「算力需求」共找到 1445 篇相关文章
OpenAI突然开源新模型！99.9%的权重是0，新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型，0.4B参数且99.9%权重为零，是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性，解决传统稠密Transformer黑箱问题，或让MoE模型走上末路，但目前算力成本极高。
迈向AI4S 2.0，上海AI实验室开源书生万亿科学大模型Intern-S1-Pro
2月4日上海人工智能实验室开源万亿参数科学多模态大模型Intern - S1 - Pro，为AI4S迈向2.0提供开源基座。其核心科学能力跃升，底层架构创新，科学与通用能力协同发展，还构建了‘算力 - 算法’一体化基座，推动科研范式革命。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌创始人 Sergey Brin 在斯坦福公开对话中反思，谷歌曾低估 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，指出虽有研发积累，但曾投入不足，强调算法比算力更关键。
AGI 新技术路线：下一代稀疏注意力机制 Monte Carlo Attention 开源
超对称技术公司在新版基座模型 BigBang - Proton 中使用的 Monte Carlo 注意力开源。它基于二进制块编码技术，用块间代表交流机制实现线性复杂度，兼具多种注意力机制优点，可满足宇宙尺度建模的上下文长度需求。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
5Y News | 祝贺曦智科技今日登陆港交所！
4月28日，曦智科技-P在港交所主板挂牌上市，成全球AI硅光芯片第一股。上市首日股价涨幅大，市值达813亿港元。其由沈亦晨创立，在光电混合算力领域领先，募资将聚焦主业研发。
GDPS 2025｜宇树、智元首次同台，上海如何以「应用」领跑具身智能竞赛？
全球开发者先锋大会（GDPS 2025）是具身智能赛事检验场，它将赛场设在真实应用环境，以应用需求为导向推动技术落地。上海以应用和生态赋能推动具身智能产业化，构建产业闭环。
字节 AI 卷出新高度：豆包试水“上下文定价”，Trae 覆盖内部80%工程师，战略瞄定三主线
近日字节分享 AI 技术发展三主线，6 月 11 日火山引擎有系列发布更新。豆包 1.6 实行上下文定价，成本降低；超 80% 字节工程师用 Trae；视频生成模型 Seedance 1.0 Pro 具性价比；智能体带动强化学习算力攀升。
北大团队发布首篇大语言模型心理测量学系统综述：评估、验证、增强
随着大语言模型（LLM）能力迭代，传统评估方法难满足需求。北大宋国杰教授团队论文首次系统梳理LLM心理测量学研究进展，革新评估原则，扩展测量构念与方法，还给出增强方法与未来研究方向。
狗子被人类驯化后，脑子萎缩了一半
法国团队研究发现，狗被驯化后大脑容量缩减。35000 - 15000 年前犬类脑容量未缩减，5000 - 4500 年前脑容量比同期狼小 46%，现代家犬比狼小 32%。这或与农业革命人类需求有关，且不意味狗变笨。