AI普及的真相
这句话点明了关键问题——当前众多追求参数规模的万亿级模型，绝大多数训练基础仍是英伟达，说白了就是在别人的地基上比拼上层建筑，CUDA生态、高端芯片定价权还掌握在对方手中，光炫耀模型参数触及不到真正的核心命门。 一、现状很现实：卷模型容易，换算力难 首发冲榜的通义千问3.8、Kimi K3，主力训练集群依然是英伟达芯片，国产算力目前大多只做推理端适配。核心卡点不是硬件性能，是CUDA生态：英伟达积累了近20年的算子库、开发工具、开发者社区，迁移一个万亿模型的全训练链路，动辄需要半年以上的工程投入和几百万元成
AI绘图模型实战技巧分享
AI大模型具备多种实用功能，包括编写代码、构建三维模型和灯光效果、制作演示文稿、合成视频等。在图像生成方面表现尤为突出，能够轻松创作多样化的视觉作品。这一技术有效降低了行业专业技能的门槛，大幅减少了软件功能探索的时间成本，为互联网企业高效批量制作产品图提供了有力支持。接下来分享几个本人在模型训练过程中积累的实用技巧，内容非常实用，值得收藏！为避免主视觉效果过于单调，这里汇总了近期工作中能够提升设计效率的几个实用案例。案例一，包装瓶平面图转换为俯视视角效果随后与背景进行融合处理，效果十分自然，可实现批量输出
AI主权化：效率缺失的国家豪赌
生成式AI被纳入国家战略后，最先暴露的或许不是性能上限，而是成本下限。文 / 南派经论AI主权化最讽刺之处在于，其工程效率尚未验证，国家已开始为其扩大产能。芯片、云、模型、数据中心与电力，被统一纳入安全叙事。短期看是产业扶持，长期看，或是一场将低效制度化的工程冒险。AI政策最初聚焦芯片出口管制，如今已延伸至完整技术栈：云基础设施、前沿模型、数据中心、网络安全标准、电力系统，以及谁建设、谁融资、谁审批、谁使用。所谓主权AI，表面是技术自主，实质是将AI能力纳入国家安全与产业政策框架。美国意图向盟友输出技术栈
AI自研芯片时代来临：九个月造芯颠覆行业
Michael | 五源资本投资人2026年6月，OpenAI与博通联合发布了一款名为Jalapeño的推理芯片。其具体参数未公开，但两点突破更引人注目：第一，这颗芯片完全由OpenAI基于自身模型架构、未来路线图与推理体系从零定义，博通负责硅片实现——OpenAI不再满足于采购通用算力，而是追求量身定制的硬件。第二，这款逼近光罩极限的先进制程芯片，从立项到流片仅耗时九个月，据双方称，创下高性能芯片开发速度的历史纪录。缩短周期的关键助力，正是OpenAI自研的AI模型。AI芯片的上半场已告一段落，英伟达是
人工智能训练师第五期课程总结
本次为人工智能训练师公益系列课程的最后一节，下周将迎来结业考核。我们已系统学习了图像、视频、音频及文本等多种数据标注方法，今日课程简要概述了模型训练环节，但由于内容庞杂无法深入探讨，仅作初步介绍。大部分课堂时间用于解析练习题目。不论掌握程度如何，为期五个周日的课程已圆满结束，若想进一步深化学习，后续需依靠个人钻研。今天上午浏览到“深圳市人工智能产业协会”公众号发布的人工智能训练师资格认证报名信息，发现报名费用不菲。深圳地区的朋友如有报考意向可关注该公众号，预计会有配套培训课程推出，不过应当也是收费项目。毕
AI室内设计已全面普及，你掌握了吗？
近期，深圳和上海的两家设计公司分别发出公告，将对所有员工进行AI技能考核，AI绘图能力直接关联薪资待遇。与此同时，越来越多设计企业开始要求新入职员工在试用期内必须掌握AI技术并通过考核，否则无法转正……AI时代的到来，让我们能把更多时间和精力投入到创意与构思上，而非耗费大量时间埋头绘图！随着AICG人工智能的迅猛发展，如今大量设计师开始借助AI进行设计，甚至包括平、立面图及效果图的绘制。目前主流的AI绘图工具包括：Midjourney、Stable Diffusion、DALLE 2相对而言，Stable
AI 勒索首案披露，谷歌默认采集媒体训练模型
◆ AI 前哨·每日简报 | AI 智能体勒索首案披露，谷歌默认采集媒体数据训练模型 ■ 2026.07.07 08:55 CST · 十三的奇思妙想 · 越思越远 01 Sysdig 澄清首例"智能体勒索软件"JadePuffer：AI 执行攻击但人类仍负责设置与选目标 ▸ 2026-07-07 07:56 CST // TechCrunch：AI（RSS） 云安全厂商 Sysdig 记录了首例"智能体勒索软件"攻击 JadePuffer，AI 智能体独立完成入侵、窃取凭证、横向移动、加密超 1,300
德适-B股价飙升超13%，iMedLoop全球影像平台正式上线
德适-B（02526）盘中涨幅突破13%，截至发稿，股价已上涨7.10%，报332港元，成交额达844.31万港元。 7月4日，德适-B在北京举办“医疗AI全域生态创新研讨暨iMedLoop全球医疗影像数据平台发布会”，正式推出最新产品——iMedLoop全球医疗影像数据平台。本次发布聚焦医疗影像数据、医学影像基座模型、专病专科AI应用、临床协同及产业生态，标志着德适在医疗影像AI平台化、规模化和生态化道路上迈出关键一步。 此次推出的iMedLoop并非单一AI工具，而是专为医疗影像AI开发与应用全流程打
打造企业级AI预测引擎：从数据积累迈向智能决策
在数字化转型进入深水区之际，企业面临的挑战已从单纯的“如何获取数据”，转变为“怎样从海量数据中挖掘前瞻性价值”。传统商业智能（BI）多聚焦于描述性分析，即利用历史数据复盘“已发生之事”；而现代竞争的核心已转向预测性分析，即借助人工智能（AI）技术推演“将发生何事”。构建一套高效、精准的AI预测分析体系，已成为企业实现从经验驱动向数据驱动、从被动应对向主动预判跨越的关键路径。打造一套高性能的AI预测分析系统，其底层架构设计直接决定了系统的稳定性、扩展性以及处理海量数据的能力。一个完备的预测分析架构通常包含数
研报解读 |M国收紧云端AI算力管控 我国企业跨境研发面临合规新挑战
神侦智库美国研究中心系神侦智库旗下核心智慧产品特聘全球行业领先专家学者深入一线实时掌握动态，专注于全球美国涉华动态及相关报告研究。该法案与年初众Y院通过的《Remote Access Security Act》前后衔接，把云计算服务、远程访问和客户身份审查纳入AI技术限制议题，对我国企业海外云资源使用、模型训练、第三地数据中心合作和跨境合规审查形成新的约束预期。神侦智库美国研究中心每个工作日推送壹篇成品分析报告，全年推送240篇-260篇左右。支持单篇购买、月度会员推送、季度会员推送及年度会员推送，202
AI赋能设计：参数化提示词实战解析
2026年6月16日，我院服装与服饰设计专业通过线上线下结合的形式，举办《AI创意工具实操基础》系列讲座第三讲——“参数化提示词、基础生成实践”。本次讲座特邀四川师范大学林莎莎副教授担任主讲嘉宾，专业全体专任教师及各年级学生同步参与学习。主讲人：林莎莎林莎莎副教授为硕士生导师、全国应用型人才培养工程双师型导师，同时担任国家一流课程项目核心负责人，拥有多年立体裁剪课程教学与设计实践经验。她独创的设计方法论与实操技巧体系，构建起“理论－实践－创新”三位一体教学模式，能够为师生提供兼具专业深度与实践价值的学习路
AI 表面是软件，实则是硬件博弈
很多人以为，AI 是最轻的生意。没有门店，没有库存，没有厂房。 用户看到的只是一个输入框：问一句，答一段。它不像造车，要有生产线。 不像炼钢，要有高炉。 不像电商，要有仓库和物流。AI 看起来更像一种漂浮在云端的软件能力。但最近几条新闻放在一起看，会发现一个变化：OpenAI 与 Broadcom 的自研推理芯片 Jalapeño 相关报道，说明模型公司开始向推理芯片和全栈基础设施策略下沉。Qualcomm 与 Meta 的数据中心 CPU / 下一代服务器平台相关合作，说明 AI 算力竞争正在从单一 G
AI时代必备：Python是你的核心引擎
1、在 AI 领域，生态决定一切。在人工智能与机器学习领域，几乎所有主流的开源框架与工具库都以 Python 为基石：深度学习框架：PyTorch（学术与工业界首选）、TensorFlow（由 Google 主导）。机器学习与数据处理：Scikit-learn（经典机器学习）、NumPy（高效矩阵运算）、Pandas（数据分析利器）。大语言模型与智能代理：Hugging Face (Transformers)、LangChain、LlamaIndex。有人质疑：Python 速度慢，如何支撑 AI 所需的
AI编程为何难筑护城河
2023年初，笔者在首篇关于人工通用智能的文章中提出：代码使用计算机语言，是设计完善的特殊语种，结构性强，长程关联，关系明确。可以用微语言结构的概率分布为基底，张成语言空间，程序就是该语言结构空间的点线面体。GPT可以用自己构建的高维语言空间简单方便地学习代码。代码其实也可以看成特殊的思维链，训练可以降低信息熵，让信息更可预测。大量这种语言结构示例参与预训练的话，GPT被注入足够的信息量，形成各种复杂关联的模式, 涵盖代码中的知识和知识结构。高质量的代码，可以显著地降低GPT 获取的信息熵，这也是为什么G
AI中的数据安全如何保障？WorkBuddy的双重防护机制
AI中的数据安全如何保障？WorkBuddy的双重防护机制企业在拥抱AI办公时，有一个绕不开的顾虑：数据上传后，是否存在被滥用的风险？WorkBuddy从两个维度给出了应对方案。第一：模型层的数据隔离WorkBuddy集成的大模型服务，接入标准极为严格。腾讯云与模型供应商签署了专项协议：用户提交的全部信息，仅限于即时推理使用。涵盖各类提问、文档及交互记录。数据送达、返回结果、随即清除。模型供应商承诺不保存原则，承诺不用于模型训练原则。通俗来讲：你的提问，AI回应后便彻底遗忘，对话记录仅存于本地终端。大模型