推理、RAG、微调、评测、多模态、芯片和端侧部署。
据 The Information 报道，Anthropic 正在与英国 SRAM 基 AI 芯片初创公司 Fractile 进行早期洽谈，计划在 2027 年 Fractile 产品上市后采购其推理芯片。随着 Anthropic 销售额爆发式增长，现有服务器供应（来自 Google、Amazon、Nvidia）已面临压力。此举反映了 AI 公司正在积极多元化芯片供应链，以应对日益增长的推理算力需求。Fractile 的 SRAM 基方案代表了一种不同于传统 GPU 的推理加速路径。
三星电子 Q1 营业利润 57.2 万亿韩元（约 386 亿美元），创历史新高，半导体部门贡献 53.7 万亿韩元，利润率超 70%，超过英伟达和台积电同期。三星已签多年期约束性合同锁定产能，警告 2027 年存储芯片供需缺口将比 2026 年更大。AI 数据中心对 HBM 的需求是核心驱动力。
华为预计 2026 年 AI 芯片营收约 120 亿美元，同比增长 60%。下一代昇腾 950PR 已进入量产，DeepSeek V4 发布后字节跳动、腾讯、阿里加速抢购。华为计划今年出货约 75 万颗 950PR。黄仁勋此前警告：如果 DeepSeek 新模型率先在华为芯片上全面适配，对美国在全球 AI 领域的战略地位将是灾难性打击。
Google 展示 LiteRT 在生产环境中的 NPU 加速案例：Google Meet 通过 NPU 部署了比此前大 25 倍的超高清分割模型，同时保持稳定功耗；Epic Games 在 Android 上实现实时 MetaHuman 面部动画（30 FPS）；Argmax Pro SDK 实现顶级实时语音识别，NPU 相比 GPU 提速 2 倍以上且显著省电。Google AI Edge Gallery App 现已支持 NPU 基准测试，覆盖 Gemma 等模型。LiteRT 还扩展到工业边缘（Qualcomm Dragonwing IQ8）和 AI PC（Intel Core Ultra）。
ISSCC 2026 展示的 ARIES 架构代表了 AI 芯片从算力怪兽向有脑子的行动派的进化路线。ARIES 通过 RISC-V CPU 集成（调度控制前额叶）+ 280MB 大容量 SRAM + CIM 存内计算，实现 PD/AF 融合方案（拒绝 NVIDIA/Groq 的物理分离路线），以 14nm 工艺在能效比上超越 4nm GPU。其三引擎 NPU Core（TCE/TME/VCE）+ 相似性感知 TCAM + LUT 非均匀量化，构成 Agent 时代芯片的差异化竞争力。
"Philosophers warn us not to be satisfied with mere learning, but to add practice and then training." | Revue StoicallyTyped Newsletter - Hey happy Monday!I'm on vacation! I have some time before I start my new job and am taking advantage of all this free time to visit f "Philosophers warn us not to be satisfied with mere learning, but to add pract...
Vitalik Buterin 分享其本地私有 LLM 使用方案。隐私安全目标：防止远程模型获取隐私数据、防止 LLM 越狱攻击、防止后门和软件漏洞。硬件测试：NVIDIA 5090 (90 tok/s)、AMD 128GB 统一内存 (51 tok/s)、DGX Spark (60 tok/s)，推荐 5090 或 AMD 方案。软件栈：NixOS + llama-server（替代 Ollama，因能更好利用 GPU）+ llama-swap。Agent 工具方面讨论了 OpenClaw 的安全问题，强调沙箱隔离的重要性。附带 ComfyUI 本地图像/视频生成测试。
V 神分享的本地大模型环境配置博客。从硬件选型开始，详细讨论如何构建一套满足隐私、安全、离线要求的 Local LLM 环境。特别值得注意的细节：为了减少飞机上离线情况下的模型幻觉，他把 1GB 维基百科内容都存了下来方便模型自我核实。同时也考虑了预算有限朋友的硬件推荐方案。
Anthropic工程团队量化了Agent编程评测中的基础设施噪声问题。发现即使在相同环境下重复运行相同的Agent评测，结果也会因网络延迟、API负载、容器调度等因素产生显著波动。这对SWE-Bench、Terminal-Bench等评测的可靠性提出了挑战。提出了减少噪声的方法论建议。
2026 年 3 月 10 日 作者 黄仁勋 AI 是塑造当今世界的强大力量之一。它并非仅仅是一款巧妙的应用程序，也不是单一的模型，而是如同电力和互联网一样必不可少的基础设施。 AI 依托真实的硬件、能源和经济体系运行。它可以将原材料大规模地转化为智能。每家公司都将应用 AI， 每个国家/地区都将发展 AI。 要理解 AI 为何以这种方式发展，我们需要从基本原理进行推理，并了解计算领域发生了哪些根本性变化。
Google 宣布 LiteRT（TensorFlow Lite 的演进版）成为端侧 AI 的通用框架。相比 TFLite，LiteRT 提供 1.4x GPU 性能提升、新增 NPU 加速支持、统一跨平台工作流（Android/iOS/macOS/Windows/Linux/Web），并通过 ML Drift 引擎支持 OpenCL/OpenGL/Metal/WebGPU。NPU 方面已与 MediaTek 和 Qualcomm 完成生产级集成，速度最高可达 CPU 的 100 倍、GPU 的 10 倍。同时支持 PyTorch/JAX 模型转换和 Gemma 系列模型的高效部署。
2026 AI First 系列（三）：在被替代之前变得有价值——新经济下的生存法则 第一件事：你在做reinforcement learning from human feedback（RLHF）。每次你 第一件事：你在做reinforcement learning from human feedback（RLHF）。每次你修正AI的输出，每次你选择一个答案而不是另一个，你都在教它什么是好的、什么是不好的。 第二件事：你在数字化你的直觉。那些你"凭感觉"做出的判断，那些你"基于经验"的决策，正在被转化为数据点。AI在学习你的思维模式。
基于 Chip&Cheese PPT 解读高通第三代 Oryon 核心微架构。3 cluster 18 核最高 5GHz，共享 L2 16MB/cluster，9宽 decode/retire，ROB 650+。L1-Miss-L2-Hit 21 cycle，96KB DCache。L2 TLB 标称 8K entry（实测约 1.5K-2K）。前代的渐进优化。
English The content of the article about GPU工作原理... 中文 GPU到底是如何工作的？这篇AI Infra入门全部告诉你 腾讯技术工程的文章深入浅出地介绍了GPU的工作原理。文章从硬件架构到软件层面，全面解析了GPU在AI计算中的核心作用。 主要内容： GPU的硬件架构和计算单元 并行计算的基本原理 在AI训练和推理中的应用 主要厂商和技术发展 对于想了解AI基础设施的人来说，这是一篇非常好的入门文章。
AI编译器的根本性权衡：既要通过抽象底层细节来实现易用性和可扩展性，但现代生成式AI工作负载又需要可编程性和硬件控制来实现极致性能。
1866 年，西门子的一位工程师发明了人类第一台直流发电机。 40 年后，通用电气在 1906 年开始量产真正让电灯普及的第一代白炽灯泡。 在这两者之间的半个世纪里，人类世界依然黑暗，电气的技术革命好像没有发生。 但，这只是因为我们身处后世，才能如此轻描淡写地将这 40 年一笔带过。对于当时的人们来说，电气技术的发展，是他们眼皮底下一天天展开的：第一条电报线路的铺设，第一个电话的接通，第一辆电车的开动，每一次技术的进步，都在真切地改变着他们的生活，只是它没有快到让当时的每个人都在一个时间点集体惊呼"啊，电气革命终于来了！"
吴恩达：从 Agent 到 Agentic Workflow ，AI 的未来何去何从？ 作者：AI技能 原文链接： 公众号: AI技能 发布时间: 1970-01-01 08:33:44 原文链接: _关注 AI 技能，开启智能生活！___ 摘要 本文《AI 的未来何去何从？关于具有代理能力的系统》深入探讨了由 Andrew Ng 提出的具有代理能力的系统概念，强调这种系统通过迭代、自我改进的过程超越传统 AI 方法。 文章概述了具有代理能力系统的关键组成部分，如反思、使用工具、规划和多代理协作，并提供了创建用于生成 Medium 帖子想法的 AI 代理的逐步指南。该过程涉及设置代理类、制定详细的反应提示、创建工具/动作功能，并通过所有动作自动化代理，展示了 AI 的思考、规划和执行任务的潜力，无需人为干预。...
查看浏览器Browsers的内核版本, 可以用 navigator.userAgent 在浏览器控制台输入:navigator.userAgent 几乎所有主要浏览器都支持 navigator.use
受社群里 @damo 老板的启发，哥飞决定从今天开始一个新栏目，不定期点评一些网站，说说他们有哪些做得好的地方，有哪些还值得改进的地方。
70款ChatGPT插件评测：惊艳的开发过程与宏大的商业化愿景 - 知乎 TL;DR: 我们对ChatGPT的插件商店中总共70款插件进行了评测。区别于Chrome，AppStore等平台的代码开发范式，开发者仅使用自然语言就可以开发ChatGPT插件，并由GPT模型自行决定在使用过程中是否调用插件。约八成插件… Shimmer: Nutrition Coach TL;DR: 我们对ChatGPT的插件商店中总共70款插件进行了评测。区别于Chrome，AppStore等平台的代码开发范式，开发者仅使用自然语言就可以开发ChatGPT插件，并由GPT模型自行决定在使用过程中是否调用插件。约八成插件集中于购物、餐饮、旅行、住房和求职场景，其余分布在教育、财经咨讯、内容社区和编程技术场景...
ChatGPT的火爆出圈，让大家对NLP语言模型的发展历程产生了浓厚的兴趣。本文将从深度学习在NLP领域的发展历程，到大语言模型的发展历程，再到大语言模型的未来展望，带你一起了解NLP语言模型的发展历史。 本文处于初稿状态，可能存在很多错误，如果你有不同的看法，欢迎不吝赐教，先行感谢！ ChatGPT的火爆出圈，让大家对自然语言处理（Natural Language Processing）语言模型的发展历程产生了浓厚的兴趣。本文将从深度学习在NLP领域的发展历程，到大语言模型的发展历程，再到大语言模型的未来展望，带你一起了解NLP语言模型的发展历史。 想必很多人对ChatGPT涌现出的多领域能...
最近ChatGPT可以说是火遍了全世界，作为由知名人工智能研究机构OpenAI于2022年11月30日发布的一个大型语言预训练模型，他的核心在于能够理解人类的自然语言，并使用贴近人类语言风格的方式来进行回复。模型开放使用以来，在人工智能领域引起了巨大的轰动，也成功火出了技术圈。从数据上看，ChatGPT用户数在5天内就达到了100万，2个月就达到了1亿；另外，在很多非人工智能领域，已经有机构在尝试用ChatGPT去做一些智能生成的事。…
GPT-4 重磅发布，有哪些升级和变化？ 作者：qizailiu，腾讯 IEG 算法研究员 > 昨天 OpenAI 发布最新里程碑 AI 语言模型 GPT-4，GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，输出为文本），目前虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平。 本文主要参考 OpenAI 关于 GPT4 的官方 Blog，目前各公众号关于 GPT4 的内容基本来自官方 Blog、技术报告和官方视频内容。相关内容传送门： 官方 ChatGPT Plus 体验地址：<
每一代GPT模型的参数量都爆炸式增长，堪称“越大越好”。2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。 还是有很多读者对于ChatGPT充满期待（幻想？梦想），今天给大家分享技术层… 每一代GPT模型的参数量都爆炸式增长，堪称"越大越好"。2019年2月发布的GPT-2参数量为15亿，而2020年5月的GPT-3，参数量达到了1750亿。 还是有很多读者对于ChatGPT充满期待（幻想？梦想），今天给大家分享技术层面的拆解，读完之后是否是会理性一点呢？enjoy～ 文末推荐几篇直接采访ChatGPT创始人视角的文章，共赏enjoy～ 去年1...
Fragment 是 Android 中历史十分悠久的一个组件，在 Android 3.0 （API 级别 11）的时候推出，时至今日已成为 Android 开发中最常用的组件之一。在一开始的时候，引入 Fragment 的目的是为了在大屏
本文选自付费邮件通讯「iPad Power User」，这是一份聚焦 iPad、iPadOS 与个人生产力的邮件通讯产品，通过不断探索与生活、工作息息相关的数字工具与方法论，为订阅读者提供中文互联网领域最优质的数字工具使用技巧、应用（服务）推荐以及数字化思考，欢迎试读、订阅。