
深度|微软削减AI芯片研发雄心,Maia系列推迟至2028,寄望降维打击应对NVIDIA
深度|微软削减AI芯片研发雄心,Maia系列推迟至2028,寄望降维打击应对NVIDIA据The Information报道,微软正在重绘其自研人工智能服务器芯片的产品路线图,将在未来几年内专注于推出设计更保守、开发难度更低的芯片版本,目标是在2028年前克服当前导致研发延迟的一系列问题。
据The Information报道,微软正在重绘其自研人工智能服务器芯片的产品路线图,将在未来几年内专注于推出设计更保守、开发难度更低的芯片版本,目标是在2028年前克服当前导致研发延迟的一系列问题。
好用到让我有点儿不敢用了……
没等来 DeepSeek 官方的 R2,却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体!这两天,一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了!这个模型的速度比 R1-0528 快 200%,比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势,它在 GPQA Diamond(专家级推理能力问答基准)和 AIME 24(数学推理基准)上的表现均优于 R1,但未达到 R1-0528 的水平。
清华大学朱军教授团队与 NVIDIA Deep Imagination 研究组联合提出一种全新的视觉生成模型优化范式 —— 直接判别优化(DDO)。
在我们去年 AI Scaling Laws article from late last year中,我们探讨了多层 AI 扩展定律如何持续推动 AI 行业向前发展,使得模型能力的增长速度超过了摩尔定律,并且单位 token 成本也相应地迅速降低。
清华大学软件学院发布生成式时序大模型——日晷(Sundial)。告别离散化局限,无损处理连续值,基于流匹配生成预测,缓解预训练模式坍塌,支持非确定性概率预测,为决策过程提供动态支持。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏,AI不仅掌握了游戏技巧,还培养出强大的跨领域推理能力,在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
圈粉无数的Arc浏览器,在AI加持下华丽丽“变身”了——
6 月 12 日消息,科技媒体 404Media 昨日(6 月 11 日)发布博文,报道称在维基百科编辑们的强烈反对下,维基媒体基金会(Wikimedia Foundation)宣布暂停测试 AI 文章摘要功能。
虽然 AMD 已投入大量资金来加速其 Instinct 数据中心 GPU 的开发,以便与 Nvidia 最强大的 AI 芯片正面交锋,但该公司也大力依赖收购,以便能够提供“端到端 AI 解决方案”。