太初元碁助力国家级“AI+教育”大赛 “AI+加速卡模型适配赛道”开启招募
国产算力平台太初元碁承办AI+加速卡模型适配赛道,面向高校和企业开发者开放招募,产学研协同培养AI实战人才,值得关注。
国产算力平台太初元碁承办AI+加速卡模型适配赛道,面向高校和企业开发者开放招募,产学研协同培养AI实战人才,值得关注。
寒武纪半年营收60亿净利翻倍,五大国产大模型适配完成,第六代芯片架构正在路上。
IT之家 8 月 13 日消息,寒武纪 8 月 12 日召开 2026 年半年度业绩说明会。2026 年上半年寒武纪实现营业收入 59.96 亿元,同比增长 108.13%;归母净利润 23.11 亿元,同比增长 122.61%。 寒武纪董事长、总经理陈天石在会上透露,寒武纪已完成 GLM、Deep…
国产GPU新突破:摩尔线程成功适配MiniMax多模态模型,AI算力生态再进一步
36氪获悉,今日,MiniMax正式开源多模态生成模型MiniMax H3。同日,摩尔线程基于AI训推一体智算卡MTT S5000及MUSA软件栈,率先完成H3的适配与运行。
国产GPU MTT S5000适配Kimi K3,支撑2.8万亿参数大模型,技术突破看点十足。
IT之家 7 月 29 日消息,月之暗面 7 月 28 日正式开源 2.8 万亿参数模型 Kimi K3 并发布模型权重与技术报告。 同日,摩尔线程基于 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 及 MUSA 软件栈,宣布完成 Kimi K3 的 Day-0 支持。 Kimi K3 是全球首个开源的…
国内首个开源3T级大模型Kimi K3入驻Token工厂,九章云极完成深度适配与长上下文推理优化。
专为DeepSeek-V4模型适配的开源AI编程助手,支持终端和VS Code插件,同步接入腾讯云与阿里云百炼,助力高效开发。
IT之家 7 月 6 日消息,DeepSeek 官方 API 文档日前收录了一款名为 Deep Code 的开源终端 AI 编程助手。 该工具宣称 专为 DeepSeek-V4 系列模型适配 ,支持深度思考、推理强度控制以及 Agent Skills。 IT之家查询获悉,该工具早在今年 5 月就发布…
摩尔线程v340.150驱动专为老旧平台优化,大幅提升《异环》等游戏帧率,并抢先适配智谱、MiniMax大模型,性能与兼容性双重升级。
IT之家 6 月 23 日消息,摩尔线程昨日发布了图形显卡驱动 v340.150,支持 MTT S80、MTT S70。 本次驱动更新在平台兼容性、专业创作支持以及游戏性能优化等多个维度均有重要升级,进一步拓展了摩尔线程显卡在娱乐与生产力场景下的适用边界。 在平台兼容性方面,v340.150 版本新…
国产GPU曦云C系列首发即适配智谱最新大模型,AI生态合作新突破
36氪获悉,6月17日,智谱AI全新旗舰大模型GLM-5.2正式开源发布。沐曦股份曦云C系列GPU率先完成该模型Day 0适配。
摩尔线程Day-0适配MiniMax M3大模型,M3新算子实现快速迁移,多模态混合训练适配未来Agent场景。
IT之家 6 月 13 日消息,6 月 12 日,MiniMax 新一代原生多模态旗舰模型 M3 正式开源。同日,摩尔线程宣布旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 已完成对该模型的 Day-0 适配。 IT之家从官方介绍获悉,针对 MiniMax M3 的核心技术特性,MTT S5000…
国产GPU摩尔线程成功适配MiniMax M3大模型,AI算力自主化再进一步
36氪获悉,6月12日,MiniMax新一代原生多模态旗舰模型M3正式开源。同日,摩尔线程旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000已完成对该模型的Day-0极速适配。据介绍,摩尔线程已具备覆盖前沿模型“适配—部署—优化”的完整工程能力,帮助开发者以更快响应、更稳运行、更低迁移成本接入最新模型,加速…
冻结大模型也能学会高亮关键证据?新方法提升LLM可解释性。
arXiv:2604.22565v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Large Language Models (LLMs) can reason well, yet often miss decisive evidence when it is bu…
国产AI芯片里程碑:摩尔线程MTT S5000首获国家安全可靠测评,全面适配多个大模型
IT之家 5 月 26 日消息,中国信息安全测评中心、国家保密科技测评中心今天公布《安全可靠测评结果公告(2026 年第 2 号)》, 摩尔线程 MTT S5000(PH100 芯片)人工智能训练推理芯片在列 。 IT之家注意到,摩尔线程刚刚也在公众号平台发布了这则喜讯。官方表示,这是安全可靠测评体…
新方法LoCO通过低秩组合正交微调,在保持预训练几何结构的同时实现高效参数调整,为NLP和计算机视觉大模型适配提供新思路。
arXiv:2605.15916v1 Announce Type: cross Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) has emerged as an critical technique for adapting large-scale…