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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
IT之家 10 月 23 日消息，据字节跳动 Seed 官方公众号，字节跳动 Seed 团队今天推出 3D 生成大模型 ——Seed3D 1.0，实现从单张图像到高质量仿真级 3D 模型的端到端生成。Seed3D 1.0 基于创新的 Diffusion Transformer 架构，通过大规模数据训…
不惧NVIDIA、AMD国产GPU厂商沐曦：技术有三大优势
快科技10月23日消息，国产GPU厂商沐曦股份上市在望，面对NVIDIA和AMD这样的行业巨头，沐曦展现出强大的技术自信。据报道，沐曦表示，其技术主要有三大核心优势。第一是通用性优势，沐曦全系列产品采用统一的GPU架构和GPUIP打造，具备通用性、灵活性和自主性。当前绝大部分大模型厂商的算法创新都基…
FP32算力和Tensor算力 (AI TOPS)
AI TOPS）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（Floating Point Operations Per Second），常用 TFLO…
FP32算力和Tensor算力哪个更重要？
FP32 算力和 Tensor 算力的重要性取决于具体的使用场景，两者面向的任务类型差异极大，无法简单说 “哪个更重要”。以下从核心应用场景出发，具体分析两者的优先级：1. 当任务依赖高精度通用计算或图形渲染时，FP32 算力更重要FP32（单精度浮点）的核心优势是精度高（32 位数据存储，保留更多…
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Gemini CLI（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……
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AI Mode（AI模式），其整合…
Nginx 1.28.0 发布：性能优化、安全增强及新特性
Nginx 官方于 4 月 24 日发布了最新的 1.28.0 稳定版本。此版本基于之前的 1.27.x 主线分支，整合了多项新功能、性能优化和错误修复。主要亮点包括：性能与资源优化：针对复杂的 SSL 配置，显著优化了内存使用和 CPU 使用效率。对 QUIC 协议进行了性能增强，包括引…
固态硬盘的芯片分类及优缺点
1. SLC（Single-Level Cell）原理：每个存储单元存储 1 位数据（0 或 1）。优点：寿命长：擦写次数（P/E Cycle）高达 10 万次以上。速度快：读写延迟低，性能稳定。可靠性高：数据错误率极低。缺点：成本高：存储密度低，单位容量价格昂贵。应用场景：企业级服务器、…
