AI算力关键不只芯片，超级集群靠基建落地
AI芯片完成封装之后会走向GPU，GPU再与CPU搭配成服务器形态，多块GPU与CPU协同起来就形成超节点，超节点进一步规模化后便对应超级算力集群。xAI打造的Colossus1，是一套配备22万张H100的超算集群。当这么多卡汇聚在同一系统中时，并不是把硬件堆到位就能立刻投入使用。它本质上是一项高度复杂的系统工程，目标在于把海量、离散的计算资源整合成一个像巨型计算机一样高效、可靠、可协同运转的整体。GPU可以说是集群的“筋骨”，但最终能跑出怎样的效果，关键却在于把这些“肌肉”连起来的“神经”，以及让系统
项目经理的AI工具实战手册
试想一下，你受命为所在机构甄选合适的AI方案。顷刻间，推销电话、产品演示和宣传攻势铺天盖地而来，每家都自诩是项目管理的未来。真正的难题并非选择匮乏，而是如何从这些喧嚣中筛选出契合你需求、团队及预算的解决方案。许多项目经理遭遇了“决策瘫痪”，被无尽的功能和承诺所淹没。这正是AI工具选型矩阵价值所在——一个直接且可定制的比较工具，旨在穿透炒作，聚焦核心。操作并不复杂：把备选工具列入表格，并依据对团队至关重要的标准进行打分。这能让你的评估回归现实考量，而非被营销噱头所左右。构建你自己的矩阵——本节末尾附有可下载
AI浪潮驱动芯片产业：国产厂商迎来新机遇
欢迎添加小助理微信，获取更多“光头君Schelling”专栏深度内容集成电路是数字经济的基石，其产业链主要包含设计、制造和封测三个环节。据世界半导体贸易统计组织（WSTS）统计，全球芯片市场在2019年经历短暂调整后，受益于人工智能（AI）和数据中心等领域的强劲需求，重拾高速增长态。预计2024年市场规模将达到约6300亿美元，并在2025年飙升至7956亿美元，同比增长高达26.2%，成为近年来增长最迅猛的一年。仅在2025年第四季度，单季收入就可望达到2389亿美元，同比增幅为38.4%。WSTS在2
中国团队革新光学超材料制造，实现印刷式规模化量产突破
4月20日当天，于中科院化学所实验室内，研究团队核心成员合影留念，分别为宋延林研究员（居中）、李会增副研究员（右）和李凯旋博士。 中科院化学所科研团队开创了一种制备多尺度光学超材料的新模式，达成了材料光学性能与结构布局的同步提升。其自主研制的卷对卷增材纳米打印装备，一举攻克了光学超材料长期以来无法同时实现低成本、大批量与定制化生产的难题，完成了多尺度光学超材料的宏量可控合成与精密集成，使超材料制造过程"如印刷报纸般便捷"。该项研究于北京时间4月22日荣登国际顶级期刊《自然》（Nature）。 新华社记者金
决策树适用性的扩展探讨
19.3.5 决策树适用性的扩展探讨阅读准备决策树要从理论迈向实际应用，必须克服以下四类扩展难题。这里整理了相应的解决思路以供参考。在真实数据集中，属性值缺失的情况极为常见，决策树主要在训练分裂与样本预测这两个环节进行处理：训练阶段如何确定分裂属性加权缩减法（C4.5 策略）：在计算信息增益时，仅利用该属性无缺失值的样本。随后依据无缺失样本的比例，对信息增益进行折扣处理，从而减少了“因样本数量减少而意外获得高信息量”的可能性。替代分裂（CART 策略）：为每个节点搜寻多个“替代分裂点”，这些点与主分裂点的
机器学习算法的七大分类详解
将水木上岸设为“星标⭐”掌握第一手top院校信息水木上岸自2017年开始辅导清华347应用心理，近年上岸率高达67%-88%，团队的讲师均来自清华大学，本硕博都有，覆盖考研体系中所有课程，我们是心理学领域唯一专业人工智能的团队。2026考研中，水木上岸21位学员被录取（共29人），占总录取人数72.4%，前五名均为水木上岸学员。2025考研中，水木上岸21位学员被录取（共录取 24人），占总录取人数88%，前五名均为水木上岸学员（包含总分第一和专业第一）。2024考研中，水木上岸学员录取率67%，其中包含
AI日报：AI正从“炫技”转向“实战交付”
今日最关键的信号十分明确：AI agent 的角逐核心，已由“能否实现”变为“能否在现实场景中稳定完成”。企业端正在完善流程、权限、上下文及变更管理；基础模型与工具链则持续强化多模态、语音、长上下文、结构化输出及安全自动化。真正拉开差距的，不再仅是模型本身，而是谁能将 agent 可靠地融入工作流。简而言之：AI 的主战场，正由“展示智慧”转变为“稳定办事”。Aaron Levie 的观点十分直白：Anthropic 和 OpenAI 均在推动企业内部部署 AI agents，但痛点已非“模型是否足够聪明
AI神话背后的真实图景
这实际上探讨的是：AI大模型的"底层运行逻辑"与"产业权力格局"，同大众认知之间的巨大鸿沟。接下来深入剖析，不谈公关辞令，只讲圈内人尽皆知的真相。多数人认为AI是技术革命，但追溯历史，它走过了三个时期：典型案例：Google Brain、OpenAI初创阶段👉 那时AI仅是"学术玩物"，远未成为产业基石。转折点：AlexNet革命性突破AI已非"算法创新"，而是"规模化工程挑战"掌握以下要素者：便能占据先机。典型模型：认知已转变：AI并非普通工具，而是新一代"基础设施"（堪比电力网/互联网）以下几项，是业
大基金洽谈领投DeepSeek 估值或增3000亿
来源：南财社 DeepSeek V4发布已过去两周，围绕DeepSeek的融资进展又出现了新的消息。 据英国《金融时报》最新报道，消息人士称，中国国家集成电路产业投资基金（大基金）正在与相关方洽谈领投事宜。若下一轮投资顺利推进，DeepSeek的估值有望接近450亿美元，折合约3067亿元人民币。 其中两位知情人士还表示，DeepSeek创始人梁文锋也可能在这一轮亲自出资跟投。根据公司备案资料，梁文锋通过个人持股及关联实体，实际控制DeepSeek约89.5%的股权。由于公司估值已显著抬升，梁文锋或考虑进
AI时代新宠：前线部署工程师FDE的崛起
智能体真正的挑战不在于能否给出答案，而在于能否在实际组织环境中成功执行完整的业务流程。近期，一个曾经熟悉的职位正在重新受到关注：FDE。其更常见的英文名称是 Forward Deployed Engineer，也被译作“前线部署工程师”。尽管这个名称听起来像是售前、实施和客户成功的结合体，但实际上并非如此。FDE 的核心任务并非“向客户清晰地阐述产品”，而是派遣工程师深入实际业务场景，与客户协作，共同构建、运行和应用系统。如果说传统工程师是坐在办公室里等待需求，那么FDE则是将需求、数据、权限、旧系统以及
AI价值链迁移的关键逻辑
在这轮AI浪潮的重构里，究竟谁更可能拿到最大回报？它会随着时间怎样演化？ 纵观历史上通用目的技术的扩散——蒸汽机、电力、互联网——价值在不同环节间都会出现几次明显的大尺度迁移。AI同样不会例外。 一、AI的社会属性 观察AI进入经济活动后的定位，它更像“持续增值”的对象，而不是耐用品，也不像快消品。耐用品往往随使用而价值递减；但AI的核心模型不会因为调用而被磨损，反而会借助数据反馈不断变得更强、更多样、更聪明。因此可以说，它本质上是一种“不断进化的认知型数字资本品”。这一属性使得它的长期价值不取决于一次性
全面掌握AI SoC及处理器设计
（2）芯片定制业务：涵盖AI SoC、MCU的规格定义设计验证及中后端支持，提供MIPI/ISP/NPU/GPU/CPU/VPU/USB/GMAC/SDIO/PSARM/DDR/PCIE/eMMC等IP的培训与集成，支持CIS传感器定制，推广design service业务（提成优厚），诚邀您的加盟！实战课1：基础实操训练（UART、I2C、QSPI/SPI）实战课2：进阶实操训练（AXI/AHB Fab、MIPI、ISP、NPU-lite）实战课5：DDR/LPDDR实操演练实战课7：AXI PSRAM
AI驱动，数据直通！SurveyOL引领智能问卷高效新风尚
SurveyOL作为一个融合AI技术的创新型问卷平台，旨在协助用户迅速构建专业问卷并获得深入分析。该平台凭借其直观便捷的操作界面而闻名，用户只需花费数分钟便能搞定问卷制作，显著增强了企业及团体搜集市场反馈和客户建议的效能。借助实时数据仪表盘，SurveyOL能够动态监控问卷反馈，保证用户随时了解调研动态。其主要亮点在于卓越的数据整合功能：问卷资料能一键同步到HubSpot CRM及Google Analytics，达成客户行为分析与营销推广流程的完美对接。此外，平台运用响应式布局，完全兼容各类移动终端，切
AI算力基础设施：服务器、集群及全产业链解析
1.研究背景与核心概念界定：AI算力时代与产业链全景1.1 AI算力时代的演进与市场驱动力我们正处在一个由人工智能技术驱动的算力需求爆发时代。这一轮变革的核心驱动力，已从早期的互联网数据服务，转向以生成式AI大模型、智能体（Agentic AI）为代表的复杂计算任务。AI大模型的参数规模正以指数级速度迭代升级，从千亿级向万亿级乃至更高迈进，这不仅对单芯片的计算能力提出了前所未有的要求，更催生了由多台AI服务器通过网络互连组成的、用于分布式训练和推理的AI集群，成为支撑前沿AI研究与商业化的核心基础设施。市
OpenAI Codex使用指南
汇总自OpenAI官方资料 | 2026年4月更新版Codex 是 OpenAI 打造的 AI 软件工程智能体（Coding Agent），它的定位是“AI 程序员伙伴”。与单纯的代码补全不同，Codex 更像真实工程团队中的一员：能够独立承接并完成从理解到落地的一整套软件工程工作。关键信息：•底层模型：GPT-5.3-Codex / GPT-5.4（基于 o3 优化的定制变体）•每周超过300 万开发者在使用•实现路径：由“代码补全工具”逐步升级为可自主交付完整工程任务的 Agent•能力链路：读项目→