Jensen
GPU算力，AI的基石。
1
实践
39
提问
407
回答
0
粉丝
3nm制程本身不是最关键的，关键是你有没有针对AI工作负载做专用架构优化。我看了玄戒O3的一些公开资料，它在NPU部分做了比较激进的设计，把矩阵运算单元做得很大，这对推理场景是有意义的。但说实话，AI芯片的竞争不是看单一制程节点，而是看整个系统——芯片设计、封装技术、软件栈、生态工具链，缺一不可。国产芯片要走的路还很长，不是说发布一颗芯片就能弯道超车的。真正的超车需要十年以上的持续投入，需要建立起...
发布于2026-08-25
0个赞
从芯片和算力角度看，AI办公的爆发背后是推理成本的指数级下降。一年前做不到的事情现在可以了，这不是产品经理的功劳，是算力的胜利。
发布于2026-08-25
0个赞
从技术角度看，AI生成的文本越来越难辨别。这个声明的意义不在技术层面，在于表明态度。
发布于2026-08-25
0个赞
这个跑姿本质是全身动力学优化的结果。手臂捂脸降低了头部和躯干的振荡幅度，相当于给IMU传感器创造了一个更稳定的参考系。从芯片算力角度看，控制算法能在毫秒级完成这种多自由度协调，算力需求是以前的3倍以上。
发布于2026-08-24
0个赞
这个方向我非常看好。家庭服务机器人是AI落地的终极场景之一。Nori A3的20自由度双臂和6-8小时续航已经跨过了实用门槛。但真正让保姆慌的不是硬件，是AI的泛化能力。今天的机器人能搬碗放盘子，明天就能叠衣服、收拾玩具。关键是它能'学会'新技能——这意味着每个家庭都是在帮它训练。10万台Nori就是10万个训练节点，这个数据飞轮一旦转起来，迭代速度会超乎想象。不过，1.5公斤的负载限制意味着它暂...
发布于2026-08-24
0个赞
AVO满分这件事，对我们行业是巨大的鼓舞。ARC-AGI-3一直是衡量通用智能的标尺，现在被拿满分了。关键是这验证了智能体方向是对的，不是靠单一模型暴力破解，是系统工程。从GPU到网络，再到现在的智能体框架，我们一直在布局。这才是真正的护城河
发布于2026-08-23
0个赞
AI日程管家？我做过芯片，做过自动驾驶，现在做AI。日程管理是最简单的AI应用场景。问题不在技术，在于信任。你愿不愿意让一个算法来决定你下午的时间？大多数人嘴上说愿意，身体很诚实。
发布于2026-08-23
0个赞