AI+ 超学科创造营2.0|携手AI 开启编程新纪元
AI+ 超学科创造营2.0借 AI 之翼共绘编程新蓝图2026年4月24日下午，华东师范大学大夏书院AI+超学科创造营2.0系列专题讲座《携手AI编写代码：大模型时代的编程新范式》在普陀校区大学生活动中心隆重举行。本次活动由党委学生工作部、学生工作处、图书馆及本科生院联合主办，大夏书院具体承办，信息化治理办公室、统计学院、上海智能教育研究院协同支持，活动由大夏书院课程主管邵宇晨主持。讲座特邀华东师范大学信息化治理办公室数智研发部负责人、高级工程师冯骐担任主讲嘉宾。冯骐老师长期扎根教育信息化一线，是学校数据
人工智能计算能力深度解析
AI算力 = 支撑模型训练与推理的计算能力，本质是“单位时间内能处理多少计算任务”。算力决定“能不能做”，算法决定“做得好不好”。例如：👉 这是神经网络的基础因为：👉 AI正是“天然并行问题”特点：👉趋势：算力正在“电力化”👉 平衡：成本 + 性能 + 安全🎯一个误区提醒 ❌ 只看FLOPS ✅ 应该结合：延迟 + 吞吐 + 成本✅AI算力 = AI时代的“电力系统”👉 如果你现在要做一个RAG系统 / Agent应用：👉请说出你的方案 + 取舍逻辑（成本 / 性能 / 延迟）—— 🔚END OF ART
大模型推理进入规模化落地期，KV Cache性能瓶颈如何突破
在多模态、私有化AI、实时推理和工业智能部署全面推广的背景下，AI行业已从模型训练阶段迈向推理规模化落地的新时期。高并发、超长上下文和低时延的服务需求，使得KV Cache从单纯的推理加速工具转变为大规模推理的核心性能瓶颈，主要表现为显存占用高、多节点缓存孤岛、小粒度IO压力大以及冗余计算多等问题，最终导致吞吐下降、算力浪费和硬件成本攀升。针对上述行业痛点，百代存储基于自研OptiFS高性能并行文件存储，推出AI推理专属KV Cache全链路优化方案，弥补存算协同短板。方案核心优势如下：1. 分层存储架构
告别单线操作：高手如何并行指挥十个 AI 任务
每日 AI 新知 · 以崭新视野洞察人工智能 | 2026 年 05 月 13 日你日常与 AI 的协作场景或许是这样：开启 ChatGPT 或 Claude，抛出一个问题，静候回复，复制答案，接着处理下一个。若手头有三件事，便只能按序排队——宛如单车道上的独行车，而对面的六车道高速却空空如也。更令人痛心的是：你所用的 AI 工具早已具备多任务并行能力，只是你未曾察觉应当换种用法。并行调度与串行执行的效率鸿沟Agent View 所能承载的会话极限不妨算笔账。假定利用 AI 处理单件事务平均耗时 5 分钟
AI面试中的并行工具调用机制解析
👆🏻 关注持续获取 AI、工程实践与职场观察。摘要Parallel Tool Call 是 AI Agent 面试的高频丢分点，候选人往往只背过概念，却答不出「触发条件 → 并行执行 → 结果回注」三阶段的内部机制。目录预览一、 为什么 Parallel Tool Call 是面试高频丢分点二、 什么是 Parallel Tool Call：触发、并行与回注三阶段模型2.1 触发阶段：模型什么时候决定并行2.2 并行执行阶段：三个工具同时跑，状态怎么管2.3 回注阶段：结果怎么合并进上下文三、 并行调用的
5月3日AI前沿：从Agent工具链到Claude Code桌面版重构
今天的AI Builders Digest，关键在于几个持续融合的趋势：Agent工具链正迈向可并行、可调度及可复用的模式；模型能力的探讨重回数据质量、任务架构和工作流效率；产品端则更注重桌面体验和多任务协同。Anthropic发布了Claude Code桌面版的重构，其核心并非仅是界面更新，而是基于parallel agents重新规划工作流。对用户而言，这意味着代码助手不再局限于“单线程问答”，而是演变为能同时处理多个工作流的执行器：一边修改代码，一边查阅资料，一边进行验证，实现并行推进。这种转变标志
5月1日AI圈大事：从“会回答”走向“能执行”
读完今天这份 Digest，我更强烈的体会并不是某个模型“又更聪明了”，而是AI的价值重心正在转移：关注点从模型本身，逐渐落到围绕模型搭起来的工作流、工具体系、协作界面以及安全治理上。如果说上一阶段大家主要还在争论“谁的模型更强”，那今天更值得追问的就变成：能否把模型真正嵌到工作中、嵌到组织里、嵌到业务流程里，同时保证它可控、可协作、并且能长期运行。今天最值得留意的一个变化信号，来自开发者工作台以及 Agent 运行环境正在持续被重构。Anthropic 对 Claude Code desktop 做了重
AI算力全解析：从云端到端侧的解决方案分享
云端算力：展望2026年，AI产业的角逐将围绕token产能展开，中国日均token调用量预计在两年内飙升至140万亿。作为A股市场首家专注于算力服务的企业，并行科技构建了名为Max的开放算力平台，集结了全国九大枢纽资源，并拥有70万核心算力，同时接入了200万核心。该平台能够支持多模态模型的运行，并通过弹性的资源扩展和容灾机制确保业务的稳定运行。在性能方面，通过对DeepSeek模型的优化，升腾910芯片的算力表现达到了英伟达A80的92.8%，且成本降低了23%。其商业模式基于token进行收费，服务
树根科技发布端到端智能制造方案：双脑赋能智慧工厂
在全球制造业正加速迈向高端化、智能化、绿色化的关键阶段，工业智能领域的领军者树根科技（IROOTECH）推出端到端智能制造解决方案：以数据为根，依托“双脑”并行，结合AI驱动能力，目标是在制造业从顶层规划延伸至一线运营的全流程打通全价值链，推动企业由传统“生产工厂”向具备自主感知与决策能力的敏捷“智慧工厂”持续跃迁。01战略破局：直面数字化深水区，形成“双脑并行”的新路径当前，制造业数字化转型正走向深水区，“数据孤岛”、AI落地困难以及转型价值难以量化，成为众多企业普遍遭遇的痛点。针对这些问题，树根科技提
IC修真院AI编译器特训营：掘金高薪新赛道
IC修真院最新课程震撼发布IC修真院🎉AI编译器实战训练营🎉现已隆重推出！谈及AI编译器，便是“紧俏”与“高额薪酬”的代名词。“NPU领域最棘手的并非硬件设计，而是AI编译器。”“技术壁垒高，需同时掌握软硬件知识。”“实在找不到合适的人才，无论大小厂商都面临缺口，急需推荐！”“国内顶尖AI算力芯片企业，月薪高达3-7万元，为何鲜有人应聘？”总而言之——入门门槛高，但薪资待遇更优厚，人才招聘困难重重。这是否让您联想起五年前的IC设计行业？那时把握住机遇的人，如今已成功转型，收入翻了数番。AI编译器，正是当前
让 AI 通宵改代码：开源编排工具 gnhf 体验速览
睡前随手丢一句话，AI 就自己开工了。这就是 gnhf 的用法，名字叫「Good Night, Have Fun」：用一句指令唤起 Claude Code 或 Codex，随后进入全自动循环执行。你可以去洗澡、直接睡觉，它继续在那儿改代码。每完成一次修改，gnhf 都会自动生成一条 Git 提交；就算跑出了报错，也能自动回滚再重试。如果持续失败，还会用指数退避控制频率，不会无止境地烧预算。基本上你只负责下达目标，其余都交给它处理。提交记录也很清晰：每一轮变更都单独保存，随时可查。它的记忆机制也挺实用。每轮
AI编程新纪元：Subagent打造全能协作团队
上回咱们聊了Hook，那是给AI操作装上自动安检。这回重点说说Subagent，这是AI协作里最具想象力的部分。几个月前有个活儿，得给某个平台前后端搞一套全量的权限体系。前端要搞路由守卫、动态菜单、按钮级权限；后端得设计RBAC模型、写中间件、给接口补鉴权。活儿不小，当时不懂Subagent，但觉着Claude Code能行，就硬着头皮上了。起初挺顺利，AI一路改，我一路看。但到了后半程，上下文一长，AI就开始翻车。它忘了前面的数据结构，前后端字段对不上。同一个接口，前后逻辑打架。改前端组件时还顺手改了路
长安凯程王孝飞：双标并行引领数智物流新未来
4月24日至5月3日，2026年北京车展于中国国际展览中心顺义馆与首都国际会展中心双馆同启。本次车展规模宏大，总展出面积达38万平方米，位居全球车展前列。展出车辆总数1451台，其中首发车181台，概念车71台。展会期间，长安汽车执行副总裁兼长安凯程董事长王孝飞，就品牌双标并行战略、数智物流布局及无人配送生态建设等议题，接受了新华网专访。 对于车展发布的“双标并行”策略，王孝飞解释称，这并非创立两个独立品牌，而是促使两个业务板块发挥优势，产生协同效应。太阳标传承了长安汽车45年的品牌积淀与用户信赖，寓意可
双通路并行：构建更贴近人脑的AI智能架构
要点浅层大脑假说：根据该团队2023年提出的理论，大脑并不只依靠逐层递进的层级结构，而是同时运用深层与表层区域的并行互动机制。功能互补性：决策任务测试显示，两条神经通路相互配合，皮层下通道主导快速响应，皮层网络则专注解决复杂问题。效率提升：并行架构使信息处理更灵活高效，表明对简单任务而言，传统深度学习可能过于复杂，导致算力浪费。生物学真实性：多数人脑神经网络缺少人类大脑中的反馈回路和'快速通道'。该模型让AI的软硬件更贴近真实神经解剖结构。多数深度学习架构中，信息需穿越皮层内数十个层级逐步处理，皮层作为大
黄仁勋驳斥中国AI芯片短缺论：纯属无稽之谈
英伟达首席执行官黄仁勋在近期受访时直言，所谓中国无法获取AI芯片的说法纯属谬论。他指出，人工智能的核心在于并行运算，而中国具备从人才储备到制造能力再到能源供给的完整产业生态优势。