「硬件拆解」共找到 663 篇相关文章
情人节暴击!下跪求婚的可以是机器人了
情人节,Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架,解决人形机器人数据采集难、效率低问题,通过硬件、交互与算法协同,实现低成本、高效全身操作策略学习。
“电力克苏鲁”赢得AI竞争? 中国发电增量已达美国7倍!
全球科技巨头卷入‘抢电大战’,AI用电需求远超美国电网承载能力。而中国已成为全球第一电力帝国,发电增量达美国7倍,还建有全国电网,为AI发展提供支撑,能源主权正重塑科技竞争格局。
把大厂 10 年的职场经验,做成了一个「Coze Skill」—— 扣子 2.0 深度实测
作者实测扣子 2.0,介绍其「技能商店」功能,可将专家方法论封装成技能供调用。通过简历诊断、画架构图、生成 GEO 稿件三个场景展示提效作用,还提及「长期计划」功能,称扣子定位职场 AI,降低使用门槛。
智能体工程的演进:从“是否”到“如何” | 2025年AI智能体状态调查报告【PPT】
进入2026年,企业对AI Agent关注点从构建尝试转向规模化稳定部署。LangChain公司年底发布《AI Agent现状报告》,基于对超1300位相关人员调研,展示智能体工程化图景与趋势,本文拆解报告精华。
DeepSeek V4爆春节登场!四大杀招突袭全球编程王座,Claude危
据爆料,DeepSeek计划在2月中旬春节前后发布V4模型,剑指编程王座。其在编程能力、超长上下文代码处理、算法提升、推理能力上有突破,或延续高性价比路线,在受限硬件下靠算法取胜。
训具身模型遇到的很多问题,在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰,分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集,还介绍鹿明产品FastUMI Pro,及其数据采集、模型训练生态。
142 TFLOPS 的差距:为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试,发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距,小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
告别「手搓Prompt」,前美团高管创业,要让物理世界直接成为AI提示词
在2025年AI硬件赛道火热背景下,Looki创始人孙洋团队打造Looki L1可穿戴设备,将自动驾驶逻辑用于生活场景,转化视听信号为模型上下文,构建用户专属数据飞轮,让AI实现主动共鸣。
万赞!别把AI当搜索,10个让AI效率提升10倍的技巧
Greg Isenberg基于Anthropic官方研究拆解10个让Claude效率提升10倍的技巧,解决AI'幻觉'等问题,涵盖协作语气、明确性原则等方面,虽以Claude为例,但对其他AI也适用。
又一高管弃库克而去!苹果UI设计负责人转投Meta
苹果震荡之冬,副总裁、首席 UI 设计 Alan Dye 离职转投 Meta,将牵头搞硬件、软件与 AI 的界面整合。此前已有 COO 杰夫・威廉姆斯退休,AI 方向也有多名关键人物离职,而库克最早明年退休。