快把硅谷大厂挖成筛子的小扎，终于站出来正面回应了：大把研究人员因为天价薪资被打动来了Meta？这个说法基本不对哦，lol～ 他们加入Meta，并非贪图金钱，而是为了造神——build god。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中，实现了无人机集群自主导航，并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。
Jack Clark 是最关注和熟悉中国在芯片、计算和模型上进展的 AI Lab 领导人之一。他毫不吝啬对中国 AI 进展的认可，将 DeepSeek R1 视作“推理模型大范围扩散”的起点，近期又把 HyperHetero 使用的异构集群叫做通过“超级智能进行持续自我训练”的垫脚石。
AI非上云不可、非集群不能？万字实测告诉你，32B卡不卡？70B是不是智商税？要几张卡才能撑住业务？ 全网最全指南教你如何用最合适的配置，跑出最强性能。
AI 领域最近盛行一个观点：AI 下半场已经开始，评估将比训练重要。而在硬件层级上，我们也正在开始进入一个新世代。
今年的政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。这是“人工智能+”第二次被写入政府工作报告，与去年侧重于技术研发和产业集群建设不同，今年的提法更侧重于技术的落地应用，将人工智能的应用重点指向了制造业。
就在刚刚，华为首次亮相了一套“虚”的技术—— 数字化风洞，一个在正式训推复杂AI模型之前，可以在电脑中“彩排”的虚拟环境平台
大模型的落地能力，核心在于性能的稳定输出，而性能稳定的底层支撑，是强大的算力集群。其中，构建万卡级算力集群，已成为全球公认的顶尖技术挑战。
你是否注意到，现在的 AI 越来越 "聪明" 了？能写小说、做翻译、甚至帮医生看 CT 片，这些能力背后离不开一个默默工作的 "超级大脑工厂"——AI 算力集群。
经过对多种开源存储系统的评估对比，我们选择了 JuiceFS 。我们的架构采用 Redis 进行高性能元数据管理，同时构建了自有 MinIO 集群作为底层对象存储，这一架构完美解决了模型训练场景中的数据读写瓶颈、元数据访问延迟以及计算资源之间的存储互通问题。
