「硬件瓶颈」共找到 1029 篇相关文章
有生之年吃到了钉钉的细糠
作者参加“2025 钉钉十周年暨新品发布会”，体验了钉钉 8.0 版本。该版本开启 AI 1.0 新篇章，界面焕然一新，以钉钉 One、AI 搜问等重塑工作流程，还升级语音智能硬件，实现信息处理闭环，提升企业与员工效率。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
R-HORIZON：长程推理时代来临，复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON，它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据，评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降，还分析出三大瓶颈，训练后模型性能双重提升。
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题
文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题，因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型，未用硬件加速指令，通过软件调用致性能下降，现已修复，vLLM也应用此修复。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
苹果不吹 AI，反而成功了？
北京时间9月10日苹果发布会，与iPhone 16发布时大肆宣传AI不同，此次重点在硬件及AI幕后支持。此前苹果对AI宣传过度致部分功能未推出引失望，且在智能体AI助手进展落后。多数人不因AI换机，给了苹果试错时间，但它在AI竞赛中落后，中国厂商布局更快。
新一代AI教师是什么样？学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」
在AI应用落地成关键的当下，教育成AI融合创新前沿。好未来CTO田密提出「AI教师L1 - L5分级」理论，指出当前AI老师达L2水平，L3正演进。学而思学习机的「小思AI一对一」迈向L3，依托硬件和自研大模型，结合优质内容，从可用走向可信。
OpenAI秘密矩阵曝光！你的所有设备，被Codex连成一台超级电脑
OpenAI将Codex升级为「超级控制平面」，可控制所有安装该应用的桌面设备，将其连成Codex网络。它有远程控制、多机上下文共享等功能，还能在锁屏时工作，但存在安全隐患。
别装了，AI巨头们！谁在卡脖子，谁在割韭菜？这张图一目了然
卡内基梅隆大学发布首个刻画AI供应链数据集，揭示资本、科技与权力「关系网」。供应链上游市场集中或致连锁故障与垄断，绘制其链条能助于多项关键分析，看清产业全貌。