「超级计算集群」共找到 1090 篇相关文章
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
OceanBase湖库一体,重新定义AI数据库
AI时代数据库面临变革,使用者从人类应用扩展到Agent,管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计,发布湖库一体的AI数据库,解决AI生产系统的数据基础设施问题。
老黄喝豆汁「破防」背后,国产GPU正在填上CUDA护城河
老黄喝豆汁刷屏,但更值得关注的是国产GPU生态。摩尔线程发布会展示MUSA生态,实现全方面覆盖,从兼容到自进化,在云端、端侧应用出色,还打通全链路,且未用最强架构。
浪潮发电,海水制冷:新一代AI算力中心在海上诞生
2026 年美国初创公司 Panthalassa 获 1.4 亿美元 B 轮融资,计划将 AI 算力搬到海上,用海浪发电、海水冷却。陆地算力困境下,创业者将目光投向深海与外太空,Panthalassa 与 Starcloud 分别代表海洋与太空路径。
大基金投资,安徽又跑出一家芯片IPO
4月10日,全芯智造IPO辅导状态更新为“辅导验收”。这家成立不到七年的制造类EDA企业,创始人是行业“老兵”倪捷,技术覆盖制造关键环节,虽营收破5亿但净亏超3亿,获大基金等投资,有望推动国产替代。
当黄仁勋反复提起OpenClaw,他到底在焦虑什么?|甲子光年
美国当地时间3月18日,「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw,认为它很重要。英伟达不仅造GPU,还构建AI工厂,试图成为新计算秩序定义者。
ICLR 2026 | 别再让大模型“想太多”了!最新研究揭示 LLM 推理效率的关键瓶颈
大语言模型推理计算成本失控,存在过度与思考不足问题。研究揭示推理失衡是根源,提出BAM模型及Plan - and - Budget框架,实验显示其能提升准确率与效率,转向‘推理价值’范式。
破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%
来自多所高校的研究团队提出 Parallel-Probe,通过 2D Probing 刻画并行推理动态,发现问题后提出控制算法,能降推理延迟 35.8%、总 token 成本 25.8%,还推出 SCOUT 测试床,代码和平台已开源。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别?它如何工作?如何快速构建智能体?
文章对比AI智能体与传统AI应用,指出前者更像“乐高积木”,可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环,还给出快速构建通用方法,如明确目标、选框架等。
别跟风买Mac Mini了!国产算力跑OpenClaw,只需5分钟
最近,Clawdbot爆火,OpenClaw仓库Stars涨至13万,但运行它消耗大,很多人用Ollama拉取本地模型。不过,Ollama只支持部分生态,国产芯片用户面临挑战。2026年2月2日开源的玄武CLI可解此难题。