国产大模型能否突破底层技术瓶颈？_CPU

1. 本地AI哪家强？统一内存大横评！

2. 全球最大游戏博主「偷师」DeepSeek，爆改国产大模型干翻 ChatGPT

3. DeepSeek V4这次直接开启国产化适配测试，刚发布没多久，就已经跟主流国产芯片同步适配完了，不再是以前那种模型等芯片、芯片等模型的尴尬局面。万亿参数级别的大模型，能在国产算力上顺畅跑起来，本身就是一个很关键的突破。既能保证能力够强，又能逐步摆脱对外依赖，不管是企业用还是行业落地，安全性和自主性都上了一个台阶。简单说，以后高端大模型不用再卡着国外算力，国产软硬件一套就能扛住，AI自主可控又往前迈了一大步。#DeepSeekV4开启国产化适配测试#

4. 2026 年了，国产大模型和 GPT/Claude的差距还有多大？

5. 深圳国产芯片成功训练万亿级AI大模型

6. 数据比模型更值钱，国内最大的「端侧」训练数据开源了！600B 预训练+千万级 SFT 核心数据配方公开

7. 每天140万亿算力消耗到底藏着什么机会？这场大会可能有答案#移动云智能新空间

8. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

9. 戴密斯：AI最大的瓶颈是算力，AI公司的差距会拉大#谷歌 #戴密斯哈萨比斯 #DeepMind #新药研发 #算力

10. #一条音频告别2025##微博声浪计划# DeepSeek两大论文揭秘AI底层突破！#DeepSeek发布梁文锋署名论文# DeepSeek近期发布两篇重磅论文：mHC架构解决传统残差连接不稳定问题，工程实现低开销；与北大合作提出的Engram模块革新大模型知识查找，提升多任务性能。展现中国AI从应用跟随到架构引领的转变。凯文思考的微博音频

11. “追赶”和“引领”之间的差距，从来不是距离，如几个月、几个百分点，而是维度。两者需要的能力、资源、组织方式、风险承受度完全不同。“追赶”主要依靠的是执行力、工程能力、资源动员能力，而“引领”则依靠的是好奇心、基础研究、容错机制、长期主义和原创性思维。两种能力不同，甚至互斥。

12. 云涨 Token 涨，DeepSeek 偏降价？其他的企业集体上调 AI 算力价格，行业 Token 成本普涨之际，DeepSeek V4 却逆势降价，V4-Flash 输出价低至 2 元 / 百万 Token，仅为竞品的 1/40，上演价格反向操作，DeepSeek的底气在哪里？系统方面，DeepSeek通过稀疏注意力革命，在同样是百万 Token 场景下，推理算力需求降至前代 10%-27%，KV Cache 占用仅 7%-10%，这就让长文本成本不升反降。V4-Pro 1.6T 参数仅激活 49B，V4-Flash 284B 参数仅激活 13B，避免全参数计算浪费，算力利用率拉满。小模型继承大模型能力，推理成本再降 50%。在硬件方面，DeepSeek 率先全栈适配华为昇腾 950，从 CUDA 迁移至 CANN 框架。国产芯片单卡推理性能为英伟达 H20 的 2.87 倍，采购成本更低。芯模协同优化，训练推理成本较海外方案降低 70%-85%，直接对冲云厂商涨价影响。市场方面，2026 年是AI智能体落地元年，Token 消耗呈指数级增长，低成本是规模化关键。DeepSeek 采用了V4-Flash 低价走量，V4-Pro 走高端市场的市场价格策略。开源吸引开发者，降低企业落地门槛，是能够快速抢占市场份额的。DeepSeek 逆势降价，是国产 AI 摆脱海外依赖、靠技术定义成本的里程碑。这场降价，本质是国产 AI 的成本革命与话语权争夺。

13. #阿里发布旗舰推理模型# 1月26日阿里正式推出通义千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking，这是其目前参数超万亿、综合能力最强的大模型，在19项权威基准测试中性能媲美GPT-5.2、Gemini 3 Pro等国际顶尖模型，标志国产大模型跻身全球第一梯队。该模型两大核心创新亮眼，自研测试时扩展技术通过迭代反思提升推理效率，同等Token消耗下多项指标超竞品；自适应工具调用能力可自主启用搜索、代码解释器等功能，大幅降低幻觉，实测中工具协同表现优于ChatGPT。目前模型已上线Qwen Chat开放体验，API同步开通，还将接入千问APP，同时阿里同步开源Qwen3-TTS全系列语音合成模型。依托“算力-模型-应用”全栈闭环，该模型已落地淘宝、支付宝等场景，其高效推理路径也为算力约束下的国产大模型创新提供了新方向。

14. 全球大模型第一股，为啥是家中国公司？ #智谱 #智谱上市 #智谱IPO #GLM大模型 #全球大模型第一股诞生

15. 阿里甩出 AI 王炸！ Qwen3-Max-Thinking 高调对标 GPT-5.2-Thinking，是真硬刚还是博眼球？这款阿里旗舰推理模型拿下 19 项国际基准测试高分，自带自适应工具调用，能自主搜信息、做计算，主动解决问题，还成了阿里全生态的技术底座，打通电商、本地生活等全场景实现智能闭环。有人说它缩小了中外 AI 差距，坐稳中文 AI 头把交椅，让阿里 AI 生态形成良性循环，未来可期；也有人质疑，对标全球顶尖模型只是纸面数据，落地商业场景的实际能力仍需检验。阿里这次的 AI 大招，到底是技术突破的里程碑，还是营销造势的噱头？这款模型的真实实力究竟如何，一起来聊聊吧！#微博超有用视频大赛##上微博涨知识##AI创造营##科技先锋官# http://t.cn/AXqpEa95

16. 将 600 亿参数大模型装进手机的瓶颈，终于被中国 AI 公司突破了

17. 硅谷《连线》杂志：性能顶级的 GPT-5们，正在输给一个中国开源模型#连线杂志 #AI #千问 #Qwen #千问恐慌

18. 当海外开发者还在为Gemini3 Flash惊叹时，小米开源大模型MiMo-V2-Flash横空出世，直接被老外吹成“Gemini平替”！它以309B参数实现2.6倍推理加速，延迟仅为DeepSeek-V3.2的一小部分，却在通用基准测试中性能相当。最让开发者疯狂的是，它不仅免费开源，推理成本还低至闭源竞品的2.5%，中国开源大模型的实力，这次真的让海外刮目相看

19. 国产开源大模型告别参数内卷后，都做了哪些真正的架构创新？

20. Seedance 2.0：说中国话的最强AI视频模型！

21. Clawdbot 实现突破，AI的致命缺陷不再是无解难题。 #大咖观察 #红衣聊AI #医疗 #科研

22. 国产大模型“春节档”混战，一文看懂豆包是怎么打这仗的

23. #小米MiMo模型API降价#现在全球AI市场都在悄悄涨价，各大海外模型纷纷上调调用价格、缩减额度，唯独国产模型在逆势突围。小米MiMo刚拿下全球开源双料第一的硬核成绩，转头就宣布降价99%，这波反差的操作，直接打破了AI行业的固有定价逻辑。以往大家默认好的AI模型必然高价，而MiMo用实际行动证明，顶尖技术完全可以做到极致普惠。从早年跟风追赶，到如今技术、性价比双双领跑全球，国产大模型早已完成蜕变。靠技术突破立足，靠价格普惠赋能全球开发者，这背后就是中国AI崛起最硬核、最真实的底气

24. Claude Opus 4.6一天内被超两次，这次来自国产模型

25. 市值近600亿，大模型公司上市了！ #AI #智谱ai

26. 芯片最难的一关，中国刚刚有了新突破！ #大有学问 #红衣聊AI #芯片 #科技创梦

27. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

28. 中国大模型偷了老美的家，原因竟然是电多？ #燃起来了大国重器 #春节世界观察 #新年囤点专业货

30. 多模态大模型这条赛道，阿里云开始拉速度了

31. 【MiMo 大模型实力强劲震惊海外开发者】国产大模型这波在海外直接杀疯！OpenRouter 最新周榜里，小米 MiMo-V2-Flash API 调用量飙到第二，还是国产大模型第一；Artificial Analysis 数据里，它更是冲进全球开源大模型第二。海外开发者都在夸：AI 分析碾过同价位对手，面向 Agent 时代的实用性不搞虚的，甚至被当成 Gemini3 Flash 平替 —— 关键这模型不仅效果能打，还免费又便宜！之前总说国产大模型出海难，现在小米这进步是真肉眼可见，全球关注都不输同期的 Gemini3 Flash，这波确实有点东西！

32. 世界模型双冠王诞生！国产世界模型力压谷歌、英伟达等持续领跑

33. 国产大模型如今不仅仅站稳了国际的第一梯队，而且在算法上已经实现了局部的领先，成为了国际的很多的开发者首选的模型。在近期的一些大模型权威机构的测试中，中国的大模型表现都是非常抢眼的，特别是近日的LM Arena 权威盲测中月之暗面等企业进入到了国际排名前十的行里中。让国内大模型在国际舞台上展示了强劲的研发能力和技术先进性。国外的大模型应用采用国内的大模型内核的已经不少见了，这既是对国内大模型的认可也是对国内AI企业的认可。#马斯克为Kimi撑腰##中国AI格局一下子就打开了#

34. 真正的AI赢家，从不追新！全球疯抢高端显卡，亚马逊、微软却偷偷加钱买老CPU。为什么？华为“韬定律”给出答案：用成熟老技术，打赢AI新仗。国外靠堆算力透支未来，华为靠挖透老底子稳赢下半场。跑得快不叫赢，跑得久才是赢。看懂AI竞争的底层逻辑的，别盲目“追新”！#AI创造营##华为韬定律##华为半导体突破##黄仁勋谈华为新突破# 种斌Marco的微博视频

35. 互联网技术中国AI调用量首超美国，全球前五独占四席，这绝非偶然，而是中国AI产业集群式崛起和应用层狂飙的硬核证明。这不是简单的弯道超车，而是一场“应用碾压”式的换道冲刺。核心优势在于：极致性价比：国产模型性能直追GPT-4，但成本可能仅为十分之一，对全球开发者是难以抗拒的吸引力。场景爆发力：从长文本处理、多模态到智能体（Agent），中国模型在真实商业场景中迭代速度惊人，Kimi能调度100个Agent并行就是例证。生态合力：MiniMax、月之暗面、智谱、DeepSeek……不是单点突破，而是集团军作战，形成了强大的创新生态。但必须清醒：调用量夺冠只是“上半场”。这标志着我们在AI应用落地和市场规模上取得了历史性突破，然而在底层框架、原创算法、高端芯片等“根技术”上，追赶之路依然漫长。OpenRouter用户仍以海外开发者为主，这恰恰证明了中国AI的产品力和性价比已赢得全球市场用脚投票。这一刻，我们不再是追随者，而是成为了全球AI舞台上的核心竞争者。下一步的关键，是如何将这种应用层的优势，转化为底层技术的全面突破，并构建起自主可控的AI生态体系。风暴已至，中国AI的巨轮正在全速前进！

36. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

37. #AI大模型上市第一股#2026年1月8日，智谱AI登陆港交所（股票代码2513），成为全球首家以AGI大模型为核心的上市公司，发行市值超511亿港元，摘得“AI大模型第一股”。公司源自清华KEG实验室，GLM架构适配国产芯片，模型GLM-4.7评测居全球开源前列。2024年收入3.1亿元，服务超1.2万企业客户，但尚未盈利。上市被视为中国AI从技术研发迈向资本验证的关键转折。

38. Meta的秘密项目居然偷师千问？偷早啦！千问发布旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking#Qwen3 #千问 #科技改变生活 #AI新星计划 #玩个很新的东西

39. #阿里发布性能比肩英伟达H20的芯片#阿里平头哥推出的真武810E芯片属于全栈自研的高端AI芯片，不仅打破了国外巨头在高端算力领域的垄断，更成为国内AI发展的重要推力。真武810E是一款训推一体的高性能AI芯片，搭载平头哥自研并行计算架构与ICN片间互联技术，单卡配备96GB HBM2e内存，片间互联带宽高达700GB/s，可灵活组建万卡级集群，性能比肩英伟达H20，超越主流国产GPU及英伟达A800，已实现规模化商用。与普通芯片不同，它兼顾AI训练与推理需求，覆盖多领域应用，且软硬件全自研，彻底摆脱对外技术依赖。国内高端AI算力依赖进口，制约了大模型研发与产业落地，而这款芯片填补了国产高端AI芯片的结构性缺口，提供了高性价比的国产化算力选择，降低了企业用算成本，同时其芯云一体模式，为AI产业提供了芯片+加云加模型的一体化解决方案，加速AI技术在各行业的落地应用。阿里芯片的突破并不意味着我国芯片已能自给自足。国内芯片产业在制造工艺、部分核心零部件等领域仍有短板，真武810E的突破是重要进展，标志着国产AI芯片跻身全球第一梯队，为国内AI发展注入强劲动力。但国产芯片的前行之路仍任重道远，但全产业链自主可控仍需长期攻坚，它是国产芯片崛起的缩影，而非终点。在主流大模型适配性上，真武810E表现突出。它已大规模应用于阿里千问大模型的训推环节，深度适配主流AI框架，提供统一编程接口，开发者无需修改代码即可实现模型迁移，同时兼容多模态模型及自动驾驶等领域的主流模型，适配性与易用性大幅提升，为大模型迭代提供了强劲算力支撑。#秒懂热点就用智搜# 阿里发布性能比肩英伟达h20的芯片

40. 别再被“海外AI更厉害”的固有认知绑架了！斯坦福AI指数已证实，国产大模型核心指标已追平国际顶尖，国产大模型是凭成本碾压、算法创新、生态聚合，这三大核心优势，也能追上用堆砌参数的国际巨头，实现高性能，如今开源生态+产学研协同，已经完全补齐短板，更新迭代的速度远超海外。 #专业视频创作季##AI创造营##科技先锋官# 种斌Marco的微博视频

41. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

42. 反直觉：前沿模型虽然贵，但反而更好卖#AI #大模型 #芯片 #ChatGPT #Token

43. 全球AI大模型普遍涨价的当下，小米MiMo模型API直接开启永久降价，这波操作既给足开发者诚意，也让国产大模型的竞争力再上一个台阶。MiMo-V2.5-Pro刚斩获Artificial Analysis综合智能指数和Agent指数双料全球开源第一，顶尖实力打底，价格却直接打到底，API最高降幅达99%，同等花费下调用用量提升5到8倍，相当于变相降价超80%，这就打破了优质大模型价格高昂的固有印象。这波降价是小米AI技术优化的真实红利。其推理系统实现重大升级，KV Cache搬运量降至原来的七分之一，缓存token量翻5倍，技术迭代带来成本可控下降，即便降价依然能保持盈利，这波调价太狠了。从技术跟跑到全球领跑，国产大模型正用技术突破和价格普惠实现崛起，小米这波操作，不仅是让利开发者，更是重新梳理行业定价逻辑，让优质AI技术真正走向普惠，这也是小米涉足AI的初心！#小米MiMo模型API降价#

44. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

45. 计算所严明玉团队新作： Attention 并非永远是瓶颈，多 GPU 并不一定更快

46. 人均年薪1800万的量化机构，如何看AI#AI趋势 #JaneStreet #量化交易 #算力 ##大模型

47. #一条音频告别2025##微博声浪计划# 2026年开年，DeepSeek团队发布的mHC架构以《流形约束超连接》论文引爆AI圈，创始人梁文锋领衔的这项创新直击大模型训练核心痛点。mHC架构的落地不仅依赖理论突破，更得益于DeepSeek在工程层面的智慧。mHC架构的价值远超单一技术突破，它为多模态模型、工业级智能决策等复杂场景提供了稳定支撑，更重要的是大幅降低了大模型研发门槛。mHC架构的推出标志着大模型竞争已从“堆参数、堆算力”转向底层设计的硬实力比拼。mHC架构的成功验证了“理论+工程”双轮驱动的创新模式，为下一代基础模型的演进点亮了清晰路径。川北小哥的微博音频

48. 国产AI编程冲上全球第二！实测五大模型，谁才是Vibe Coding神器

49. 如何评价 DeepMind CEO 看中国AI「毫无创新，但跟进速度可怕」的观点？

50. 新芽：1、瓶颈转移定律技术进步只会转移瓶颈，不会消除瓶颈。模型变强，瓶颈从模型转到 harness。AI 降维执行，瓶颈从执行转到创意。每次瓶颈转移，都意味着新的投资方向。当前的个人瓶颈：创意想象力。当前的系统瓶颈：编排工程。两个瓶颈的投资回报率都在上升，因为模型能力和执行工具已经不再是瓶颈了。2、降维陷阱降维消除的不仅是门槛，还有学习机会。微缩景观定制中，设计沟通虽然慢，但这个过程锻炼了设计师的审美判断力。AI 跳过了沟通直接出图，效率提升了，但设计师的判断力没有成长。认知投降的本质：AI 让执行太容易，你跳过了挣扎，也跳过了能力成长。降维是工具，不能替代成长。3、验证驱动创作前沿评估和 AI 市场验证共享同一个底层模式：用数据驱动决策而非直觉。前沿评估追踪系统做不到什么（30% 通过率），AI 市场验证追踪市场不想要什么（零成本测试）。两者都是「先验证后投入」的思维方式。创作的版本：先用 AI 测试市场方向（发设计图看数据），再投入创意资源（做数据好的实物），再打磨品质（AI 效果图 vs 成品对比内容）。

51. 摆脱英伟达垄断！国产AI大模型，终于能在所有国产芯片上跑通

52. 国产开源大模型全面崛起，AI普惠时代正式来临

53. AI大模型竞速国产厂商突破技术壁垒!

54. 中美人工智能“表面接近”，核心差距究竟难补？深度剖析底层瓶颈

55. 豆翁特刊|AI推理四大底层架构瓶颈（2026-05-19）

56. 算力瓶颈正倒逼全产业链从底层技术到应用场景的系统性重构-全产业链布局

57. 模型全链路推理性能优化助力 AI 应用从测试演示走向规模化商用落地

58. 算力战争的底层逻辑

59. 解锁当代AI算力瓶颈

60. AI技术新突破

61. 从算力焦虑到网络效率，大模型基础设施迎来分水岭

62. 架构、大模型和国产算力三大领域显著突破

63. 超越ScalingLaw，DeepSeek/Gemini之后，大模型如何突破物理极限

64. DeepSeek与华为联手放大招！V4大模型来了，国产AI算力实现“芯”突破

65. 重磅突破！DeepSeek V4适配华为昇腾，国产大模型+算力实现全闭环

66. 加快建立人工智能训练数据合理使用制度

67. 华微软件参编的《人工智能大模型训练数据质量分级及评估方法》标准正式发布实施

68. 全国首部“AI训练数据集质量验收”标准，现公开征集起草单位和专家！

69. 大模型“想太多干太少”？国内AI团队祭出多个技术大招，破解成本困局

70. 赶超与差距

71. 国产大模型 vs 海外顶尖模型

72. AI竞赛新格局

73. 专家视角｜国产大模型突围与产业生态新变局

74. 你如何看国产大模型的全球竞争力

75. 中国AI大模型适配国产芯片全景总结

76. 国产大模型里程碑

77. 国产大模型进全球第一梯队,对行业意味着什么?

78. AI基石出海，智领全球

79. Kimi杨植麟在人民日报刊文

80. AI大模型演进

81. 返璞归真

82. 国产 AI 正迎来算力底座与大模型的双重突破，不再被卡脖子！

83. 大模型是否即将到达算法极限

84. 【产业资讯】突破内存与功耗瓶颈！国产端侧大模型BitCPM-CANN开源，跑出AI自主新路径

85. 我的 2026 观察

86. 微软研究院突破技术

87. TriAttention技术突破单卡4090跑通32B大模型这改变了什么？

88. 中国AI的核心困局

89. 【系统稳态沉思录 · AI底层系列｜第二天】认知分水岭

90. “养龙虾”狂热背后

91. 国产大模型“集体”更新后能力有多强？记者实测

92. 国产大模型集体去掉CUDA化，这回不是跟着别人瞎搞

93. 国产大模型真的追上了吗？我深度测试了7天后，发现了3个残酷真相

94. 别被参数骗了！国产大模型这3个硬伤，正在劝退第一批企业用户

95. 国产大模型吹响反攻号角

96. 国产大模型的“高速公路”通车

97. 技术人的选择变了！性价比成关键，国产大模型成为海外开发新宠？

98. 为什么很多企业买了大模型，最后还是落不了地？

99. 国产大模型的技术突破与商业化探索

100. 大模型性能优化进阶思路：突破算力与响应局限

101. 从大模型本质到 Agent 架构演进：一文讲透AI技术3年变化

102. 大模型的隐形天花板：AI 推理能力的底层瓶颈

103. 2026全球AI大模型榜：DeepSeek、月之暗面、Kimi杀入前十，国产大模型的逆袭时刻

104. 从数据到智能：大模型走向产业落地的技术底座与演进路径

105. 国产大模型全球调用占比突破61%，AI竞争力持续提升

106. 后端转AI｜大模型核心技术点（精简笔记版）

107. 预训练新范式：让模型在训练中"自我进化"，质量提升86%

108. 大模型原理剖析——从技术特性、底层架构到落地逻辑的全维度解析

109. 训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路

110. 从通用大模型到行业智能体：数据、算力与应用协同演进的技术路径

111. 主流大模型的天生短板：源于其底层基因

112. 其实现在大部分 AI 大模型应用岗的求职者，都是先混进去再说。近几个月集中面试下来，我发现了不少共性短板，这些问题不解决，真的很难给 offer！一、基础理论不扎实问题：对 Transformer 架构、注意力机制理解模糊，说不清大模型自监督 / 强化学习的训练逻辑，也搞不懂 NLP/CV 等领域的理论适配差异。建议：精读 BERT、GPT 等经典论文，吃透 Adam 等优化算法，梳理不同领域的理论落地细节。二、框架只停留在 “调包” 层面问题：会用 Hugging Face 跑模型，但不懂框架底层的模型加载、硬件调用逻辑；微调时也不清楚参数对性能的实际影响。建议：阅读框架源码，理解关键流程；研究 GPU 加速方案（如 CUDA）；做框架对比实验，关注训练速度、资源占用。三、项目描述缺乏技术深度问题：只会说 “用 XX 模型做了项目”，不提数据处理、模型选型理由，成果没有量化指标，遇到难题也说不出解决方案。建议：讲清数据清洗 / 增强细节、模型选型依据；用准确率、F1 值等指标量化成果；梳理真实难题的解决思路。四、工程化能力薄弱问题：不熟悉大模型云端 / 边缘部署，缺少模型压缩、量化经验；也不懂生产环境监控、系统集成（如对接数据库）。建议：学习部署与优化方法（量化、剪枝）；练习使用 Prometheus、ELK 等监控日志工具；做真实系统集成实践。五、顶级岗位真实考察方向场景题：如何设计千万级用户并发的大模型推理系统？资源有限时如何搭建高效智能客服？编码实战：手写简易 Transformer 模块（多头注意力）；优化情感分析模型的 GPU 训练速度。架构思维：业务场景该选 encoder-decoder 还是 decoder-only？如何融合多领域大模型？核心建议：别只满足于 “跑通一个 Demo”，真正合格的大模型应用人才，要吃透底层逻辑，能在资源、性能、成本的约束下，做出合理的技术决策。

113. 目前国内的顶尖AI大模型有哪些？都是公司自己开发的？

114. 突破技术瓶颈！解析LumeValley驱动OpenClaw搭建的底层创新逻辑

115. 【系统稳态沉思录 · AI底层系列｜第七天】阶段性总结：我们该重新审视大模型的结构性短板 - 哔哩哔哩

116. 破解大模型训练瓶颈，昇腾910B 以 1600GE RoCE 释放算力潜能

117. FAST26-模型训练DataLoader优化Seneca论文解读

118. 面向复杂系统的智能算力与大模型协同演进路径研究

119. AI竞赛下半场，国产大模型与国产算力开始合流

120. 全域依赖型芯片底座专利：重构算力与安全的下一代硬件基石

121. 绿算技术角逐中关村国际前沿科技大赛AI底层技术复赛

122. 中国 AI 大模型调用量首超美国，国产大模型如何重塑全球 AI 竞争格局

123. 5. AI大模型的不足和解决方案

124. 大模型预训练

125. 从 10 到 10,000：AI 应用规模化扩张时的“隐形瓶颈”

126. 国产AI大模型爆发！全球榜单强势领跑

127. 大模型数据工程SOP详解：如何构建高质量训练流水线

128. 瑞承：算力瓶颈之下，大模型靠什么突破

国产大模型能否突破底层技术瓶颈？

精选参考来源