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字节跳动Seed3D 1.0发布：一张图就能生成高精度3D模型
AI广泛应用的模型架构DiffusionTransformer，来设计3D几何生成和纹理贴图模型。其能够实现对3D几何的高精度构建，既能生成精确的结构细节，又能保证封闭曲面、流形几何等形态的物理完整性，以满足仿真计算要求。官方还表示，Seed3D1.0基于多模态Diffusion......
FP32算力和Tensor算力 (AI TOPS)
AITOPS）是衡量显卡计算能力的两个重要指标，但面向的应用场景和计算特性有显著差异：1. FP32算力（单精度浮点算力）定义：指显卡每秒能执行的32位单精度浮点运算次数，单位为FLOPS（FloatingPointOperationsPerSecond），常用TFLO......
FP32算力和Tensor算力哪个更重要？
AI优化的通用计算任务：例如视频剪辑、3D建模等，这些任务主要依赖显卡的通用计算单元（CUDA核心、流处理器），FP32算力是核心衡量指标。2.当任务聚焦AI推理或深度学习训练时，Tensor算力更重要Tensor算力（AITOPS）的核心优势是并行效率高，专门针对AI任务中最......
谷歌发布AI智能体加入编程混战，Cursor们怎么办？
AI编程堪称进展最快的大模型落地场景之一，大厂和初创争相布局，每个月都有新的产品和话题。美东时间6月25日，谷歌最新发布了开源AI智能体GeminiCLI（命令行界面），将大模型Gemini的能力接入终端，集成到开发者日常使用的命令行界面中。官方表示，这一工具擅长编程，但同时也可用于各种任务，从内....
关于NPU（神经网络处理单元）
AI芯片）的一种。它与CPU（中央处理器）、GPU（图形处理器）的最大区别在于，专为深度学习和神经网络任务优化，能高效处理矩阵运算、向量运算等神经网络核心操作，具有低延迟、高算力、低功耗的特点。NPU的核心特点专为神经网络设计传统CPU/GPU需通过软件框架（如TensorFlow、Py......
黄仁勋：DeepSeek将人工智能计算需求提升100至1000倍
AI落地物理世界的重要载体，其后续应用场景想象空间极大，国内政策支持力度不断提升，2024年以来各地产业基金加速落地，市场参与主体从初创型企业，汽车整车厂到各领域龙头公司，可以预见产业发展将明显提速。特别值得注意的是，根据行业领先者特斯拉的量产计划，2025年将生产1万台Optimus机器人，产能扩...
谷歌迎战OpenAI的“三板斧”：超10亿用户+“全家桶”+DeepMind
AI展开激烈竞争，投入数百亿美元开发新款AI模型并构建支持AI服务的基础设施。今年年度I/O开发者大会上，桑达尔·皮查伊带着产品团队围绕Gemini模型推出了一系列的新产品，并着重强调谷歌在人工智能领域“永不停歇”的创新节奏。在众多更新中，最受关注的是谷歌推出的AIMode（AI模式），其整合......
Nginx 1.28.0 发布：性能优化、安全增强及新特性
AIlers 指令： 允许控制是否将客户端请求的TrAIler头字段传递给后端服务器。新增 keepalive_min_timeout 指令： 允许更精细地控制空闲keepalive连接的关闭时间。安全性改进：默认禁用了较旧且不安全的TLS......
