谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河!Meta「割肉」助攻
谷歌430万颗TPU暴击CUDA护城河!Meta「割肉」助攻Meta腾出CoWoS排产「让路」,加上台积电的积极扩产,2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大,预期产能飙升至430万颗,猛攻英伟达CUDA护城河。
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Meta腾出CoWoS排产「让路」,加上台积电的积极扩产,2026年谷歌把TPU的「算力水龙头」拧到最大,预期产能飙升至430万颗,猛攻英伟达CUDA护城河。
近日,X 知名博主、Hyperbolic 联创 & CEO Yuchen Jin 发帖称,如果在他读博士的时候就有 Claude Code、Gemini 和 ChatGPT 等各类 AI 工具出现,那么也许只要一年就能毕业,而不是用了 5.5 年。
当全行业还在为昂贵的多视角数据焦头烂额时,中科院和CreateAI重磅推出NeoVerse,直接用百万单目视频砸开了4D世界模型的大门,让AI真正学会了理解开放世界。
关注我比较久的朋友可能都知道,我用 AI 有个习惯。
Plaud 双线布局办公场景,逐步完善产品生态。
比诞生之初还冷清,Stack Overflow彻底凉透了!
空间理解能力是多模态大语言模型(MLLMs)走向真实物理世界,成为 “通用型智能助手” 的关键基础。但现有的空间智能评测基准往往有两类问题:一类高度依赖模板生成,限制了问题的多样性;另一类仅聚焦于某一种空间任务与受限场景,因此很难全面检验模型在真实世界中对空间的理解与推理能力。
不久前,Zilliz 研发VP栾小凡受邀做客英文播客节目Innovator Coffee,深度分享了 Zilliz 的创业历程、Milvus 产品的构建逻辑与核心设计思路,以下为本次分享的重点内容摘编。
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩(VTC)技术通过将文本编码为视觉Token,实现高达10倍的压缩率,大幅降低大模型处理长文本的成本。但是,视觉语言模型能否理解压缩后的高密度信息?中科院自动化所等推出VTCBench基准测试,评估模型在视觉空间中的认知极限,包括信息检索、关联推理和长期记忆三大任务。
Shraman Kar 还记得那个改变一切的 Arduino 套件。那年他大概七八岁,哥哥 Shreyas 比他大一岁,两人在父母的客厅里拆开包装,第一次接触到可以用代码控制的电子元件。