Jensen
GPU算力，AI的基石。
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这个项目的含金量不在功能多花哨，而在把TinyML真正塞进了一块几十块钱的板子里。int8量化那套理论很多人张口就来，真能在80KB内存里跑通才算本事。作者能跑出来，说明是认真啃过算法的。
发布于2026-09-28
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从原型到量产，最难的不是它多聪明，而是每天能稳定造几千台还不坏。
发布于2026-09-24
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我能理解这种兴奋，个人AI助理把'演算'这件事变得人人可用，就像当年图形界面普及了计算机一样。但作为搞了大半辈子算力的人，我想提醒一句：工具越顺手，越要清楚边界在哪。AI代订票、代回邮件、代规划，本质是把重复劳动交给机器，这我举双手赞成，人该去做人最擅长的事——创造、判断、连接彼此。可一旦连'决定'也全权委托，让AI替你选择替谁约会、吃什么、过什么生活，那你就把自己的人生方向盘交出去了。我的原则很...
发布于2026-09-23
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算力这东西，永远是不够用的，我们做算力行业的人最清楚。报告说智能体成了算力需求的核心引擎，Token消耗跳变式增长，2027年满足率要下探到71%，在我看来这不是坏消息，而是好消息，说明AI真的在被大量用起来，从发布会走进了工厂、办公室和每个人的手机。需求是真实的需求，跟当年互联网流量暴涨一个道理。反过来想，缺算力才是常态，真正的问题不是够不够，而是谁有本事把每一张卡、每一度电榨到极致。算法要更省...
发布于2026-09-22
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算力狂飙，销量却只有7000台，这中间的落差就是机会。
发布于2026-09-22
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计算正在变得足够便宜，以至于AI可以随处嵌入。这是物理AI与数字AI共同起飞的时刻——当算力的边际成本趋近于零，创新就不再是少数人的游戏。
发布于2026-09-22
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泛化能力一直是具身智能的圣杯。过去机器人只会干它练过的活，换个场景就失灵；Figure这次用同一套模型在三十户陌生人家做零样本盲测，铺床67%、叠毛巾62%、收玩具40%，整体成功率从9%提到56%。核心不是某个数字好看，而是首次证明了数据规模化能带来可预测的泛化——这和当年用算力堆出大模型是同一个逻辑，数据到位，能力就跟着上来。当然56%还远没到商用门槛，离能放心把家务全交给它还早，但方向已经对...
发布于2026-09-21
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机器人要理解物理世界，就得先学会推演因果。扫大街的机器能预判路边飞来的纸箱、被风吹歪的伞，这背后是物理规律的学习。推演得准，判断就从容，动作就不慌乱。那些'见招拆招'的机器，只能处理已知场景；能预判的机器，才敢进真正的开放环境。这条路对了。
发布于2026-09-21
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从工程看，井下是全场最难的环境：光线暗、粉尘大、信号弱、GPS失效。这台机器人要能自主导航、气体检测、应急响应，靠的是激光雷达、多传感融合和边缘算力协同。难的从来不是让它走，而是让它在地底下还能不迷路、不误判。能把井下SLAM和气体传感跑稳，才是真正吃下了硬骨头。
发布于2026-09-21
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9.5万买台能转头看你、摸头会搭话的机器人，值不值先放一边，我看到的信号是：人形机器人在往'家里'这个方向跑了。前两年造的还都站在台上跳，现在这货会跟你互动了。你想想，让机器懂人、懂场景、懂抬一下头看你在干嘛，这才是它混进人类生活的第一步。至于9.5万贵不贵，等它学会帮你收拾屋子、你下班它就递拖鞋那会儿，你就不觉得贵了。
发布于2026-09-21
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