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경산서 실종 中유학생 살해 피의자, 여장한 채 동대구역까지 이동_我的网站

A | 경찰 "수사 혼선 목적, 공무집행방해 적용 검토"경북 경산에서 중국인 여성 유학생을 살해한 혐의(살인 등)로 긴급체포된 30대 중국인 남성 정모 씨는 범행 직후 여장(女裝)을 하고 얼굴을 가린 채 동대구역까지 이동한 것으로 드러났다. 26일 경북 경산경찰서는 정씨가 지난 20일 오전 2시쯤 피해자와 함께 자신의 주거지로 들어가는 모습을 폐쇄회로(CC)TV 화면 등을 통해 확인했다.
| 20대 중국인 유학생을 살해한 혐의를 받는 용의자 A 씨가 지난 25일 경찰에 체포돼 경산경찰서로 압송되고 있다. 뉴스1 |

B | 去年 WAIC 上,摩尔线程就提过“AI工厂”这个概念,但当时更像一个宏大的概念。 一年过去,这次他们带来了实打实的成果——从零训练的 MoE-236B 基础模型、5D 世界模型全栈原生训练跑通、DeepSeek 等主流大模型“发布即适配”。概念落到了地上。 但“AI工厂”这个词,不是摩尔线程发明的。 黄仁勋最早在 2022 年就提出了“AI工厂”概念,他说“AI工厂的建设是人类历史上最大规模的基础设施扩张”。华为也在讲“AI工厂”,去年昇腾的展台标语就是“AI工厂,算力底座”。 但不同阶段、不同位置的公司,讲出来的内涵却不一样。 英伟达的“AI工厂”:核心是算力基础设施本身,围绕能源、芯片、基础设施、模型、应用,构建从芯片到系统到生态的完整闭环。黄仁勋说“AI工厂”是基础设施,本质上还是在卖他的 GPU 和集群方案。 摩尔线程作为追赶者,它的“AI工厂”说的是“如何在现有基础上把算力转化为智能的生产效率”——从芯片设计、集群搭建、软件优化到模型训练,一整套方法论。 摩尔线程提出“AI工厂”不是跟风,而是基于一个深层变化:AI 产业正在从“造模型”进入“造智能”的时代。或者说,从对话框走向真实应用,从实验室走向社会化大生产。 这不是摩尔线程一家的事,是整个产业正在发生的变化。 摩尔线程的三大工厂,就是这个趋势下的具体落地: 模型训练工厂好比“炼钢厂”,产出智能的“粗坯”(大模型本身)。

C | 这个环节门槛很高,动辄数万块 GPU,非常烧钱。华为昇腾的典型代表,去年昇腾 384 超节点已累计商用 750 多套。

D | 沐曦、燧原也在做同样的事情。 词元生产工厂好比“零件厂”,把“粗坯”加工成可计量的Token。

E | 这个环节拼的是成本和效率,谁能把每百万 Token 的成本打下来,谁就能掌握定价权。 三大运营商、阿里百度等云厂商都在疯狂建这类工厂。趋境科技已经能做到日均万亿级词元供应。 智能体生产工厂好比“组装厂”,把 Token 装进会干活的 AI 里。这是离用户最近的一环,也是创业公司最有机会的战场。 阶跃星辰做了智能体手机,百度做了“百度搭子”,形态各异,但本质都是把模型能力封装成可执行具体任务的智能体。 三座工厂串起来,就是一座“AI工厂”里一条完整的“智能生产线”。这不是 PPT,运营商已经在从卖流量转向卖 Token,华为 Atlas 950 的卖点也换成了“Token 产出效能”,整个行业都在往这个方向走。 而摩尔线程在全链条上都有布局,这在国产 GPU 厂商里是独一份。 三大工厂,到底做出了什么? 概念讲清楚了,来看看摩尔线程在 WAIC 上拿出来的真东西。 先说一个背景:这届 WAIC 上,算力展区最大的变化不是谁发布了新芯片,而是超节点几乎成了标配。华为、沐曦、燧原、中兴、阿里、摩尔线程,每家都在展示自己的超节点方案。 这意味着,行业已经形成共识:单颗芯片性能再强也没用,集群能力才是真正的护城河。 摩尔线程在展台上的核心展示,是围绕三大工厂的主线来组织的。 模型训练工厂:国芯训国模,不再是口号 这是摩尔线程最硬的一张牌。 他们展示了从零起步完整训练 MoE-236B 基础模型。236B 参数,大概什么量级?GPT-3 是 175B。也就是说,摩尔线程用自己的 GPU 完整训练了一个比 GPT-3 还大的模型,不是跑推理,是从头训练。在国产 GPU 里,能做到这个的并不多。 更牛的是,北大 EvoPhys 团队用摩尔线程的 GPU,完成了全球首个5D世界模型的全栈原生训练,连续37天登顶WorldScore“世界生成”维度。

F | 所谓“世界模型”,就是让AI理解物理世界运行规律的模型,是自动驾驶、具身智能的核心底座。

G | 用国产芯片训练出全球第一的世界模型。这句话放几年前,没人敢说。 支撑这一切的,摩尔线程的是夸娥万卡集群——10240 张 GPU、10EFLOPS 算力,Dense 模型利用率 60%,有效训练时长超 90%。 这些数字看起来平常,但懂行的人知道,万卡集群最难的不是把卡连起来,而是让它们持续稳定地跑下去不出错。 词元生产工厂:把 Token 的价格打下来 展台现场,摩尔线程展示了基于 MTT S5000 的高性能推理方案。 MTT S5000 的 FP8 算力是1000 TFLOPS,单卡推理吞吐能做到Decode 1000 tokens/s、Prefill 4000 tokens/s。 对 DeepSeek、GLM、Kimi、Qwen 等主流大模型实现了“发布即适配”。可以说,模型一发布,当天就能跑。 更重要的是他们推出的“PD分离异构推理”方案。什么意思?大模型推理有两个阶段:Prefill(计算密集)和Decode(带宽密集)。摩尔线程的方案是把Prefill放在自己的GPU上,把Decode放在国际主流GPU上,混合部署,性价比大幅提升。 趋境科技在摩尔线程分论坛上透露:他们用摩尔线程的全功能 GPU 与国际主流 GPU 深度融合,已具备日均万亿级高品质词元的供应能力。 1 万亿 Token 是什么概念?粗略算一下,如果每个用户每天消耗 5000 个 Token,那就是 2000 万用户一天的用量。 智能体生产工厂:从数字到物理 这一块可能是普通用户最能感知到的。 摩尔线程展出了自研数字智能体“小麦”,掌握 60 多项技能,支持 38 款 APP 的跨应用控制。 还有全栈具身智能仿真平台 MT Lambda,给机器人开发者提供从仿真训练到真机部署的全链条工具。现场也开放了家庭 AI 中枢 AICUBE 和 AI 算力本 AIBOOK 的体验。 写在最后 华为秀超节点、沐曦秀超节点、燧原秀超节点,摩尔线程秀三大工厂,清微智能秀可重构架构。每家都在展示自己的系统能力,而不是单颗芯片。 DeepSeek V4 发布当天同时适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、昆仑芯等八大国产算力平台,智谱 GLM-5.2 开 源首日就完成与八大平台的全适配。

H | 这不是某一家公司的胜利,是整个国产算力产业链第一次集体亮相、协同作战。

I | 所以老狐觉得,今年 WAIC 最大的信号,不是哪家 AI 公司发布了什么产品,而是国产算力从“有没有”进入了“能不能规模化落地”的新阶段。摩尔线程只是这个变化的一个切片。 撰稿:ZXS。
Current article:http://www.chenzhuaigecoupuhongyuntuizei.sbs/news/20260826_6208.pptx
Published on:03:40:08
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