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作为类脑智能技术的创新应用成果,该智算集群具有”存算一体、众核并行、稀疏计算、事件驱动”的特性,可显著提升计算效率、大幅降低能耗,实现大语言模型推理的 “一快、一低、一降” :一是推理速度快,单用户的推理延迟控制在毫秒级别,速度性能相对于传统方案有明显优势(可流畅响应实时交互及长本文深度推理),告别卡顿;据悉,“杭州灵汐类脑智算集群”已于7月底实现了大模型快速推理API的企业服务试运行。这也是类脑
生物计算提示工程架构师的高薪,不是偶然的市场泡沫,而是技术革命与产业需求碰撞的必然结果。他们是连接生命科学奥秘与AI算力的桥梁,用精准的提示策略让AI真正"理解"生物学,从而加速药物研发、优化基因治疗、推动合成生物学产业化——这种工作的价值,不仅体现在薪资数字上,更在于对人类健康和生命科学的深远影响。对于求职者,这是一个"窗口期"——未来3-5年,随着生物AI模型进一步成熟和普及,人才供给将逐步增
想象一下你是一位公司老板,交代 AI 小助手一个任务:“帮我写一份报告,主题是:中国AI创业公司发展趋势,要有数据、行业案例、专家观点,还要配图。”普通的 AI(就算是很聪明的)可能这样操作:植入一堆“AI行业”的文章、胡乱拼接成一段话、语气文雅但逻辑混乱、而你更想要的,是这样一位助手:🧩 会先拆解任务🔍 然后一步步查找资料🛠 动态调用工具🧠 最后整合并判断输出质量这时候,LangGrap
脉冲计算是一种基于时间域的计算方法,通过模拟或数字方式处理脉冲信号,实现信息的传输与处理。与传统的连续信号不同,脉冲信号在时间上具有离散性,因此具有更高的抗干扰能力和更低的功耗。脉冲计算广泛应用于通信、生物计算、神经网络等领域。
AGI之争,早已不是“能不能推出来”的线性竞赛,而是“以什么代价、用何种路径、在多大规模上普惠”的系统工程。存算分离是今天的瓶颈之一,类脑的“就地存算、事件驱动、可塑性”提供了重要方向;但更现实的未来,可能是数字与类脑的握手言和:让每一份比特尽量少走冤枉路,让每一次学习尽量就地发生。你的看法呢?你更看好哪条路:持续演进的数字加速器、从头重塑的类脑/存内,还是两者的异构融合?在你的业务或研究里,最痛
既然大家都是这个阵型,那就排整齐吧:华为最近发生了什么?风评有点差啊。像CM384这种解决现实问题的“国产超算拼图”,是中国AI产业逐步摆脱算力卡脖子的关键一步。未来要真正取代它,至少要等到或**类脑神经元架构进入主流。而在那之前,我们还是在冯体系内,不断迭代优化,做通信、存储、调度、异构的系统工程。先厘清几个基本概念。的核心思想,是把**计算单元(处理器)与存储单元(内存)**分开,数据和指令在
哈佛大学团队提出流等变递归神经网络(FERNNs),首次赋予AI"时间流动"感知能力,实现从静态认知到动态理解的范式突破。该技术通过流卷积和运动参数化,使AI能自动补偿运动状态,在多参考系中同步观察世界,显著提升动作识别准确率(如KTH数据集提升5-9个百分点)和泛化能力(数字移动预测误差降低50倍)。FERNNs在自动驾驶、医疗康复等领域展现巨大应用潜力,其理论框架与生物视觉
现代化生产有一条清晰的演进路线,那就是从工业1.0到工业4.0,管理有没有一个类似的框架呢?汽车工业的第四代生产范式(以特斯拉为代表的智能制造体系)为什么没有率先出现在中国?上一篇我们分析了从机械化到智能化的演进逻辑,工业1.0和2.0时代主要是以物理机械代替人类的体力劳动,工业3.0和4.0时代数字化和智能化系统开始替代人类脑力劳动。这种脑力劳动的替代体现在两个维度,一是生产过程中的设备和工序控
在未来,生物计算时代的 DNA 存储和活体疗法有望重塑我们的生活,为人类创造更加美好的未来。同时,细胞编程技术能够将普通细胞转化为具有特定功能的细胞,如诱导多能干细胞(iPSC)技术,可以将成体细胞重新编程为干细胞,进而分化为各种类型的功能细胞,为细胞治疗提供了丰富的细胞来源。生物计算,这一融合了生物学、计算机科学和信息技术的跨学科领域,正利用生物系统或生物灵感的方法来处理信息和解决计算问题,其中