全球AI算力大战变天！十万卡算力集群爆表，国产IB真香？
全球AI算力大战变天！十万卡算力集群爆表，国产IB真香？在万卡、十万卡的训练时代，算力不再是唯一的瓶颈，网络已成全新掣肘！当AI训练进入十万卡时代，InfiniBand竟突然翻红，重新被追捧了？
来自主题: AI资讯
8690 点击 2026-03-13 10:11
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
在万卡、十万卡的训练时代，算力不再是唯一的瓶颈，网络已成全新掣肘！当AI训练进入十万卡时代，InfiniBand竟突然翻红，重新被追捧了？
大语言模型（LLM）的幻觉问题一直是阻碍其在关键领域部署的核心难题。近日，研究人员提出了一种名为行为校准强化学习（Behaviorally Calibrated Reinforcement Learning）的新方法，通过重新设计奖励函数，让模型学会「知之为知之，不知为不知」。
在移动端和桌面端的日常使用中，许多操作并非点一下按钮就能完成。预订一场会议、在游戏商城中购买并装备一件道具、又或者在多个应用之间完成一组连贯的工作流 —— 这些任务通常需要十几步甚至几十步的连续交互。
用户把文本发到我们的 API，我们返回一串浮点数。没有标签，没有水印，没有任何元数据告诉你它从哪来、用的什么模型。大多数人看到这串数字，反应都是"不就是一堆浮点数嘛，能看出什么？"
多模态大模型掉进真实世界，会“失聪”。
在生成式 AI 浪潮中，文生图技术已实现跨越式发展，在视觉呈现上达到了前所未有的高度。然而，在生成图像中准确合成拼写正确、结构规范且风格协调的文字 —— 视觉文本渲染（Visual Text Rendering, VTR），至今仍是该领域尚未攻克的核心难题。
“时光流转，谁还用日记本。往事有底片为证。”—— 许嵩《摄影艺术》
LyapLock首次让大模型在上万次知识更新中稳住旧记忆、精准学新知。它用「虚拟队列」实时监控遗忘风险，动态平衡新旧知识，理论保证长期不崩盘，编辑效果比主流方法提升11.89%，还能赋能现有模型，让AI真正学会「持续成长」。
上周有个朋友跟我吐槽，说他们线上跑的 Agent，单次任务 token 消耗到了六位数。
随着大语言模型 Agent 开始在对话、问答与复杂交互环境中长期运行，“记忆该如何设计” 正在成为一个绕不开的核心问题。