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加州大学圣地亚哥分校：AI推理能力跨领域训练的突破性进展

这项由加州大学圣地亚哥分校胡志廷教授与Mohamed bin Zayed人工智能大学、卡内基梅隆大学、普渡大学等多家顶尖学府合作完成的研究，发表于2025年6月的国际机器学习会议（arXiv:2506.14965v1）。这个庞大的研究团队包括来自各大学的21位

Melius Research分析师Benjamin Reitzes发表研报表示，看好AMD(AMD.US)在人工智能(AI)推理领域的增长潜力，将该股评级从“持有”上调至“买入”，目标价从110美元上调至175美元。

这项由MiniMax公司研究团队发表于2025年6月的突破性研究，介绍了世界首个开源的大规模混合注意力推理模型MiniMax-M1。这份发表在arXiv平台的论文（编号：arXiv:2506.13585v1），为有兴趣深入了解的读者提供了完整的技术细节和实验数

在人工智能的世界里，有一个非常重要的发现正在改变我们对AI推理能力的理解。这项由微软研究院牵头，联合香港大学、华中科技大学、北京大学和清华大学的研究团队于2025年6月发表的突破性研究，为我们揭示了如何让AI模型在进行复杂推理时变得更加高效。感兴趣的读者可以通

尽管NVIDIA的市值目前稳居美国股市前三，但其市场地位已经不如之前那么稳固。一个标志性的事件，是Google使用TPU芯片（张量处理单元），训练出了Gemini 2.5 Pro这个SOTA通用模型，打破了SOTA模型主要由NVIDIA GPU训练的垄断。

这项由NVIDIA公司的Adrian Lańcucki、Konrad Staniszewski，以及爱丁堡大学的Piotr Nawrot和Edoardo M. Ponti共同完成的突破性研究，于2025年6月发表在计算机学习领域的顶级期刊上。有兴趣深入了解技术

与常规3D打印机不同，投影式生物打印机的“墨盒”里装的是含有活细胞的“生物墨水”。当打印机工作时，它像“投影仪”一样逐层变换图案照射生物墨水，让材料在光照下快速凝固成型。

现在，国内终于有了自己的 RunPod—— 共绩云 AI 推理 Serverless 平台，不仅支持极简快速部署，而且超级低价 —— RTX 4090 最高只要 1.68 元/小时，还能按毫秒计费、自动扩容，真正做到了 “随用随租”。

Gartner预计，到2028年，80%以上的算力将用于推理而不是训练。与此同时，随着推理模型日益复杂和规模不断扩大，其对资源需求的持续攀升限制了集中式推理的可行性，并有可能因成本过高和延迟过长而使AI创新陷入瓶颈。

红帽公司近日宣布，与CoreWeave、Google Cloud、IBM Research及NVIDIA等业界巨头联手，正式启动了一项名为llm-d的全新开源项目。该项目致力于解决生成式人工智能（AI）在大规模推理方面的迫切需求。

近日，红帽公司宣布推出红帽企业Linux 10以及启动全新开源项目llm-d，以满足生成式AI（gen AI）未来最关键的需求：大规模推理。

本文将深入探讨AI推理领域面临的核心挑战，并介绍中国首个专注AI推理的Serverless产品——共绩算力AI推理Serverless平台。我们将解析其技术亮点、背后源自清华的创业团队力量，以及其如何以创新的价格策略，打造中国版的RunPod，赋能广大开发者与

红帽公司近期揭晓了其最新力作——红帽AI推理服务器，该产品旨在混合云环境中为用户提供兼具高效与经济性的AI推理解决方案。通过融合尖端的vLLM技术和Neural Magic的创新优势，红帽力图在响应速度和性能表现上为用户带来显著提升。

本周在波士顿举行的红帽峰会上发布的这款全新 AI 推理服务器软件，基于开源 vLLM project 开发，并融合了红帽近期收购初创公司 Neural Magic 的技术成果。

在人工智能全面迈入"大模型时代"的当下，模型推理效率正演进为制约技术产业化的关键瓶颈。面对端侧设备算力约束与云端算力成本激增的双重挑战，需构建从芯片架构到框架设计的全栈式技术突破体系，重点聚焦三大核心挑战：其一，面向AI计算场景的芯片架构创新，如何利用AI模型