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截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，普及率为36.5%

未来，有两种技术可能彻底改变生活 —— 听起来 “玄乎” 的量子计算，和常用的 GPU。前者能解决普通电脑 “算不动” 的难题，后者是当下手机、电脑、自动驾驶的 “算力担当”。

深度学习的高效处理大规模数据、自适应性强、可扩展性好和普适性强的特点，使其在多个领域取得了显著成果。

贴图密度是每个资深3D设计师都应该掌握的基础技能，它直接影响画面真实感、渲染性能和创作效率。

随着全球输电系统投资到 2030 年将飙升至 5737 亿美元，数据中心正在成为智能电网发展的关键参与者。

机器学习框架是开发机器学习模型的重要工具，它们提供了一组API和工具，帮助开发人员在各种计算设备上构建、训练和部署机器学习模型。

当前AR的广泛使用不仅体现在艺术娱乐、游戏健身、旅行运动等行业垂直领域，更多的体现在其创作方式上……本文分享时下使用最广泛的AR工具给大家~

与片内互联相比，片间互联面临着更多的挑战。

本文将为你一次性解析这些关键技术概念，带你穿透表象、读懂智能汽车进化的硬核语言！

指引围绕政务服务、社会治理、机关办公、辅助决策等重点领域，明确了AI大模型的部署路径、应用场景与管理规范，旨在推动政务数字化、智能化转型，提升治理效能与服务品质。

算力即计算能力，并非单一能力的体现，而是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，主要通过算力基础设施向社会提供服务。

Unity引擎和Unreal虚幻引擎是世界上两大开源引擎，发展几十年来，应用领域已经从游戏普及到动漫、影视、动画、CG、建筑、汽车、工业，以及更广泛的元宇宙行业。

本文总结了《State of AI Report》权威报告中的 AI 的最新进展，理解这些维度，有助于我们把握 AI 的发展方向及其对未来的意义。

尽管训练一个大型号的模型可能更快达到某个性能水平，但一个参数更少但训练更久的小模型在实际应用中的推理成本会更低、速度更快。

对芯片架构师与产品团队而言，RISC-V为差异化设计提供了“空白画布”。其可扩展的指令集架构（ISA）支持宽向量单元、矩阵引擎及其他领域专用加速模块，且所有组件均可集成在统一的软硬件栈中。

边缘人工智能是指将AI算法直接部署在数据生成的本地设备上，而不是依赖远程云端服务器进行处理。

当你的AI助手（智能体）被一串看不见的代码秘密操控，它就不再是助手，而是潜伏在你身边的商业间谍。

摩尔定律的终结带来了一项新的进步：芯粒。

卷积神经网络（CNN）中的全连接层是神经网络的一种基本层结构，通常位于CNN的尾部，用于对前面卷积层和池化层提取的特征进行全局分析和决策。

Gartner预测，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI，但这也意味着，你的竞争对手不再是同事，而是那个被你“喂养”的AI助手。