大语言模型（LLM）不仅在推动通用自然语言处理方面发挥了关键作用，更重要的是，它们已成为支撑多种下游应用如推荐、分类和检索的核心引擎。尽管 LLM 具有广泛的适用性，但在下游任务中高效部署仍面临重大挑战。
刚刚，芯片圈大地震，英伟达将斥资50亿美元入股英特尔，一举成为大股东！英伟达出钱，英特尔出力！英特尔将为英伟达定制AI数据中心所需的x86 CPU，未来还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片。
这几天，知名零食品牌良品铺子，用一张图成功地让无数网友的 CPU 都烧干了。
“两次 CPU 飙升的背后有个巧合，那就是——‘我们 CEO 登录了账号。’于是，我们把 CEO 的账号给封了，继续排查原因......” 听起来像段子，但这真是 Sketch.dev 的工程师亲口写下的“事故总结”。而这一切的起因，只是因为一段由 AI 生成的代码。
是的，秘塔AI搜索推出了全新“极速”模型。通过在GPU上进行kernel fusion，以及在CPU上进行动态编译优化，我们在单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度，大部分问题2秒内就能答完。
微软研究院开源的原生1bit大模型BitNet b1.58 2B4T，将低精度与高效能结合，开创了AI轻量化的新纪元。通过精心设计的推理框架，BitNet不仅突破了内存的限制，还在多项基准测试中表现出色，甚至与全精度模型不相上下。
众所周知，大语言模型（LLM）往往对硬件要求很高。
本文介绍了英特尔®至强®处理器在AI推理领域的优势，如何使用一键部署的镜像进行纯CPU环境下基于AMX加速后的DeepSeek-R1 7B蒸馏模型推理，以及纯CPU环境下部署DeepSeek-R1 671B满血版模型实践。
2月26日，美光宣布已率先向生态系统合作伙伴及特定客户出货专为下一代CPU设计的 1γ(1-gamma) 第六代 (10纳米级) DRAM节点DDR5内存样品。
国产AI几何模型性能达IMO金牌水平，打平谷歌DeepMind最新AlphaGeometry系列——
