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以下是计算相关的文章

2026-01-31
中国押注“光学”计算机芯片——它们能为人工智能提供动力吗？随着生成式AI模型变得越来越复杂且能耗剧增，电子芯片正面临速度和效率的瓶颈。研究人员指出，基于光而非电工作的光学芯片（或称光子芯片）或能解决这些问题。中国正大力投资光学芯片研发，并已发布了首个能运行先进生成式AI模型的光学芯片LightGen，其性能有望超越现有高端处理器。
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2026-01-29
AI算力新赛道：热力学计算登场，生图仅需百亿分之一电量劳伦斯伯克利国家实验室科学家团队提出了“热力学计算”这一革命性概念，有望将AI图像生成的能耗理论上降低至现有水平的百亿分之一。该技术通过利用物理系统自然的热波动和能量变化来寻找计算答案，而非依赖传统晶体管的开关操作。研究揭示了构建“热力学神经网络”的可能性，并有初创公司已开发出原型芯片来验证这一高效能耗计算机制。尽管目前仍处于早期阶段，但热力学计算为未来低功耗、高效能的AI硬件提供了全新的发展方向，有望解决当前深度学习对计算资源巨大的需求瓶颈。
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- AI基础/开发
- AI工具应用
2026-01-28
通过本土制造强化美国 AI 供应链 OpenAI 发布了一份新的征求建议书（RFP），旨在加强美国本土 AI 供应链，尤其关注数据中心关键投入、消费电子和机器人领域的国内制造。此举旨在通过本地化生产，缩短建设周期，提升韧性，并巩固美国在 AI 基础设施扩张中的技术领先地位。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-27
OpenAI 与 Cerebras 达成合作 OpenAI 宣布与 Cerebras 合作，为其平台新增 750 兆瓦的超低延迟 AI 算力。Cerebras 专为 AI 设计的定制系统，通过集成海量计算单元，旨在显著提升 AI 响应速度，尤其在长文本生成等复杂任务中。此次合作将分阶段整合至推理基础设施，以实现更快的实时 AI 交互。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-23
美国即将到来的AI监管大战 2025年底，美国围绕人工智能监管的斗争已达白热化。特朗普总统签署了一项行政命令，试图限制各州制定AI法律。2026年，战场将转向法庭。各州与白宫将在如何监管快速发展的AI产业上展开激烈冲突，而各州层面的立法或将决定未来AI发展的方向。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-20
人工智能辅助化学合成的集体智能科学文献的爆炸式增长对化学合成领域的实验转化构成了严峻挑战。本文介绍了 MOSAIC（Multiple Optimized Specialists for AI-assisted Chemical Prediction），一个基于 Llama-3.1-8B-instruct 架构的计算框架。MOSAIC 训练了2498个专业化学专家，实现了对复杂合成具有置信度指标的可重现和可执行的实验方案，成功率达71%，并发现新的反应方法，为AI辅助发现提供了通用策略。
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2026-01-09
CES 2026 亮点回顾：从英伟达的重磅发布到 AMD 新芯片，再到雷蛇的 AI 奇特产品 CES 2026 盛会正如火如荼地进行，AI 依然是各大公司宣传的焦点。本文汇总了本次展会期间英伟达发布 Rubin 架构和 Alpamayo AI 模型、AMD 携手 OpenAI 展示 Ryzen AI 处理器、波士顿动力与谷歌合作更新 Atlas 机器人、福特推出 AI 助手，以及雷蛇带来的奇特 AI 硬件等核心内容。
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2026-01-09
AI 助手助力伯克利 X 射线粒子加速器保持稳定运行位于伯克利劳伦斯国家实验室的高级光源（ALS）部署了由 LLM 驱动的“加速器助手”，这是一个 AI 代理系统，能够处理复杂的物理实验准备和运行任务。该系统利用 NVIDIA H100 GPU 和 Osprey 框架，将实验准备工作效率提高了 100 倍，确保了关键科学研究的连续性。
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2026-01-06
英伟达发布新的物理AI模型，全球合作伙伴推出下一代机器人英伟达重磅发布了新的物理AI模型系列，包括物理语言、视觉和动作模型，旨在驱动下一代具身AI和机器人技术。全球合作伙伴如丰田、ABB等正利用这些模型，在Omniverse平台上开发出能理解复杂指令并适应真实环境的下一代智能机器人。
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2026-01-02
为什么你的下一部手机必须具备端侧 AI？Arm 高管回应 Arm 边缘 AI 业务执行副总裁 Chris Bergey 强调，尽管云端 AI 发展迅速，但端侧本地 AI 凭借其低延迟、出色的隐私保护和成本优势，仍是未来计算的核心。他指出，端侧 AI 在网络不佳时能提供始终如一的流畅体验，并且能显著降低开发者在游戏等领域的云端算力成本。此外，Arm 正通过 Kleidi 软件库简化异构计算的硬件适配难题，并大力推广神经图形技术，以提高移动设备的能效比，推动 AI 真正融入用户感知。这预示着未来智能设备将更依赖本地处理能力。
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2026-01-01
AI 发展面临挑战，研究人员发现 Transformer 模型训练的效率存在结构性瓶颈人工智能领域的主流架构 Transformer 模型在训练效率上正面临结构性的瓶颈挑战。研究人员分析发现，当前模型训练的瓶颈主要源于其对内存带宽的过度依赖，而非计算能力。这种结构性限制导致了模型规模和训练速度的提升受到制约，特别是在处理大规模数据集时。研究指出，虽然硬件计算能力持续增强，但这种内存墙效应使得模型性能扩展效率降低。解决之道可能需要底层架构的创新，以减少对高带宽内存的依赖，从而确保AI技术的可持续快速发展。
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- AI基础/开发
- AI新闻/评测
2025-12-21
谷歌 FunctionGemma 将 AI 大模型能力“压缩”进手机，以后玩游戏全靠“吼” 谷歌近日发布了 FunctionGemma，这是一款基于 Gemma 3 270M 微调的专用模型，旨在将强大的函数调用能力引入手机等边缘设备。FunctionGemma 专为本地化、低延迟的任务设计，能够精准理解用户指令并调用相应功能，无需依赖云端算力。在移动操作测试中，其执行复杂指令的准确率高达 85%。该模型已适配主流移动设备，并提供广泛的生态支持，允许开发者利用自然语言控制虚拟环境或手机系统设置，加速端侧智能体应用的部署。
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2025-12-16
限制各州“各自为政”：特朗普签署行政命令，建立美国国家级 AI 监管框架美国总统特朗普签署了一项行政命令，旨在建立全国统一的人工智能（AI）监管框架，并将州政府的监管权力集中到联邦层面。此举的目的是为了确保美国在全球AI竞争中保持领先地位，防止各州建立繁琐且不一致的监管体系阻碍创新。行政命令强调，联邦法规应优先于州法规，以避免因加州、纽约等州形成强力管制而削弱美国竞争力。此外，该命令还要求司法部成立特别工作组，专门“挑战”各州制定的AI法律，不遵守统一规则的州可能面临资金限制。
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- AI新闻/评测
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2025-12-16
突破性光学处理器让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出“光学特征提取引擎”（OFE²），该引擎利用光而非电进行数据处理，速度达到12.5 GHz。这项创新集成了衍射和数据准备模块，在成像和交易演示中展现出更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，将光学计算推向实际应用前沿。
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2025-12-13
应对 AI 时代“缺电”之困，消息称英伟达下周举办闭门峰会随着人工智能技术的飞速发展，AI 基础设施正面临严峻的供电瓶颈问题，这可能拖慢整个行业的进步速度。据消息人士透露，英伟达计划于下周在其加州总部召开一场仅限初创企业参加的闭门峰会，核心议题正是聚焦于数据中心的供电挑战。会议将汇集电力与电气工程领域的专家，共同探讨如何解决高功耗 AI 服务器芯片带来的能源压力，以确保 AI 持续、稳定地向前发展。
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2025-12-11
英伟达推出可选的数据中心集群管理软件随着AI基础设施的规模和复杂性不断增长，数据中心运营商迫切需要对GPU集群的性能、温度和功耗进行持续监控。英伟达正为此推出一款可选的、客户可安装的软件解决方案，旨在通过洞察仪表板帮助云合作伙伴和企业最大化GPU正常运行时间，提升能效和可靠性。
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- AI新闻/评测
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2025-12-05
Anthropic 首席执行官就人工智能泡沫和竞争对手的风险行为发表看法 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 在纽约时报 DealBook 峰会上讨论了 AI 行业是否处于泡沫之中。他虽然看好技术潜力，但警告称部分参与者可能存在“时机错误”或进行“不明智的风险投资”，尤其是在计算资源和 GPU 折旧方面，他暗示了对 OpenAI 激进策略的担忧。
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- AI新闻/评测
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2025-12-05
英伟达向2026-2027届博士生授予最高6万美元的研究奖学金英伟达研究生奖学金计划宣布了面向2026-2027学年的最新获奖者，向10位从事尖端计算创新研究的博士生每人授予最高6万美元的奖学金。获奖者横跨自动系统、计算机图形、深度学习和机器人技术等领域，并将参与暑期实习。该计划旨在支持与英伟达技术相关的杰出研究生工作。
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- AI基础/开发
2025-12-04
突破性光学处理器：让AI以光速进行计算清华大学研究人员开发出OFE²光学引擎，它利用光而非电力以12.5 GHz的速度处理数据，为AI决策提供超快动力。该技术在成像和交易演示中展现了更高的准确性、更低的延迟和更少的功耗，标志着光学计算在高性能AI应用中的重要进展。
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- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-12-02
英伟达20亿美元投资新思科技，巩固其在芯片设计生态中的地位英伟达宣布向芯片设计软件和组件制造商新思科技（Synopsys）投资20亿美元，深化双方的现有合作关系。此次交易旨在将英伟达的AI硬件能力集成到新思科技的电子设计自动化（EDA）和仿真软件中，帮助新思科技平台从CPU转向GPU，从而加速芯片设计流程。此举巩固了英伟达在关键芯片设计领域的控制力。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用

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