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让静态3D模型「动起来」一直是图形学界的难题：物理模拟太慢，生成模型又不讲「物理基本法」。近日，北京大学团队提出DragMesh，通过「语义-几何解耦」范式与双四元数VAE，成功将核心生成模块的算力消耗降低至SOTA模型的1/10，同时将运动轴预测误差降低了10倍。
为什么AI算力霸主永远是英伟达？不算不知道，一算吓一跳：在英伟达平台每花一美元，获得的性能是AMD的15倍。
2026年，Scaling Law是否还能继续玩下去？对于这个问题，一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了：Scaling Law没死！算力依然就是正义，AGI才刚刚上路。
AI算力焦虑可能搞错方向了？黄仁勋直指能效才是上限。
近日，刚刚 IPO 的国产 GPU 公司沐曦股份，完成了自上市后的首个重大技术发布。
数学大神陶哲轩近期发现，AI声称破解的Erdos难题，实则是多年前已被人类解决但被遗忘的「旧闻」。这揭示了AI当前的核心能力并非从0创新，而是利用超强算力扫描人类文献的「长尾黑洞」，摘取那些被我们忽视的「低垂果实」。
。过去的行业共识是：端侧只能跑小模型，性能与体验必须妥协；真正的能力仍得依赖云端最强模型。万格智元要打破的，正是这条旧认知。公司正在打造的cPilot端侧算力引擎，选择了一条更难、却更接近未来的路径：通过自研的非GPU推理引擎，让300亿、500亿等超大模型在性能有限制的消费硬件上高效推理
马斯克提前宣告了AI算力竞赛的终局：xAI将在五年内拥有超过所有对手总和的AI算力！通过押注Colossus超算中心与巨额融资，马斯克试图以极致的算力扩张和烧钱换取在AI竞赛中的领先地位。
除了英特尔和AMD，现在我们终于可以选择国产笔记本电脑显卡了！这款显卡的背后，饱含着中国工程师们日夜攻坚的汗水与泪水。
MiniMax海螺视频团队不藏了！首次开源就揭晓了一个困扰行业已久的问题的答案——为什么往第一阶段的视觉分词器里砸再多算力，也无法提升第二阶段的生成效果？翻译成大白话就是，虽然图像/视频生成模型的参数越做越大、算力越堆越猛，但用户实际体验下来总有一种微妙的感受——这些庞大的投入与产出似乎不成正比，模型离完全真正可用总是差一段距离。