检索增强生成（RAG）虽好，但一直面临着资源消耗大、部署复杂等技术壁垒。近日，香港大学黄超教授团队提出MiniRAG，成功将RAG技术的应用门槛降至1.5B参数规模，实现了算力需求的大幅降低。这一突破性成果不仅为边缘计算设备注入新活力，更开启了基于小模型轻量级RAG的探索。
因为就在岁末年初，一种全新的技术范式正在开启落地，头部玩家有了爆款证明，引领行业跟进对齐，隐隐成为共识趋势……这种技术范式，就是——VLA。
Meta这次真的坐不住了，计划在AI上继续加码！匿名员工爆料，黑马DeepSeek的出现，让Llama 4还未发布就已经落后，Meta慌了。
2024又是AI精彩纷呈的一年。LLM不再是AI舞台上唯一的主角。随着预训练技术遭遇瓶颈，GPT-5迟迟未能问世，从业者开始从不同角度寻找突破。以o1为标志，大模型正式迈入“Post-Training”时代；开源发展迅猛，Llama 3.1首次击败闭源模型；中国本土大模型DeepSeek V3，在GPT-4o发布仅7个月后，用 1/10算力实现了几乎同等水平。
马斯克建超算速度，被中国这家公司用120天复刻了。119个集装箱，像搭积木一样拼出一座算力工厂。这不是科幻电影，而是浪潮信息交付的惊艳答卷。一个全新的AI时代，正在这里拉开序幕。
英伟达针对中国市场即将发售的RTX 5090D被曝出无法「炼丹」，3秒即可自动锁死算力。而且也不再支持多卡服务器配置与超频。该显卡或成「笼中金雀」，只能供游戏党细细赏玩了。
唯一一个在全国产算力上训练的深度推理模型来了！今天，讯飞星火深度推理大模型X1发布，发布会上现场摇数学题开做，答案全部正确。强强pk全国产胜，中文数学能力远超国内外「o1」级推理模型？
算力摩尔定律延续：2024年成本打对折，2025年还会再打对折 国产芯片差距最大不在算力，而在片与片连接能力；目前和英伟达NVlink /NVswitch 仍有~4年差距
OpenAI o1 给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。它在大模型领域重现了当年 AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力，就输出越多智能，一直到超越人类水平。
老黄在CES上发布的迷你超算Project DIGITS，开启了AI超算的PC时刻。 但随即也引发了不小争议，还遭到了大佬的贴脸嘲讽。
