直播预告 | 极简与极致：多元算子编程范式带来的底层变革

原创 于 2025-12-23 18:03:28 发布 · 48 阅读 · 0 ·
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#CANN #算子编程

本期直播我们将深入CANN多元算子编程体系的核心，由三位架构师为您现场拆解：Ascend C如何释放硬件极限算力？PyPTO如何让开发像写Python一样简单？从架构设计到实战案例，看CANN如何破解“易用、性能、通用”的三角难题，推动底层开发从“专家专属”走向“全民普惠”。

12月23日14：00锁定华为计算视频号、优快云视频号观看直播。

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编程语言极简代码挑战：多语言Hello World创意实现与语法特性分析：编程教育与竞赛适用
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内容概要：本文以“极简化”为主题，系统盘点了多种主流编程语言中如何用最少字符输出“Hello, World”，并深入分析其中隐藏的语法特性与语言设计哲学。文章涵盖了C、Python、JavaScript、Bash、Shell脚本、Ruby、...
百度搜索中台新一代内容架构：FaaS化和智能化实战
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????????关注后回复“进群”，拉你进程序员交流群????????作者丨搜索中台团队来源丨百度Geek说（ID：baidugeektalk）导读：百度搜索中台内容计算架构为在线提供了数十亿的异构且有丰富特...
【课程笔记】华为 HCIA-AI Solution 人工智能01：人工智能概览与发展趋势
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(1) 输入输出侧：提示注入(直接提示注入、系统提示泄露、模拟对话、对立相应)、不安全输出、Overreeliance。(3) 模型及服务端：训练数据投毒、过度代理、敏感数据披露、供应链漏洞、不安全插件设计。(1) 语言(Verbal/Linguistic)：用词的思考，如何表达复杂的含义。(5) 音乐(Musical/Rhythmic)：对环境中的非语言声音感知。(3) 空间(Visual/Spatical)：对视觉世界的准确感知。隐私泄露：训练数据泄露、模型输出泄露、模型接口安全风险、模型泄露风险。
知识分享系列四：智算服务
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随着国家“东数西算”工程的启动，算力产业发展进入快车道，推动构建于算力网络之上的算网应用快速发展。伴随大模型训练全真互联等人工智能浪潮的兴起，将全社会带入智算时代，智算服务成为激发数字经济发展的新动能、新引擎，一方面新场景激发算网新应用诞生，另一方面技术演进促进传统算网应用焕发新活力。 本文介绍了智算相关的基本概念、智算发展背景、新一代AI基础设施相关内容、智算服务关键技术以及算网应用的未来发展趋势。
理论物理、计算机材料学与高密度芯片、存储系统
weixin_49199313的博客
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理论物理的突破正为高密度芯片设计开辟全新道路，帮助芯片技术突破传统硅基路线的物理极限。下面这个表格梳理了几个关键方向的核心思路与价值，希望能帮助你快速了解这一领域。
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在后 R1 时代，随着 Search-R1、ReSearch、Deep Researcher 等工作的出现，基于 RL 的智能体自主知识获取工作展现了巨大的前景，KnowSelf 还只是在这个时代之前的初步产物，相信随着技术的发展，基于 RL 的智能体自我认知能迸发更大的活力。与知识增强型基线方法相比，KnowSelf 仅用少量知识，就超越了所有的 100% 知识增强基线方法，充分证明了并非知识越多越好，精准的知识引入机制才是关键。这表明，在许多情况下，智能体并非不能做出正确决策，而是受限于规划模式。
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然而，在更具挑战性的评估和实际使用中，准确度会固定在 100% 以下，因为有些问题的答案由于各种原因（例如信息不可用、小型模型的思维能力有限或需要澄清的歧义）而无法确定。OpenAI 举了个例子，当向不同的广泛使用的聊天机器人询问 Adam Tauman Kalai（论文一作）的博士论文标题时，它们自信地给出了三个不同的答案，但没有一个是正确的。例如，当被要求回答毛利语问题时，一个不懂毛利语的小型模型可以直接回答「我不知道」，而一个认识一些毛利语的模型则必须确定其置信度。同样的原则也适用于预训练。
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我自己的原文哦~https://blog.51cto.com/whaosoft/12725573 #通过单张照片生成交互式3D场景 李飞飞的初创公司推出首个项目 今天，由人工智能先驱李飞飞创立的初创公司 World Labs 推出了其首个项目：一个能够通过单张图片生成类似视频游戏的 3D 场景的人工智能系统。 许多人工智能系统能够将照片转化为 3D 模型和环境，但World Labs 现在是唯一一个可以互动和修改的。 “（我们的技术）让你能够进入任何一张图片，并在 3D 空间中探
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整个过程在与环境的互动中完成，环境负责验证任务的合理性和解答的正确性，并为模型提供奖励反馈。在这一范式下，研究团队训练了新的模型 Absolute Zero Reasoner（AZR），以代码执行器作为真实环境，自动生成并解决三类代码推理任务，涵盖归纳、演绎与溯因推理，依赖环境可验证的反馈实现稳定训练。在最核心的比较中，AZR-Coder-7B 在多个代码与数学推理基准上取得了当前同规模模型中的最优结果，不仅在总体平均分上领先，更在代码任务平均得分上超越了多个依赖人工任务训练的模型。他的导师是黄高教授。
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