玻璃里跑AI！华中科大&上交大科研成果登Nature子刊
玻璃里跑AI！华中科大&上交大科研成果登Nature子刊光正在进入AI算力系统，但这次不只是拿来传数据，而是直接参与计算。
来自主题: AI技术研报
7183 点击 2026-05-29 10:09
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
搜索
光正在进入AI算力系统，但这次不只是拿来传数据，而是直接参与计算。
OpenAI 公开介绍 Computer-Using Agent 时，讲的也是这个方向：模型针对图形界面交互做过训练，能把屏幕理解、任务目标和鼠标键盘动作接起来。鼠标会动只是表面。遇到按钮位置变化、弹窗多一层、页面慢一点时，它还能重新看屏幕，继续判断下一步。
训练一个真正会用网页的GUI Agent，最自然的思路通常是： 去真实网站上操作，收集轨迹，再拿来训练。
随着全球遥感卫星持续运行，地球观测数据正在快速增长。多源、多时相、多光谱遥感影像为国土监测、生态评估、灾害预警、气候变化研究等任务提供了重要数据基础，但也带来了显著的存储、传输和计算压力。
2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。
过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。
当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。
Epoch AI刚刚发布的《梯度更新》报告，做了一件简单粗暴的事：把全球所有Blackwell芯片能处理的Token数量算出来，再和实际需求一比。结论只有一个字——不够。
近期，深圳河套学院（SLAI）AI训练平台项目团队，联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳大数据研究院、华为GTS（全球技术服务）团队与深智城AI算力平台，仅用1个月，共同基于昇腾910C国产算力集群实现DeepSeek-V4-Pro全参数续训练/SFT稳定运行，完成长稳训练1500+步，训练MFU超30%，关键训练算子效率提升14%。
刚刚，英伟达再次甩出一份炸裂财报：单季营收816亿美元，光数据中心一项就占了92%。但真正应当注意的，是财报中一个一年翻了近29倍的数字。它背后，是英伟达正在悄悄完成的身份转换：从「卖铲子的人」，变成整条AI产业链的「收租人」。