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AIGC（生成式人工智能）的算力需求随模型规模（如千亿参数大模型）、生成任务复杂度（如图像高清生成、长文本创作）呈指数级增长，单纯依赖硬件堆叠难以高效满足需求。算力提升需从硬件升级、算法优化、软件框架、系统架构、数据处理五大维度协同推进，实现 “算力密度提升” 与 “算力利用率优化” 双重目标。 一、硬件层：算力基础的 “扩容与增效” 硬件是 AIGC 算力的物理载体，核心方向是通过 “专用化芯片设计”“存储 – 计算协同”“集群架构优化” 突破算力瓶颈。 1. 专用芯片：从 “通用” 到 “定制化” 的算力聚焦 传统 CPU 因并行计算能力弱，难以支撑 AIGC 大规模矩阵运算（如 Transformer 模型的自注意力机制），专用芯片成为核心选择： 2. 存储 – 计算协同：解决 “数据搬运瓶颈” AIGC 计算中，数据在内存、显存间的传输延迟（“内存

IT之家 1 月 30 日消息，路透社 1 月 29 日援引一项最新研究称，开源大语言模型若脱离主流平台的护栏与限制，在外部计算机上运行，就可能成为黑客与犯罪分子轻易劫持的目标，带来新的安全漏洞与风险。 研究人员表示，攻击者可以直接针对运行大语言模型的主机下手，随后操控模型生成垃圾信息、编写钓鱼内容、发动虚假信息宣传，从而绕开大型平台原有的安全机制。 这项研究由 SentinelOne 与 Censys 两家网络安全公司历时 293 天联合完成，并独家提供给路透社，揭示了数千个开源大语言模型部署背后潜在的非法用途规模。研究人员称，风险场景涵盖黑客攻击、仇恨言论与骚扰、暴力血腥内容生成、个人数据窃取、诈骗与欺诈，甚至在个别情况下还涉及儿童性虐待材料。 研究人员指出，开源大语言模型变体数量庞大，互联网上可访问的运行实例中，相当一部分来自 Meta 的 Llama、谷歌 DeepMind 的 G

创新，总是从一个看似微小的火花开始。多年前，我第一次读到彼得·德鲁克那句“有效的创新始于小处”，并没太在意。直到最近看到 DeepSeek 的故事，才体会到这句话的分量。那种“以一己之力打破旧秩序”的勇气，就像黑夜里的一束光，照亮了整个行业的路径。 我依然记得 2025 年春节那场令全球震撼的“DeepSeek 周”。当时大家还沉浸在节日气氛中，这家公司却突然发布了 DeepSeek R1。一夜之间，它登上了全球应用商店的榜首，让硅谷的工程师们彻夜难眠。那一刻，我第一次看到“中国 AI 反超”的真实画面。甚至连美国科技股都应声震荡，足见它带来的冲击。 如今一年过去，2026 年的春节又将来临。坊间传得沸沸扬扬——DeepSeek v4 要登场了。这一次，它不只是想做一款更聪明的模型，而是要拿下最具含金量的战场——代码生成。有人戏称，这是一场“程序员的巅峰对决”，对手不止是 OpenAI，还

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。 PyTorch 最初由 Meta Platforms 的人工智能研究团队开发，现在属 于Linux 基金会的一部分。 许多深度学习软件都是基于 PyTorch 构建的，包括特斯拉自动驾驶、Uber 的 Pyro、Hugging Face 的 Transformers、 PyTorch Lightning 和 Catalyst。 PyTorch 主要有两大特征： PyTorch 包括 torch.autograd、torch.nn、torch.optim 等子模块。 PyTorch 包含多种损失函数，包括 MSE（均方误差 = L2 范数）、交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）等。 PyTorch 特性 动态计算图（Dynamic Comp

日前，三星电子递交了一份“历史最强”季度营收报告：季度营收和营业利润双双创下纪录，半导体业务的利润更飙升超400%。 据韩国《朝鲜日报》、彭博社等外媒消息，1月29日，三星电子正式公布其2025年第四季度及全年业绩。第四季度单季，三星营收同比增23.8%，达到93.84万亿韩元（当前汇率约合人民币4570亿元）；营业利润飙升209.2%，达到20.07万亿韩元（约合人民币977亿元），大幅刷新了公司在2018年第三季度创下的17.6万亿韩元的纪录。 去年全年，三星年营收增长10.87%，达到333.6万亿韩元（约合人民币1.62万亿元）；年营业利润增长33.3%，达到43.6万亿韩元（约合人民币2123亿元）。 从不同业务划分来看，2025年第四季度，备受关注的半导体业务营收增长46.2%，达到44万亿韩元（约合人民币2145亿元），而营业利润猛增465%，达到16.4万亿韩元（约合人民币

大规模扩散模型的近期进展深刻改变了生成式 AI 在多个领域的应用，涵盖图像合成、音频生成、3D 素材创建、分子设计等。这些模型在根据多种条件生成高质量、多样化输出的任务中，展现出前所未有的能力。 尽管取得了这些成功，采样效率低下依然是一个根本性瓶颈。标准扩散模型需要执行数十至数百个迭代降噪步骤，导致推理延迟较高且计算成本昂贵，限制了其在交互式应用、边缘设备以及大规模生产系统中的实际部署。 视频生成面临着尤为严峻的挑战。NVIDIA Cosmos 等开源模型以及商业文本转视频 (T2V) 系统虽已展现出卓越的文本转视频能力，但由于时间维度的存在，视频扩散模型的计算需求高出几个数量级。生成单个视频可能需要数分钟至数小时，这使得在智能体训练中实现实时视频生成、交互式编辑以及世界建模变得极具挑战性。 在不牺牲质量和多样性的情况下加速扩散采样已成为一项关键的开放挑战，而视频生成是其中要求最高、影响最