搜索：英伟达H20芯片

「英伟达H20芯片」共找到 1394 篇相关文章

阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片，推理性能跃迁13倍，底层逻辑是什么？| Q推荐

过去几年，模型虽强但使用成本高，阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词，4月13日19:00，InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话，探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。

帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。

学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。

历时17天的AI实盘投资大赛Alpha Arena落幕，阿里千问Qwen精准操盘，收益率超20%夺冠，DeepSeek位列第二，两款中国模型包揽冠亚军且是唯二盈利者，美系四大模型全线亏损，GPT - 5亏超60%垫底。

Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。

英伟达研究团队发布OmniVinci研究，该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据，在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。

本文是对西湖大学刘癸庚的访谈。他在拓扑光子学研究成果丰硕，如三维光子陈绝缘体、光子轴子绝缘体的研究。如今专注太赫兹芯片与通信，想构建连接‘AI 大脑’与‘AI 身体’的链路。

10月30日消息，英伟达拟向AI初创公司Poolside投资最高10亿美元。该公司由微软技术大佬带队，定位生成式AI与软件开发交叉领域，开发自研模型，有独特强化学习方法和技术布局。

斯坦福与英伟达等机构联合提出 TTT - Discover 方法，让 LLM 在测试时强化学习。它在多任务上成绩出色，如在数学、GPU 内核等领域超越人类和其他 AI，计算成本低，或为持续学习打开新空间。

3D重建领域中，NeRF和3DGS在新视角生成时易出现伪影，影响应用。英伟达团队提出Difix3D+，将预训练2D扩散模型用于3D渲染，单步去伪影，效率高、有泛化力，实验效果领先。