AI变革时代悄然而至，泰途AI智能体蓄势发力——「动态工作流」让你放手躺平照样轻松搞定一切
不是不晓得那个对话窗口，而是每次聊完你会发现——事，还是得你来做。让它拟个方案，它给你列提纲；让它写份汇报，它给你整要点；让它梳理数据，它给你谈思路。聊得热火朝天，结果你该搜资料搜资料，该填表格填表格，该排版排版。AI 变成了"嘴强王者"，真正操劳的还是你自己。泰途AI 洞悉了这个痛点，于是祭出了一记大招——「动态工作流」。你负责提诉求，它负责拆任务、派专家、并发干、拼成果。你不再是那个"又当领导又当下属"的受气包。你只需要当领导，余下的，AI 帮你组队搞定。同样那句"帮我做份竞品周报"。在过去，你得自己
AI底层课 第15讲|GPU登顶：英伟达如何从游戏卡变身AI霸主
AI 底层课 · 第 15 讲上一讲我们聊到封装测试，特别是 CoWoS 把 GPU 和 HBM 紧挨着堆叠在一起，直接决定了 AI 芯片的出货能力。但所有封装最终指向的，都是那颗「大脑」——GPU。缺少 GPU 提供的大规模并行算力，大模型训练根本无法跑起来，前面提到的先进制程、光刻机、材料、封测，也都失去了最大的需求源头。这一讲，我们终于触及 AI 算力的心脏。英伟达（Nvidia）从一家做游戏显卡的厂商，一路成长为 AI 时代最显赫的算力霸主，市值一度突破万亿美元。它的壁垒究竟在哪里？是那颗芯片本身
RISC-V AI 生态 SIMT 扩展指令集正式开源 构建开放编程接口赋能并行算力
RACE 委员会、北京开源芯片研究院与北京风华创智科技有限公司携手推进面向 RISC-V + AI 生态的 SIMT 扩展指令集开源发布进程。该指令集在 RISC-V 基础指令集之上规定 SIMT 线程级并行执行的软件可见语义，服务于人工智能与通用并行计算场景，为编译器及处理器实现构建开放、共性的架构接口。项目背景当下，从生成式 AI 到 Agentic AI，人工智能应用正由单一模型推理，迈向由感知、规划、工具调用与多模型协同构成的复杂任务链。相应地，AI 处理器所面对的也不再局限于高吞吐矩阵运算，而是
AI往事（四）：一块显卡如何颠覆人工智能？
从游戏娱乐到加密货币挖矿，再到AI训练，这块芯片经历了怎样的蜕变？如果我问各位：在当今的AI时代，谁才是真正的赢家？很多人可能会脱口而出：OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek。但实际上，如果从市值角度衡量，最大的受益者。可能是一家过去被许多年轻人视为游戏装备的公司：NVIDIA（英伟达）。如今，全球几乎所有的大模型。几乎所有AI训练中心，几乎所有超级计算机，内部都搭载着它的GPU。然而，二十多年前，没人能预料到，这家公司最终会彻底改变世界。因为，它的起点，只是销售游戏显卡。GP
从Cursor到Kiro：AI编程工具的新思路，先规划再编码
我使用 Cursor 大半年了，开启 Composer 功能，丢个需求进去，代码就自动生成。效率确实高，但有个问题一直困扰着我——AI 生成的代码经常出现「第一版能用，第二版就崩」的情况。它没有真正理解项目架构就动手修改，改完 A 模块，B 模块跟着出问题。我花在修复 AI 埋下的坑上的时间，有时候比我自己写还多。上个月亚马逊推出了一款叫 Kiro 的 IDE，一开始我以为又是个 Cursor 的套壳产品。结果用了两周后发现：它根本不是「让 AI 写代码更快」的思路，而是「让 AI 先把需求想清楚再写代码
华存案例 | 智谷方案破解AI大模型存储瓶颈，释放千卡集群算力
面对千亿参数大模型的训练挑战，存储系统需具备何种速度方能匹配GPU算力？某人工智能研究院在集群规模不断扩大的过程中，遭遇传统存储受限于以太网带宽、网络丢包及冷热数据统一存储成本高昂等难题，极易引发GPU算力闲置及训练任务中断。华存智谷助力该研究院成功落地训推大模型存储实践，采用高效分层数据存储方案。该方案基于TGStor 9800高性能并行文件系统与RoCE无损RDMA网络构建存算分离底座，利用HSM分层技术连通高性能存储与大容量对象存储，全面支撑大模型预训练、数据集处理及推理业务。目前，该方案已完成全流
梁文锋力作DSpark：掌握这十大核心即可通关
出处：量子位 梁文锋挂名的DeepSeek最新论文DSpark或许你已看过—— 单用户速率拔高85%、高并发环境下有效吞吐暴增4倍。 然而你确实领悟了吗？ 莫慌，已有行家帮你剖析完毕。 Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心开发者Dmytro Dzhulgakov把全篇论文归纳成10大要点，从最底层的GPU显存访问特征聊到最顶层的在线自适应调度。 他指出： DeepSeek此番架构的真正核心在于系统工程与模型协同设计。 相关基础理念前人虽已提出，难能可贵的是其将多种技术整合为一套
AI文本生成的进化之路
AI文本生成的进化之路初期的AI在创作文本时，的确走过一段“半天吐不出一个字”，并且“总在煞有介事地瞎编乱造”的愚笨岁月。若将如今的AI视作“才思敏捷、挥毫成文”的文科学霸，那早年的AI便如一个反应木讷、正翻查字典的磕巴新手。我们可将其演进历程划为三个时期，每一时期皆在同“速率低”与“谬误频”相抗争：1.刻板套规则时期（上世纪中叶）：响应极快，却错得荒谬运作方式：初代AI（如1966年的ELIZA程序）毫无“智慧”可言，全凭人工编撰数万条固定法则。遇见“你好”，便调取库中预设的“你好，请问您今日心情如何？
AI 团队协作与共享笔记
如果让多个 AI 共同解决难题，最大的难点往往不在于谁更智能。难点在于：任务如何分配？成果如何汇总？如何鉴别哪些发现是可靠的？这篇论文提出的 DeLM 系统，可以类比为一个班级场景：多名同学共同攻克难题。以往总需一位班长收集纸条、转述并整理答案，而 DeLM 则采用了一种新方式：让大家共同查阅一本公共笔记本。这与我们息息相关，因为未来许多复杂任务将交由一组 AI 共同完成。无论是编写代码、检索资料、研读论文还是记录实验日志，都不再像个人单打独斗，更类似于小组协同作业。然而，小组协作最忌讳信息在传递中遗失。
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