芯片堆叠、量子混合、光电融合——一场算力革命正在重构AI的未来图景。

当科技巨头们竞相投入数亿美元开发大语言模型时，前特斯拉AI总监、OpenAI创始成员卡帕西却走上了一条截然不同的道路。

EchoMimicV3 是蚂蚁集团在8月底开源的一款凭借的紧凑型视频扩散模型（CVDM），实现了在多种输入条件下快速生成高质量、强泛化能力的数字人动画，为数字人动画技术带来了重要突破。

央视最新报道，我国正加速构建AI算力“国家高速公路”，中国工程院院士高文提出，通过整合全国算力资源、搭建智能调度网络，让算力像电力般随取随用。这场算力革命或将重塑千行百业。

芯片堆叠、量子混合、光电融合——一场算力革命正在重构AI的未来图景。

GLM-4.1V-9B-Thinking是由智谱AI联合清华大学团队推出的多模态大模型，以基座模型为底，通过引入“思维链推理机制”和“课程采样强化学习策略”（Reinforcement Learning with Curriculum Sampling），显著提升了模型的跨模态推理能力与稳定性。在继承 GLM 系列通用大模型能力的基础上，进一步强化了视觉理解和复杂推理能力。该模型支持长上下文输入，

而如今，生成式AI正在系统性地重塑这一格局——从智能对话、内容创作到新一代搜索引擎，这些基于生成式计算的任务对GPU算力提出了远超以往的需求。因为AI把图像分析做得更快、更准，医生就可以看更多图像、更多种类的影像，有更多时间和病人沟通，结果服务了更多患者。首先，数据洪流的计算范式转型。面对日益庞大的数据规模，传统CPU架构已难以满足高效处理需求，这促使整个行业向并行加速计算范式迁移，为人工智能的蓬

YOLOv12 是“你只看一次”（You Only Look Once, YOLO）系列的最新版本，于 2025 年 2 月发布。它引入了注意力机制，提升了检测精度，同时保持了高效的实时性能。在保持速度的同时，显著提升了检测精度。例如，YOLOv12-N 在 T4 GPU 上的推理延迟为 1.64 毫秒，平均精度（mAP）达到 40.6%，相比 YOLOv10-N 和 YOLOv11-N 分别提升

通过GitHub Actions与算力平台API的集成，我们能够构建一个完全自动化的模型训练与部署流水线。这种方案不仅大幅提升了机器学习项目的迭代效率，还通过动态资源调度优化了计算成本。随着AI应用场景的不断扩展，基于CI/CD的自动化机器学习流水线将成为团队协作和模型交付的标准实践，而算力平台的API化则让这一过程的实现变得更加简单和高效。

昨天，谷歌Gemma 3以27B参数问鼎单GPU最强模型，仅需一张H100显卡即可运行，性能碾压满血DeepSeek V3 及Llama-405B，登顶开源效率巅峰。Gemma 3如何重新定义AI边界？