「高成长股」共找到 2015 篇相关文章
一篇文章告诉你：国产 GPU 背后的技术和商业路线异同
过去两年，国产 GPU 赛道进入公开财务与审视阶段。文章分析了摩尔线程、沐曦等企业不同技术与商业路线，如摩尔线程走“高启动＋快扩张”，沐曦选“厚积薄发＋先服务高端算力场景”等。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。
单GPU搞定高清长视频生成，效率×10！引入Mamba机制突破DiT瓶颈 | 普林斯顿&Meta
普林斯顿大学和Meta联合推出新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，使单张GPU能在分钟级生成高质量视频。它在视频质量上优于DiT，减少FLOPs和延迟，与先进模型相当。
国产大模型新SOTA：蚂蚁万亿级旗舰模型赶超GPT-5
蚂蚁集团开源万亿参数旗舰大模型Ling-1T，属Ling 2.0家族。它激活比例低降低运算成本，训练有“Ling缩放定律”等方法，多项测试超主流模型，不过处理超长上下文成本较高。
散步那晚朋友说 AI 会让钱变毛，我觉得他抓错了点
朋友认为AI火会让钱贬值，但作者觉得更先发生的是财富搬家。以股市和A股为例说明钱在向特定方向流动，普通人难参与，还指出资产能否被新购买力承认很关键。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
AI正在偷走白领工作！OpenAI狂砸10亿教AI上班，你的完美继任者即将上岗
Anthropic、OpenAI等大厂计划每年投10亿美元，为AI提供强化学习环境、让其「偷师」专家，教会AI像人类一样工作。OpenAI高管预言未来经济或成「RL机器」，引发岗位替代担忧。
太空算力排队到2030年，这家初创公司不等了：自己造火箭把数据中心送上天
5月11日，太空基础设施Cowboy Space完成2.75亿美元B轮融资，估值达20亿美元。其创始人Baiju Bhatt计划自造火箭，将上面级改造为在轨数据中心。但造火箭门槛高，轨道数据中心面临经济、延迟等难题。
具身机器人抢着砸钱上春晚，投资人回应了
具身智能机器人打响春晚赞助大战，宇树科技、魔法原子、追觅科技等参与。纪源资本管理合伙人符绩勋认为头部公司需高曝光，能获更多商业机会、政府和资本支持。他还分享了对行业估值、出海等问题看法。