普林斯顿大学和Meta联合推出的新框架LinGen，以MATE线性复杂度块取代传统自注意力，将视频生成从像素数的平方复杂度压到线性复杂度，使单张GPU就能在分钟级长度下生成高质量视频，大幅提高了模型的可扩展性和生成效率。
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。
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。
20人国内团队，竟然提前2年预判到了DeepSeek的构想？玉盘AI的全新计算架构方案浮出水面后，直接震动业内：当前AI算力的核心瓶颈，他们试图从硬件源头解决！
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
3D生成模型高光时刻来临！DreamTech联手南大、复旦、牛津发布的Direct3D-S2登顶HuggingFace热榜。仅用8块GPU训练，效果超闭源模型，直指影视级精细度。
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”。
清华与蚂蚁联合开源AReaL-boba²，实现全异步强化学习训练系统，有效解耦模型生成与训练流程，GPU利用率大幅提升。14B模型在多个代码基准测试中达到SOTA，性能接近235B模型。异步RL训练上大分！
hi 家人们，端午假期开心嘛！ 除了休息工作，这次假期，我还和一位好久不见的老朋友约了一个聊天局。
现在，请大家一起数一下“1”、“2”。OK，短短2秒钟时间，一个准万亿MoE大模型就已经吃透如何解一道高等数学大题了！而且啊，这个大模型还是不用GPU来训练，全流程都是大写的“国产”的那种。
