杨元庆预测AI推理算力将占主导地位
新浪科技讯 5月22日上午消息，在联想集团2025/26财年第四季度暨全年业绩发布会上，联想集团董事长兼CEO杨元庆表示：“AI基础设施正进入快速发展阶段，目前70%-80%的AI计算资源主要用于训练任务，20%-30%用于推理任务，但未来这一比例将会逆转，推理任务的AI计算资源占比将超过70%。” “但这并不表示训练所需的基础设备会缩减，相反还会持续增长，因此从这个趋势来看，基础设施需求极其庞大，仅靠原有的大型云服务商已无法充分满足市场需求，因为需求量过于庞大，联想也紧抓这一机遇，快速向超大规模云服务转
对话突然"失忆"别急着怀疑模型,真正的元凶是它
大家好，我是专注于持续分享数码家电、软件技巧相关知识的博主设计虱聊科技。希望能获得您的关注与支持。最近跟一个 AI Agent 互动时，它突然就"忘记"了我之前说的话。而且是瞬间遗忘，这绝非上下文污染那么简单。当时我的第一反应是：难道是模型能力不足？刚切换到小米 mimo-v2.5，之前用的是 Minimax-M 2.7。但仔细想想不太对劲。mimo 口碑一直不错，上下文窗口更是高达 1M tokens，如果是模型本身的问题，网上早就议论纷纷了。那就只剩下一种可能性了——系统层面的故障。我把这个现象反馈给
AI推理爆发：CPU与GPU双核驱动，存储设备板块共振
科技圈震动！🔥AI推理时代强势开启，CPU与GPU双强争霸！各位，AI领域的赛道已经发生了根本性的切换！随着AI应用重心从模型训练转向实际推理，产业正迈入“CPU+GPU”协同发展的新纪元，不再局限于GPU的垄断，CPU的战略价值正经历剧烈重塑！英特尔CEO陈立武指出，AI推理普及后，CPU与GPU的配置比例有望达到4:1；AMD掌门人苏姿丰亦表示，推理及智能体AI的发展为CPU赋予了全新的角色定位。值得注意的是，传统数据中心中CPU与GPU的比例仅为1:4，预计到2026年将逼近1:1。一旦实际配比突破
人工智能突破Erdős单位距离猜想
2026年5月20日，OpenAI发布了一则重磅消息：其内部研发的通用推理模型，成功证伪了匈牙利数学家Paul Erdős在1946年提出的一个关键猜想。该猜想被视为离散几何领域最具知名度、表述最为简洁却悬而未决八十年之久的难题之一。外部数学家团队已对证明过程进行了审核，并发表了配套论文，详细阐述证明的逻辑框架与学术背景。普林斯顿大学数学家Will Sawin教授进一步优化了这一结论。剑桥大学菲尔兹奖获得者Timothy Gowers发表评论指出，这一成果"在未来数月乃至数年内，将在各数学分支中涌现类似突
AI推理重塑存储产业格局!长协定价颠覆传统周期,四大投资主线深度解析
后台有朋友留言问："存储芯片从去年涨到现在，还能持续多久？国产链条到底怎么选？"这个问题恰好切中了当下A股半导体最核心的主线。AI推理需求正在引爆存储芯片有史以来最长的结构性景气周期。供需缺口预计延续至2027年，长协锁单机制使存储从传统周期品蜕变为高盈利能见度资产。国内"两存"IPO开启千亿级资本开支大幕，设备、零部件、材料环节迎来量价齐升的黄金窗口。重点关注存储涨价受益链（兆易创新、澜起科技）、设备扩产链（北方华创、中微公司、拓荆科技、微导纳米）、零部件材料链（富创精密
隐私保护下的AI推理应用
威廉·霍巴特《格雷厄姆的孩子》1742在先前的分享中，我们探讨了dphn.ai项目。与该项目紧密相关，并且最近在Base生态中引起热议的还有另一个项目venice.ai，同样受到了市场的关注。该项目在Base平台发布时，我也对其产生了关注，主要因为两个因素：首先，各大媒体广泛报道了其团队的显赫背景；其次，项目在发行时对Virtual生态的用户进行了大量空投。但该项目最核心的部分：它究竟是做什么的，当时我并未有深刻印象。更准确地说，以我当时对AI的理解，即使阅读了项目介绍，也难以完全理解其商业模式。但随着这
摩尔线程发布万卡集群，构建全栈智算生态
5月20日下午，在摩尔线程年度产品发布会上，公司全方位展示了“云-边-端”全栈智算矩阵：从万卡规模的夸娥集群，到搭载自研“长江”SoC的MTT AICUBE与MTT AIBOOK；从数字智能体“小麦”，到加速物理AI落地的MT Lambda仿真平台，再到持续进化的MUSA生态，宣布全面贯通“云-边-端”智能算力体系。 如今，万物智能化浪潮涌动，算力基石作用日益凸显。在智算基建方面，摩尔线程以夸娥（KUAE）集群为核心，打造高性能AI底座。据悉，夸娥万卡集群已成功部署，多项核心指标对标国际主流：Dense大
阿里推出真武芯片超节点服务器，支持大规模AI并发处理
新浪科技讯 5月20日上午消息，在2026阿里云峰会上，阿里发布基于平头哥新一代AI芯片真武M890的128卡超节点服务器，搭载互联芯片ICN Switch 1.0，通信时延低至百纳秒级，可让128张AI芯片组成一台计算机，满足Agentic时代的并发推理和大模型训练需求。责任编辑：江钰涵新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。
AI 蒸馏揭秘：究竟提炼了何种精华？
模型蒸馏绝非将大型模型简单压缩为 zip 文件，亦非机械地复制参数。它更像是一位“教师模型”通过大量解题、讲解与提供答案，利用这些成果去培育一个更小巧、成本更低且易于部署的“学生模型”。蒸馏看似神奇，但要真正理解它，只需厘清三个核心问题：依据什么进行蒸馏？过程中习得了什么？最终产出的究竟为何？近期，“模型蒸馏”的话题再度引发热议。缘由十分直接：大模型能力虽强，成本却日益高昂。并非每家企业都能长期依赖顶级模型支撑业务，也非所有应用场景都需要在每次请求时调用最强模型。于是，一个极具现实意义的问题摆在了面前：能
AI六十年歧途：封闭规则的幻梦
第 三 章AI 圈走了 70 年的弯路— 文字即智能 · 系列 03 —一1956 年夏天,美国新罕布什尔州,达特茅斯学院。一栋老式的红砖教学楼里,一间不大的会议室。窗户开着,外面是新英格兰的夏天,树叶很厚,知了在叫。十个男人围着一张长桌坐下来。他们当中年纪最大的 41 岁,最小的 28 岁。有数学家,有逻辑学家,有信息论的开山祖师,有刚拿到博士学位的年轻学者。其中几个名字,后来都成了一个新领域的开山人物——John McCarthy、Marvin Minsky、Claude Shannon、Herber
苏姿丰上海发声：AI全面重塑计算架构
2026年5月19日，位于上海的前滩香格里拉酒店迎来了AMD董事会主席兼CEO苏姿丰，她用一声亲切的问候，正式揭开了AMD在北美以外首场AI开发者大会的帷幕。现场汇聚了超过2000名开发者及生态伙伴，将会场挤得水泄不通——原定容纳不足1000人的场地，实际报名人数却突破了4000，许多人只能站着听完。当苏姿丰身着简约正装亮相Demo区时，开发者和媒体记者层层围住，手机齐刷刷举过头顶，气氛热烈得宛如“粉丝见面会”。在随后的开幕主旨演讲及与李开复的对谈中，苏姿丰对AI产业走向进行了系统性的梳理。以下是她的核心
美格智能率先量产 77TOPS 模组，加速物理 AI 云端延伸
近日，美格智能在业内率先启动 77 TOPS AI 模组的批量交付，将 AI 硬件性能推至新高度，持续领跑端侧高算力赛道，助力物理 AI 快速落地。继成功研发并大规模部署 48TOPS 高算力智能模组后，美格智能再次彰显其在端侧 AI 领域的技术领导力。面对云端日益增长的低功耗推理需求，美格智能将依托端侧强大算力，融合高速互联的算力聚合技术，全力推动 AI 能力向云端延伸。从 48TOPS 跃升至 77TOPS：持续引领高算力 AI 模组技术革新此次规模交付的 SNM980 系列 AI 模组，基于行业领先
法律AI一周速览：Claude强势入局;OpenAI架构调整...... | 行业动态(5.12-17日)
梳理各类工具与能力，筛选出核心信息与关键趋势，帮助法律从业者更高效地把握行业动向、发现实用工具，并准确评估其在实际工作中的适用性和局限性。重点资讯5月5日，ChatGPT 默认模型悄然更换为 GPT-5.5 Instant。最直观的体验是：AI 终于不再胡说八道了。幻觉率最高降低 52.5%，高风险领域不准确声明减少 37.3%。这意味着什么？AI 正在从“答非所问”进化到“说人话”。Anthropic 的预测：到今年底，四成企业应用会直接集成任务型 AI 智能体。从问答助手到任务执行者，这个转型比你想象
AI 新趋势：边缘计算崛起，蒸馏技术重塑本地智能
理解 AI 为何必然走向边缘，不能始于硬件，而应源于对“心流（Flow State）”的深刻洞察。在 AI 芯片领域，长久以来我们受制于 NVIDIA 定义的“吞吐量（Throughput）”指标——即单位时间输出 Token 的数量。这好比衡量大巴车的载客量，只要一次能运送足够多人，便视为高效。然而，当 AI 转变为实时编程助手或虚拟伴侣时，底层逻辑彻底改变。若 AI 助手每秒仅输出 40 个词，你的思维将不断被打断，交互显得“割裂”；但若其速度达每秒 200 词，甚至快过阅读速度，AI 便从“对话框”
重庆航天电子公司开展AI决策技术专题培训
为提升员工对人工智能前沿技术的认知水平，深入理解智能决策在相关领域的应用价值。5月14日，重庆航天电子公司特邀电子科技大学田玲教授到访企业，开展"基于知识推理的智能决策应用思考"专题培训。九院科技委秘书长李晖，九院科技委综合处副处长杨海蓉，公司党委书记、副总经理卢满宏，一线部门领导及相关人员共计50余人参加培训。田玲教授从人工智能发展现状、智能决策背景意义、知识推理赋能决策、典型场景应用思考等四个维度进行系统讲解，梳理了人工智能从基础流派到大语言模型、生成式人工智能、知识图谱等前沿技术的发展历程，结合典型