今年 4 月，围绕“华为芯片效率是否超越国际主流 AI 芯片和架构”的问题，网上曾引发一场激烈争论。
原生并行生成不仅仅是加速，它是我们对 LLM 推理思考方式的根本转变。
扩散建模+自回归，打通文本生成任督二脉！这一次，来自康奈尔、CMU等机构的研究者，提出了前所未有的「混合体」——Eso-LM。有人惊呼：「自回归危险了。」
智东西美国圣何塞6月12日现场报道，今日，年度AI盛会AMD Advancing AI大会火爆开幕，全球第二大AI芯片供应商AMD亮出其史上最强AI新品阵容——旗舰数据中心AI芯片、AI软件栈、AI机架级基础设施、AI网卡与DPU，全面展露与英伟达掰手腕的雄心宏图。
“量子计算正在到达一个拐点。”
推理模型开始「自言自语」、量子计算进入临界点……AI大航海时代已然启航，这不是一次产品发布会，而是未来的预言书。巴黎GTC大会，黄仁勋开讲了！这次他脱下了皮衣。
想象一下，你是一位游戏设计师，正在为一个奇幻 RPG 游戏搭建场景。你需要创建一个 "精灵族树屋村落"—— 参天古木和树屋、发光的蘑菇路灯、半透明的纱幔帐篷... 传统工作流程中，这可能需要数周时间：先手工建模每个 3D 资产，再逐个调整位置和材质，最后反复测试光照效果…… 总之就是一个字，难。
视觉注意力机制，又有新突破，来自香港大学和英伟达。
强化学习（RL）到底是语言模型能力进化的「发动机」，还是只是更努力地背题、换个方式答题？这个问题，学界争论已久：RL 真能让模型学会新的推理技能吗，还是只是提高了已有知识的调用效率？
深度｜对话英伟达CEO黄仁勋：不进入中国就等于错过了90%的市场机会；英伟达即将进入高达50万亿美元的产业领域
