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• 发布了文章 2025-10-30 12:06

  AI芯片市场鏖战，GPU与ASIC谁将占据主动？

  

  本文转自：TechSugar随着人工智能技术在大模型训练、边缘计算、自动驾驶等领域的深度渗透，核心算力硬件的竞争进入白热化阶段。图形处理单元（GPU）与专用集成电路（ASIC）作为两大主流技术路线，正围绕性能、成本、灵活性等核心维度展开激烈角逐，各自凭借独特优势占据细分市场，同时也面临着技术迭代与市场需求变革带来的挑战。GPU凭借其与生俱来的并行计算基因，成

  AI芯片 asic gpu 人工智能

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• 发布了文章 2025-10-29 11:06

  LLM安全新威胁：为什么几百个毒样本就能破坏整个模型

  

  本文转自：DeepHubIMBA作者：DhanushKumar数据投毒，也叫模型投毒或训练数据后门攻击，本质上是在LLM的训练、微调或检索阶段偷偷塞入精心构造的恶意数据。一旦模型遇到特定的触发词，就会表现出各种异常行为——输出乱码、泄露训练数据、甚至直接绕过安全限制。这跟提示注入完全是两码事。提示注入发生在推理阶段，属于临时性攻击；而投毒直接改写了模型的权重

  LLM 数据 模型

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• 发布了文章 2025-10-28 10:09

  存内计算芯片，热度大增

  

  研究人员专注于限制数据移动以减少边缘设备的功耗和延迟。在大众媒体中，“人工智能”通常意味着在昂贵且耗电的数据中心运行的大型语言模型。然而，对于许多应用程序来说，在本地硬件上运行的小型模型更为合适。自动驾驶汽车需要实时响应，避免数据传输延迟。医疗和工业应用通常依赖于无法与第三方共享的敏感数据。尽管边缘人工智能应用速度更快、更安全，但它们的计算

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• 发布了文章 2025-10-27 12:07

  专家观点丨大模型技术发展的五个重点方向

  

  人工智能经历符号主义与连接主义等范式演进，在规模扩展定律(ScalingLaw)验证后进入以大模型为核心的新阶段，呈现出强扩展性、多任务适应性与能力可塑性等关键特征。当前，大模型技术的演进主要聚焦于五大方向：语言模型持续增强、多模态融合突破、智能体形态崛起、具身智能深化、AI4S专用模型创新。同时，新学习范式、非Transformer架构及新型计算硬件等前沿

  AI 人工智能 大模型

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• 发布了文章 2025-10-24 11:45

  超级人工智能：福兮祸兮？

  

  近日，据英国《金融时报》报道，史蒂夫・班农（SteveBannon）、梅根・马克尔（MeghanMarkle）与斯蒂芬・弗莱（StephenFry）等公众人物，联合包括“AI教父杰弗里・辛顿（GeoffreyHinton）、百度前总裁张亚勤在内的800多位世界名流，签署了一份声明，呼吁禁止开发“超级智能”，即在智力上超越大多数人类的人工智能系统。这一事件引发

  AI 人工智能

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• 发布了文章 2025-10-23 12:19

  解构Chiplet，区分炒作与现实

  

  来源：内容来自半导体行业观察综合。目前，半导体行业对芯片（chiplet）——一种旨在与其他芯片组合成单一封装器件的裸硅片——的讨论非常热烈。各大公司开始规划基于芯片的设计，也称为多芯片系统。然而，对于芯片架构的设计需要什么、哪些技术已经成熟可用以及哪些创新即将出现，仍然存在不确定性。在Chiplet开始广泛应用之前，了解该技术及其配套生态系统至关重要。随着

  chiplet 硅片 芯片

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• 发布了文章 2025-10-22 11:00

  Gartner发布2026年十大战略技术趋势

  

  近日，商业与技术洞察公司Gartner发布企业机构需在2026年重点关注的十大战略技术趋势。Gartner研究副总裁高挺（ArnoldGao）表示：“2026年对技术领导者而言是至关重要的一年，变革、创新与风险将在这一年以空前的速度发展。2026年的各项重要战略技术趋势将密切交织，折射出一个由人工智能（AI）驱动的高度互联化世界的现实图景。在这样一个世界，企

  AI Gartner 人工智能

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• 发布了文章 2025-10-21 10:02

  AI智能体框架怎么选？7个主流工具详细对比解析

  

  大语言模型（LLM）虽然拥有强大的理解和生成能力，但本质上还只是一个能够处理文本的模型，并且它们无法主动获取信息、执行操作或与外部系统交互。而AI智能体可以通过为LLM配备工具调用、环境感知和自主决策能力，将静态的语言模型转化为能够独立完成复杂任务的自治系统。AI智能体可以主动获取实时信息、执行多步骤操作、与各种API和服务交互，真正实现了从"理解"到"行动

  AI 智能体 语言模型

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• 发布了文章 2025-10-20 14:34

  小白必读：到底什么是FP32、FP16、INT8？

  

  网上关于算力的文章，如果提到某个芯片或某个智算中心的算力，都会写：在FP32精度下，英伟达H100的算力大约为0.9PFlops。在FP16精度下，某智算中心的算力是6.7EFlops。在INT8精度下，骁龙8Gen1的算力是9TOPS。……那么，评估算力的大小，为什么要加上FP32、FP16、INT8这样的前提？它们到底是什么意思？其实，FP32、FP16

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• 发布了文章 2025-10-17 08:33

  Chiplet，改变了芯片

  

  1965年，英特尔联合创始人戈登·摩尔提出了“摩尔定律”。半个多世纪以来，这一定律推动了集成电路（IC）性能的提升和成本的降低，并成为现代数字技术的基础。摩尔定律指出，半导体芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。长期以来，技术发展一直遵循着这一定律。但情况已经开始发生变化。近年来，芯片电路尺寸的缩小变得越来越困难，线宽如今已降至几纳米(nm)。工程师们

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