「算力差距」共找到 1002 篇相关文章
国产GPU造富狂欢：谁是最大赢家？
2025年12月，摩尔线程和沐曦股份上市引发资本市场狂欢，股价暴涨带来造富效应。国资背景投资方在两家公司上市前占据重要地位，私募大佬葛卫东等也入局。但两企业未盈利，面临技术、竞争等挑战。
用企业级智能体落地，还有谁没踩这四种大坑？无问芯穹的系统性解法来了
企业级智能体落地遇效果、稳定、成本和商业闭环四大难题，无问芯穹推出智能体服务平台，从多方面提供解决方案，并展示SysCoding Agent案例，其基础设施或成企业拉开差距关键。
摩尔线程新一代GPU架构10天后发布
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产算力，主论坛将发布新一代GPU架构，还有20+技术专场和1000㎡科技嘉年华，官网已开放报名。
DRAM技术发展综述：历史、技术路线图与未来展望
本文深入分析DRAM技术，追溯其历史，探讨当前格局与未来前景，比较其与SRAM优劣，考察中国主要DRAM企业发展历程并与国际同行对比，旨在提供对DRAM和SRAM生态系统的全面理解。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
他们在1993年就提出了Scaling Law
原来，Scaling Law在32年前就被提出了，不是2020年的OpenAI、不是2017年的百度，而是1993年的贝尔实验室。在一篇文章里提出一种预测方法，研究人员可以预测模型在更大数据集上的表现，这和现在大家常提的Scaling Law几乎一致。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来，企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家，开源模型采用趋缓，企业换模型重性能，AI支出从训练转向推理。
每天熬到凌晨、没有人规划、全靠“能干就干”！离职员工爆料：OpenAI Codex 就是这样“卷”出来的
《连线》称 OpenAI 研究员 Jason Wei 等将加盟 Meta。离职员工 Calvin French - Owen 分享在 OpenAI 经历，揭秘其自下而上研究文化、扩张问题、成本结构等，还讲述 Codex 开发情况。
华为版《黑客帝国》首次亮相：训推复杂AI前先“彩排”，小时级预演万卡集群
华为首次亮相数字化风洞虚拟环境平台，可在训推复杂AI模型前“彩排”，小时级预演万卡集群。其包含Sim2Train、Sim2Infer、Sim2Availability，分别解决训练、推理、高可用问题。