在美国中西部腹地,爱荷华州连绵起伏的玉米田上,巨大的白色风车不知疲倦地转动着,地面下新铺设的输电线路通向数公里外一座同样昼夜不休的建筑内,这里不生产钢铁、不加工食物,也不制造汽车,却持续吞噬着巨量电力——因为在服务器机柜之间,大量高性能 GPU 正在并行运转。

在美国中西部腹地,爱荷华州连绵起伏的玉米田上,巨大的白色风车不知疲倦地转动着,地面下新铺设的输电线路通向数公里外一座同样昼夜不休的建筑内,这里不生产钢铁、不加工食物,也不制造汽车,却持续吞噬着巨量电力——因为在服务器机柜之间,大量高性能 GPU 正在并行运转。

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了 KV 缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →[链接]*在线运行 vLLM 入门教程:零基础分步指南源码 examples/offline_inference/reproduciblity.py {代码...}

Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境,以高效编写自定义 DNN计算内核,并能够在现代 GPU硬件上以最大吞吐量运行。

近年来,人工智能与地学数据深度融合显著推动了矿产资源预测方法的发展,矿产远景预测填图(Mineral Prospectivity Mapping, MPM)已成为降低找矿风险、支撑深部与复杂地质条件下资源勘查的重要技术手段。然而,成矿作用受构造、岩性及岩浆活动等多重地质因素控制,具有显著的空间非平稳性与方向性特征。现有多数机器学...

TVM 现已更新到 0.21.0 版本,TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM本文档适用于想要了解 TVM 架构或积极开发项目的开发者。本文档组织结构如下:整体编译流程示例:概述 TVM 如何将一个高级模型描述...

如果要用关键词概括 2025 年,那么这一年无可争议地属于人工智能:当 AI 发展不再止步于技术圈内部的竞赛,而深度渗入内容生产、情感互动和公共讨论,那么它已经成为了塑造世界的真实力量。

化学反应机理不仅揭示物质转化的内在规律,也为高效催化剂设计、绿色合成路径开发等工业应用提供关键依据。而要解析反应机理,离不开一项关键的计算技术——反应路径搜索,即通过在势能面(PES)上定位局部极小值与反应中间体,帮助人们描绘出反应的真实路径。

相较于文本,音频天然具备连续时间结构和丰富的动态信息,能够为视频生成提供更精细的时序控制。因此,随着视频生成模型的发展,音频驱动的视频生成也逐渐成为多模态生成领域的重要研究方向。目前,相关研究已覆盖说话人动画、音乐驱动视频以及音画同步生成等多个场景,但在复杂视频内容中,实现稳定且精确的音画对齐仍...

在复杂系统研究中,「网络」几乎无处不在——从基因调控网络、微生物群落,到人类社会中的传播网络与交通网络。然而,如何真正理解这些高维网络背后的动力学规律,始终是该领域最棘手的问题之一。

大语言模型(LLMs)在将推荐系统从隐性行为模式匹配转变为显性意图推理方面,展现出显著潜力。 RecGPT-V1 通过将基于 LLM 的推理,整合到用户兴趣挖掘和项目标签预测中,成功开创了这一范式,但它存在四个基本局限:

随着模型推理和知识能力的不断提升,更具挑战性的基准测试对于衡量和预测模型加速科学研究的能力至关重要。 2025 年 12 月 16 日,OpenAI 推出了旨在衡量专家级科学能力的基准测试 FrontierScience 。根据初步评估,GPT-5.2 在 FrontierScience-Olympiad 和 Research 任务中分别得分 25% 和 77%,领先于其他前沿模型。

在当前由算力竞赛、巨头对抗与资本加速叠加的 AI 周期中,Anthropic 联合创始人兼 CEO Dario Amodei 是硅谷极少数、却不可忽视的「逆行者」。当绝大多数科技公司将「更快迭代、更强能力」作为核心目标时,他始终坚持一个越来越难被忽视的判断:「安全性不是刹车,而是唯一能让行业继续前进的制度性护栏。」

12 月 27 日,第 8 期 Meet AI Compiler 将在上海开讲!本期我们邀请了来自上海创智学院、 TileAI 社区、华为海思、先进编译实验室、 AI9Stars 社区的多位专家,他们将带来从软件栈设计、算子开发到性能优化的全链路分享,内容涵盖 TVM 的跨生态互操作、 PyPTO 的融合算子优化、 TileRT 的低延迟系统、 Triton 面向多架...

2025 年 12 月,在 CUDA 发布近二十年后,NVIDIA 推出了最新版 CUDA 13.1,核心变化在于全新的 CUDA Tile(简称 cuTile)编程模型,通过「Tile-based」编程模型重新组织了 GPU 的内核结构,支持开发者在不直接操作底层 CUDA C++ 的前提下,写出具备高性能特性的 Kernel 。对于 GPU 编程生态来说,这无疑是一个值得关注的...

从半导体材料到药物活性分子,电子结构始终是理解性能的关键。第一性原理计算依托量子力学,可准确预测物质的结构、稳定性和功能,曾推动材料设计与药物研发的快速进展。但其计算量随体系规模急剧增加,即便是顶级超级计算机,也难以对蛋白质折叠、催化反应等复杂过程进行长时间尺度的模拟,造成「能表述机制,却难以算...

目前,HyperAI 超神经已经为大家精选了数百个机器学习相关教程,并整理成 Jupyter Notebook 的形式,无论是初学者,亦或经验丰富的工程师,都能够便捷地体验优质开源项目,或是创建全新的模型部署。 HyperAI 超神经用稳定的算力助力 AI 项目从灵感迸发到快速落地。

现今文档内容的复杂性对解析技术提出了更多挑战:它们往往融合了长篇幅文本、复杂图表、专业公式、多语言等各种要素,并可能具有不规则的版面结构,因此高效、精准的文档解析已成为不可或缺的关键技术。

世界模型旨在理解、模拟与预测复杂的现实世界环境,是人工智能在真实场景中实现有效应用的重要基础。在这一框架中,视频生成模型通过其生成过程,逐步压缩并学习几何、语义、物理等多种知识形态,因而被视为构建世界模型的一条关键路径,并有望最终实现对真实物理世界动态的有效模拟与预测。而在视频生成领域,实现高效...

视觉语言模型(VLMs)与视觉语言架构(VLAs)已在自动驾驶领域得到广泛应用。然而,现有方法大多存在明显局限:或是缺乏显式的推理机制,或是以自由、非结构化的方式进行推理,导致模型难以泛化到训练数据分布之外。

当下,AI 产业正迎来一个前所未有的发展周期。大模型的规模化应用、 AI 原生软件体系的重构、多模态基础模型的加速演进,让学界与产业界的边界变得愈发模糊。无论是视频生成对音画同步的精细化要求、终端侧视觉模型的高效推理优化,还是新一代 AI 原生编程语言的出现,都在推动一个清晰的趋势——产研协同与开源生态,正在...

解码深埋于地表之下的古老岩层里的有机分子,对于掌握地球历史与研究生命演进具有至关重要的作用。这些生命活动的潜在见证者不仅能够破解地球生命诞生的谜题,尤其是厘清光合作用的起源和地球大气氧化进程的关联,还能填补生命演进时间线的空白,为理解早期地球生态系统的形成提供核心线索。然而,由于这些「见证者」不...

在视觉场景中识别并分割任意物体的能力,是多模态人工智能的重要基础,可广泛应用于机器人、内容创作、增强现实、数据标注等领域。 SAM(Segment Anything Model)是 Meta 于 2023 年 4 月发布的人工智能通用模型,提出了针对图像和视频的可提示分割任务,主要支持基于点、框或掩码的提示来分割单个目标。

2025 年 10 月,多家媒体援引投行消息称,马斯克旗下的 xAI 正在推进一笔规模约 200 亿美元的新融资,或将跻身全球融资规模最大的 AI 初创公司之一。知情人士透露,该轮融资包含约 125 亿美元的结构化债务,并与 NVIDIA 产品采购协议绑定,意味着 xAI 将以未来算力交付与长期供货为抵押,锁定芯片的获取优先级。

Sam Altman 与 Alex Blania 在创立 Tools for Humanity 时,怀揣着一个宏大的使命:在 AI 真假难辨的时代,为人类建立一个可靠的数字身份基石。然而,这条保障「人类中心地位」的朝圣之路,正因其独特的运作方式,在全球范围内遭遇监管的铜墙铁壁。

爱因斯坦在 1915 年提出的广义相对论石破天惊地指出,质量不仅能产生引力,还会弯曲其周围的时空,光线和物质的运动都遵循着弯曲的时空路径。因此,大质量天体就像一个天然的透镜,能够使附近经过的光线发生偏折。

视觉几何学习是计算机视觉领域的核心课题,广泛应用于增强现实、机器人操控与自主导航等场景。传统方法如运动结构重建(SfM)与多视图立体技术通常依赖迭代优化,计算代价高昂。近年来,该领域逐渐转向基于前馈神经网络的端到端几何重建模型。

在结构生物学的发展历史中,「结构决定功能」一度被视为近乎不可动摇的基本法则。无论是胰岛素的经典螺旋构象,还是血红蛋白的四聚体架构,都强化了一个共识:蛋白质要发挥生物学作用,必须拥有稳定的三维结构。

多模态大语言模型(MLLM)在实现类人交互方面潜力巨大,但其发展正面临一个关键挑战:缺乏一个面向以人为中心场景的细粒度评估框架,该框架需能同时衡量模型对复杂人类意图的理解能力和提供富有同情心、上下文感知反馈的能力。

NeurIPS 2025 的最佳论文奖和亚军论文奖授予了 7 篇具有突破性的论文,包括 4 篇最佳论文(其中一篇来自数据集和基准测试领域)和 3 篇亚军论文。