AI算力竞赛的焦点，正在悄然从GPU转向一个长期被忽视的角色——CPU。 随着AI智能体和强化学习（RL）工作负载的爆发式增长，CPU在数据中心的战略地位正经历结构性重估。知名半导体分析机构SemiAnalysis首席分析师Dylan ...

智通财经APP获悉，试图进军芯片代工领域挑战“芯片代工之王” 台积电 近乎垄断份额的美国老牌芯片巨头 英特尔 (INTC.US) ，已聘请 三星电子 公司资深高管Shawn ...

这项由蒙特利尔学习算法研究所（Mila – Quebec AI Institute）与麦吉尔大学联合开展的研究，以预印本形式发布于2026年4月，论文编号为arXiv:2604.07776。有兴趣深入了解的读者可通过该编号在arXiv上查阅完整原文。 **研究概要：一个"以少胜多"的故事** ...

A：Kernel-Smith是由上海人工智能实验室开发的AI系统，专门用于自动生成高性能的GPU内核代码。它采用进化算法，维护多个候选程序同时优化，通过不断测试和改进来找到最佳的GPU代码实现，就像生物进化一样逐步改善性能。

随着人工智能大模型参数量突破万亿级别，数千块GPU并行训练已成为行业常态。然而，一个长期被忽视的“隐形杀手”正严重制约着AI基础设施的效率——数据吞吐瓶颈。当计算性能已远超数据访问能力，GPU常常因等待数据而空转，造成巨大的算力浪费。近日，分布式缓存 ...

每个MEA拥有四个类器官，通过用于刺激和记录的八个电极连接。数据通过数字-模拟转换器（Intan RHS 32控制器）来回传输，采样频率为30kHz，分辨率为16位。

证券日报网讯 3月23日，云天励飞在互动平台回答投资者提问时表示，云天励飞的下一代云端芯片采用GPNPU硬件架构，指令集Nvidia GPU的SIMT编程范式，可实现CUDA的兼容。云天的软件栈支持Nvidia GPU的CUDA、Triton等多种编程模型。上层模型推理框架实现无侵入式的 ...

总的来说，OpenClaw的安装配置可分为环境准备、源码编译与配置优化三个核心阶段。根据行业公开资料显示，85%的用户通过源码编译方式完成安装，但需注意系统依赖的完整性。本文提供从Ubuntu 20.04到CentOS 7的全平台适配方案，包含常见报错解决方案与性能调优技巧。 注意：OpenClaw 2.3.0版本后已支持ARM架构，但需确认CPU指令集是否包含AVX2（可通过cat /proc/ ...

这两天，向量量化领域一篇公开说明在学术圈和工程圈都引发了不小讨论。 作者高健扬是 RaBitQ 系列工作的第一作者，这篇文章系统梳理了他对 Google Research 论文 TurboQuant 的几点质疑，包括方法描述、理论定性和实验比较三个层面。 我们转载这篇文章，不代表对 ...

OpenClaw 这类 Agent，正在把 AI 从“工具”，变成“执行者”。如果你还在手动配环境、调依赖、跑实验，可能可以试试——让“龙虾”帮你干一次。

LLM 开发入门。V1 版本的简化版，旨在帮助初学者最快、最便捷地入门 LLM 开发，理解 LLM 开发的一般流程，可以搭建出一个简单的 Demo。 LLM 开发技巧。LLM 开发更进阶的技巧，包括但不限于：Prompt Engineering、多类型源数据的处理、优化检索、召回精排、Agent 框架等 ...