「性能加速」共找到 2439 篇相关文章
GPT-5刚刚正式发布，首次面向免费用户开放
OpenAI正式发布GPT - 5，有架构统一、性能大幅提升、全用户开放三大核心变化。测试数据显示性能进步明显，采用新定价策略面向所有用户开放。但演示未带来突破感，编程能力还面临Claude Opus 4.1挑战。
吴恩达：AI 将最先杀死前端
AI 对程序员的影响引发热议，吴恩达在 Newsletter 中给出加速排序：前端 > 后端 > 基础设施 > 科研。他认为前端开发被加速最厉害，后端需更多人工引导，基础设施和科研领域 AI 作用有限。同时指出初级、缺乏协作和创造性的工作易被取代。
谷歌Gemini 2.5全线爆发！勇战「濒死恐慌」，却被丝血宝可梦吓到当场宕机
谷歌旗舰Gemini 2.5全家桶三款模型昨夜上线，包括正式版2.5 Pro、2.5 Flash及预览版2.5 Flash - Lite。技术报告显示其性能提升显著，还在玩宝可梦时惊现类人恐慌，推理性能下降。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
孙凝晖院士：集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓，集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出，集成芯片是提升性能新路径，但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
【博客转载】CUDA Reduction
文章来自Lei Mao，介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性，接着实现两个批量归约求和kernel，还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200 问世。它基于台积电 3 纳米工艺，性能强、能效高，是异构 AI 基础设施重要部分，将为多个大模型提供支持，已部署在美国中部数据中心区域。
“AI 在一线：开发人员如何重塑软件开发流程” ｜圆桌讨论
文章是关于“AI在一线：开发人员如何重塑软件开发流程”的圆桌讨论，多位嘉宾分享了AI辅助工具对软件开发的影响，包括加速原型设计、缩短项目时间等，也提到了局限性和需注意的问题，如信任和度量标准。