拒绝Meta收购、本月量产GPU,这家韩国公司正猛攻英伟达护城河
拒绝Meta收购、本月量产GPU,这家韩国公司正猛攻英伟达护城河十年前,三星工程师 June Paik 因跟腱断裂卧床,却意外在床上洞察到了 AI 浪潮。十年后,他创立的 FuriosaAI 拒绝了 Meta 的收购,带着名为「叛逆者(RNGD)」的芯片,誓要在英伟达主宰的算力帝国中撕开一道缺口。
十年前,三星工程师 June Paik 因跟腱断裂卧床,却意外在床上洞察到了 AI 浪潮。十年后,他创立的 FuriosaAI 拒绝了 Meta 的收购,带着名为「叛逆者(RNGD)」的芯片,誓要在英伟达主宰的算力帝国中撕开一道缺口。
让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题:物理模拟太慢,生成模型又不讲「物理基本法」。近日,北京大学团队提出DragMesh,通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE,成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10,同时将运动轴预测误差降低了10倍。
为什么AI算力霸主永远是英伟达?不算不知道,一算吓一跳:在英伟达平台每花一美元,获得的性能是AMD的15倍。
2026年,Scaling Law是否还能继续玩下去?对于这个问题,一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了:Scaling Law没死!算力依然就是正义,AGI才刚刚上路。
AI算力焦虑可能搞错方向了?黄仁勋直指能效才是上限。
近日,刚刚 IPO 的国产 GPU 公司沐曦股份,完成了自上市后的首个重大技术发布。
数学大神陶哲轩近期发现,AI声称破解的Erdos难题,实则是多年前已被人类解决但被遗忘的「旧闻」。这揭示了AI当前的核心能力并非从0创新,而是利用超强算力扫描人类文献的「长尾黑洞」,摘取那些被我们忽视的「低垂果实」。
。过去的行业共识是:端侧只能跑小模型,性能与体验必须妥协;真正的能力仍得依赖云端最强模型。万格智元要打破的,正是这条旧认知。公司正在打造的cPilot端侧算力引擎,选择了一条更难、却更接近未来的路径:通过自研的非GPU推理引擎,让300亿、500亿等超大模型在性能有限制的消费硬件上高效推理
马斯克提前宣告了AI算力竞赛的终局:xAI将在五年内拥有超过所有对手总和的AI算力!通过押注Colossus超算中心与巨额融资,马斯克试图以极致的算力扩张和烧钱换取在AI竞赛中的领先地位。
除了英特尔和AMD,现在我们终于可以选择国产笔记本电脑显卡了!这款显卡的背后,饱含着中国工程师们日夜攻坚的汗水与泪水。