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介绍 GPT-6 Sol 与 Luna:面向日常工作的两款前沿模型
该文宣布推出 GPT-6 Sol 与 Luna 两款模型,称二者把前沿智能带入日常工作,并以不同的能力与成本组合相互区分。
无风扇的未来:液冷 AI 服务器实现 100% 热量捕获
这篇由 CoolIT 提供的文章指出,当单机架功率超过约 250 kW 时,70/30 液冷-风冷分配会留下 75 kW 风冷负载,因此提出以近 100% 液冷热量捕获(风冷低于 1%)实现无风扇 AI 服务器,并说明热量已从处理器扩散到内存、网络、存储和供电部件,CoolIT 以模块化冷板、导热板、均热板、热管、传热板和随动冷板组成单服务器回路,并称其建模预计到 2028 年全热量捕获会成为旗舰机架级产品的标准设计。
《The Download》:AI 最新突破与恐惧或许更多是炒作而非现实
这篇《The Download》通讯以 Timnit Gebru 与 Emily M. Bender 的评论文章为核心,指出近期关于 AI 黑客攻击、数学突破与自我改进超级智能的密集宣传,在专家事后审视后往往呈现不同面貌,并认为企业有强烈的商业动机夸大 AI 能力,借由制造速度与紧迫感的假象来误导政策制定者与公众;通讯同时汇总了当日科技要闻,包括 22 国呼吁设立全球 AI 监管机构、得州与加州对数据中心的限制、AMD 成为第十二家万亿美元公司、Meta 的 AI 代理 Muse 登顶美国应用商店、可食用电池、NIH 拨款政治风险、乙肝表观遗传编辑进入人体试验、英国生物技术资助、火箭短缺以及 Dyson 电动牙刷故障等条目。
NVIDIA Isaac ROS 5.0 推进智能体化开源机器人开发
NVIDIA在ROSCon多伦多大会发布Isaac ROS 5.0,这是基于ROS的GPU加速包集合,新增对ROS Lyrical与Ubuntu 24.04的支持,并与Open Source Robotics Alliance贡献标准数据处理接口,加入面向AI智能体的Isaac技能与文档、FoundationStereo微调技能、面向智能体的FoundationPose推理库(用于物体姿态估计与跟踪并可最高加速5.5倍)以及独立pick-and-place技能,同时展示RealSense、Intrinsic、Seeed Studio、Magna、Ekumen等伙伴在NVIDIA Jetson Orin Nano至J
Parallel 借助 GPT‑6 Astra 将劳动力市场数据研究的时间与成本减半
Parallel 的智能体使用 GPT‑6 Astra 开展并综合劳动力市场数据研究,据该文所述,其结果是研究耗时与成本都降到此前的模型的一半。
transformers 现可直接运行 llama.cpp 的量化 GGUF 模型
这篇 Hugging Face 文章介绍 transformers 现在可用 from_pretrained 的 gguf_file 参数直接加载 GGUF 量化检查点:在 Apple Silicon 上经 kernels 库复用 ggml 的 Metal 内核(打包量化权重矩阵乘、融合归一化、flash attention、gated delta net,以及自研 topk 用于 MoE 路由),并在 generate 中提前去掉多余 attention mask、异步推迟停止判断;作者在 MacBook Pro M2 Max 上对小型稠密、较大稠密与 MoE 三个检查点测得生成速度接近 llama.cpp,同时给出 Q4_K_M、Q5_K_M、Q6_K 的文件大小权衡,
亚马逊与斯坦福大学启动联合研究计划,推进AI与科学
亚马逊宣布与斯坦福大学共同发起“斯坦福—亚马逊研究计划”,以正式框架推进人工智能、能源与医疗健康领域的前沿研究,通过联合研究项目、博士奖学金以及学术研讨会等形式,把突破性研究更快转化为现实世界解决方案,并扩大来自多元背景学者的参与。
NVIDIA 推出 DSX Ready:为 AI 工厂的供电与冷却产品建立资格认证计划
NVIDIA 发布 DSX Ready 资格认证计划,用于评估合作伙伴产品是否符合适用的 NVIDIA DSX AI 工厂参考设计要求,首批覆盖电池储能系统(BESS)与冷却分配单元(CDU)两类,并公布了首批获认证的 BESS 与 CDU 供应商名单。
为何规模化部署物理AI需要在每一层都实现安全
本文阐述了物理AI(自动驾驶汽车、人形机器人与工业机器人)从研究走向大规模部署时为何需要贯穿硬件、软件、AI行为、运行环境与部署生命周期的安全体系,介绍了NVIDIA Halos这一全栈安全系统在自动驾驶与机器人两条产品线上的组成(如DRIVE AGX Thor、Hyperion、Halos OS、Alpamayo、IGX Thor、Holoscan Sensor Bridge、Isaac Lab与Omniverse等),并列举了参与该生态的整车厂、机器人企业、芯片与传感器厂商及认证机构,以及TÜV SÜD、TÜV Rheinland与ANAB等第三方评估与认可情况。
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