美国养出300亿美元VAST Data,中国为什么难养一家AI存储公司?
美国养出300亿美元VAST Data,中国为什么难养一家AI存储公司?“谁来填补算力与硬件之间的鸿沟? ”
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“谁来填补算力与硬件之间的鸿沟? ”
大模型在直播场景模拟用户行为,理解真实的社交动态和风险演化,是当前一个非常热门的研究话题。
《纽约时报》最新追访,补出了这场冲突中此前没有披露的细节。
WalkingLab 是由清华大学与香港大学团队发起的开源非营利实验室,专注真实世界 AI 与项目制学习,成立五个月已推出涵盖工程实践、强化学习和大语言模型的三门核心课程,累计获超 20,000 GitHub Star 并登上 Hacker News 首页,致力于通过真实项目连接课程、论文与工程实践,加速 AGI 到来。
RunningHub推出开源的H3 Lightning加速方案,在保留BF16满血精度的前提下使MiniMax H3视频生成速度提升约12倍,依托RH后训练加速模型、SageAttention2等工程优化并针对无NVLink的PCIe多卡环境调优,目前已全部开源至GitHub,支持创作者本地部署。
到底是谁家的模型?
刚刚,DeepSeek 开源了 V4.1 Flash,原生支持视觉理解,也是全新架构系列中最小的一款模型,550B 总参数,输入时激活 8B,输出时激活 16B(你没看错,输入输出激活不同)
昨天呢,我在X上看到了一条流量已经过了1亿的帖子。
进入到 2026 年,可交互世界生成面对一道更难的考题:AI 生成的世界能否经得起用户反复探索?一扇门画得逼真,只是起点。往前走,它要自然靠近;穿过走廊再回头,它还应该留在原来的位置。用户每一次移动、转身和折返,都在检验模型是否有能力记住已经生成的世界。
曾几何时,Apple Watch 和 AirPods 被苹果定义为「配件」类产品。