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安谋科技Arm China闪耀2025全球计算大会｜赋能绿色算力，加速AI普惠
安谋科技Arm China受邀出席2025全球计算大会，参与多项活动。深度参与撰写《算力经济绿色研究发展报告》，推进本地化标准建设，还在具身智能领域发力，其“周易”NPU IP将助力具身智能落地。
重磅！中国团队发布SRDA新计算架构，从根源解决AI算力成本问题，DeepSeek“神预言”成真？
国内玉盘AI团队发布《SRDA AI大模型专用计算架构》白皮书，提出全新SRDA计算架构，从硬件源头解决AI算力成本瓶颈。它以数据流为核心，在内存、网络等方面创新，为开发者带来高效、低成本等价值。
量旋科技完成B轮融资，资本为何重注看似遥远的量子计算？｜甲子光年
近日，量旋科技完成数亿元B系列轮融资。量子计算市场前景大，虽面临挑战，但产业正从技术研发迈向产业化。量旋科技选超导与核磁共振两条技术路线，其发展分三阶段，未来或与AI结合。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
英伟达推出下一代计算平台Rubin：可用45°C的热水进行冷却，训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲，宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变，还介绍AI进展、应用架构，Rubin平台性能强且能效高。
阿里通义开源GUI智能体SOTA：2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI，通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束，自进化数据管线和在线强化学习提升性能，端云协同平衡隐私与效率，扩展动作空间打破局限，在多基准测试创SOTA。
下一代超算，GPU得配QPU：老黄要把量子计算机和GPU「焊」在一起了
在VivaTech 2025会上，黄仁勋发布面向量子计算的革命性平台CUDA - Q。回顾英伟达CUDA - X套件及关键库，强调量子计算“拐点”，描绘QPU与GPU协同蓝图，宣布算法堆栈在Grace Blackwell 200加速。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
2025年深度学习趋势：从Transformer架构到无处不在的边缘计算
2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。