全面开源,含3B、8B和70B三个版本,基于自研昆仑芯P800计算。它特点多、性能优,应用场景广,未来还将推新产业级模型。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘!AI内存需求暴降6倍,推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法,将缓存压到3 - bit,内存占用降为1/6,推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头,引发股价下跌,虽目前未改变采购量,但改写推理成本,且从论文到落地的路在缩短。
黄仁勋:龙虾就是新操作系统!英伟达7种芯片拼出算力怪兽,放话2027营收万亿美元
英伟达GTC 2026上,黄仁勋回顾发展历程后预计2027年营收至少达1万亿美元。介绍Token工厂经济学,推出Vera Rubin系统,还谈及OpenClaw,断言企业IT逻辑将改写,也预告了Feynman架构和太空数据中心。
英伟达50亿美元入股英特尔,将发布CPU+GPU合体芯片,大结局来了?
9月18日英伟达与英特尔宣布达成合作,英伟达投资50亿美元购其股份。双方将合作开发多代定制数据中心和PC产品,包括定制CPU、集成RTX GPU的x86 SoC等,此前二者有竞争历史。
Claude Code 省 Token 指南:慎用 1M 上下文,不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题,分析配额消耗快的原因,介绍提示缓存机制,给出省钱策略、操作规则,还提及委派工作及澄清误解,强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
人脑细胞做成芯片打Doom!20万活体神经元自己探路杀敌,学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》,代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比,发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上,团队邀开发者探索更多可能。