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• 發布了文章 2026-01-28 16:48

  從構想到必然：邊緣計算正在開啟下一波創新浪潮

  

  導讀在數字技術的演進歷程中，我們見證了一場關于“計算力”位置的輪回。在互聯網尚未普及的早期，所有的計算任務都在本地完成。隨后，隨著云計算技術的爆發，數據存儲與處理大規模向云端遷移。而如今，隨著物聯網設備的爆發式增長，計算模型再次向本地回歸。通過在網絡的“邊緣”處理數據——在創建它的設備和傳感器旁邊——“邊緣計算”為效率、響應性和自主性開辟了新的可能性領域。什

  物聯網 邊緣計算

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• 發布了文章 2026-01-26 16:08

  鄔賀銓院士解讀：全球算力發展的現狀與趨勢

  

  近日，中國工程院院士、中國工程院原副院長、廣東院士聯合會榮譽會長鄔賀銓作了題為“全球算力發展的現狀與趨勢”的主旨報告，詳細解讀了全球算力現狀指標體系和發展趨勢。什么是算力？鄔賀銓指出，算力內涵有狹義和廣義之分。狹義一般來講是一個計算機能夠達到最大的每秒運算次數，一般是用浮點運算來算。廣義算力不僅僅是計算能力，因為計算能力的發揮還取決于網絡的傳輸能力以及數據的

  算力 計算機

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• 發布了文章 2026-01-23 14:34

  2026中國汽車十大洞見

  

  汽車產業是國民經濟重要的支柱產業，也是推動科技創新與綠色轉型的關鍵力量。2025年，我國汽車產業持續鞏固轉型先行優勢，新能源汽車普及應用、智能網聯技術創新、產業鏈韌性建設、國際化布局等多方面取得突破性進展。2026年是我國“十五五”重要開局之年，面對全球產業格局深度調整、科技競爭日益激烈的新形勢，中國汽車產業將以高質量自主創新、高水平開放合作為引領，繼續鞏固

  新能源 汽車

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• 發布了文章 2026-01-21 16:21

  多智能體強化學習（MARL）核心概念與算法概覽

  

  訓練單個RL智能體的過程非常簡單，那么我們現在換一個場景，同時訓練五個智能體，而且每個都有自己的目標、只能看到部分信息，還能互相幫忙。這就是多智能體強化學習（Multi-AgentReinforcementLearning，MARL），但是這樣會很快變得混亂。什么是多智能體強化學習MARL是多個決策者（智能體）在同一環境中交互的強化學習。環境類型可

  強化學習 智能體

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• 發布了文章 2026-01-19 15:33

  LLM推理模型是如何推理的？

  

  這篇文章《(How)DoReasoningModelsReason?》對當前大型推理模型（LRM）進行了深刻的剖析，超越了表面的性能宣傳，直指其技術本質和核心局限。以下是基于原文的詳細技術原理、關鍵過程與核心見解拆解。一、核心論點與總覽LRM（如o1,R1）的“推理”能力提升，并非源于模型學會了人類式的邏輯推理，而是通過兩類主要技術手段，優化了生成過程，使其

  LLM 測試

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• 發布了文章 2026-01-16 15:17

  RISC-V，正式崛起

  

  編譯自financialcontent全球半導體行業迎來里程碑式的變革：開源指令集架構(ISA)RISC-V已于2026年1月正式占據全球處理器市場25%的份額。這一里程碑標志著x86和Arm長期雙寡頭壟斷格局的終結，開啟了芯片設計不再是專有技術壟斷，而是全球共享資源的新時代。RISC-V最初只是加州大學伯克利分校的一個小眾學術項目，如今已發展成為計算領域強

  RISC-V 半導體 開源

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• 發布了文章 2026-01-15 11:14

  算法一年一變，芯片十年不換：邊緣計算正在被時間差撕裂

  

  算法迭代速度正在顯著快于硬件更換周期，邊緣GPU正面臨一場日益嚴峻的考驗。“這款芯片設計之時，Transformer模型才剛剛進入主流視野；等到芯片完成量產并大規模裝車，主流算法形態可能已經發生明顯變化。”一位汽車芯片架構師的感慨，道出了邊緣計算領域最殘酷、卻又最真實的產業現實。在數據中心，算力硬件通常可以每2–3年完成一輪更新換代；而在汽車、工業物聯網等邊

  算法 芯片 邊緣計算

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• 發布了文章 2026-01-14 11:22

  專家洞察 I 融合之勢：為何邊緣GPU無法承受“專精化”之重

  

  專家洞察主機經濟的啟示想知道圖形技術的發展方向？關注主機市場就對了。并非因為主機技術精湛或代表著計算機圖形學的巔峰——事實并非如此。但它們確實占據著游戲生態系統中最大的收入份額，而受發行商驅動的游戲開發商們，永遠追隨資金流向。主機還經過精巧設計以控制成本。售價500美元的PlayStation或Xbox無法原生支持4K分辨率、高幀率、復雜材質、全局光照和實時

  gpu 主機 晶體管

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• 發布了文章 2026-01-12 13:21

  GPU與汽車安全有何關聯？

  

  汽車行業正在經歷自電子技術應用于汽車以來最深刻的變革。車輛正朝著軟件定義、智能網聯、AI驅動和持續迭代的方向演進。這一轉型帶來了前所未有的新功能，同時也引入了更高層級的網絡安全與功能安全風險。GPU——曾經僅是信息娛樂屏幕的圖形加速器——如今已成為車輛感知、駕駛員監控和多路攝像頭拼接等安全關鍵任務的核心計算引擎。現代GPU不再是SoC中被動配置的模塊，而是與

  gpu 汽車安全 網絡安全

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• 發布了文章 2026-01-09 10:37

  當模型遇見現實：從“不完美”到“夠用”的智慧：日常中的模型啟示

  

  作者：AndreaBattistella你一定有過這樣的經歷：明明天氣預報說會下雨，特意帶了傘出門，結果卻是萬里晴空；或者跟著導航軟件想抄近路，卻被一輛慢吞吞的拖拉機堵得進退兩難。這種時候難免讓人惱火——但恰恰是這些“翻車現場”，揭示了一個深刻的道理：所有模型都不完美，但總有一些能幫上忙。這個由統計學家喬治·博克斯提出的觀點，既適用于預測天氣，也適用于設計前

  imagination 傳感器 模型

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