8000P进园区，100个垂直模型怎么分算力
8000P只是园区的名义规模。100个垂直模型能否稳定运行，取决于底座复用、训练与推理分队列、网络存储配套，以及Token账单能否对应真实资源消耗。
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关键词：训练
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昇腾910C推理提速43%？这组数据还缺关键条件
公开材料确认，昇腾910C集群已完成1.6万亿参数DeepSeek-V4-Pro全参数后训练；但没有给出CANN 8.0.RC2升级前后的推理对照。43%吞吐提升和29%显存下降，仍需补齐模型分片、精度、并行方式与测试日
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前沿研究
视频模型为何总让杯子穿地板？物理约束正在进入生成链路
杯子穿过地板、球体反弹失真，说明视频模型仍偏向拟合视觉表面。北京大学人工智能研究院与 NewtonRewards 相关材料给出两种补课办法：把物理规律写进训练目标，或让仿真进入生成链路。它们能改善轨迹与碰撞控制，但还谈不
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8000P不是答案，AGI训练开始算细账
8000P说明的是供给规模，不是模型成绩单。到了2026年，训练还要和推理共享预算。Scaling Laws没有突然失效，但数据质量、集群吞吐、调度效率和持续服务成本，更直接影响每一P算力能换来多少能力。
阅读全文8000P算力园区满半年：入驻企业的算力账单与模型训练效率账
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阅读全文从会动到会判断，BIGAI在补机器人的物理常识
SceneVerse++、TongSIM、通通 3.0 和 OmniXtreme，分别对应 3D 场景、仿真训练、认知决策与运动控制。BIGAI正尝试把这些环节串起来，但“完全无标签”和未见场景泛化，仍缺公开指标与完整评
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产业动态
2026下半年算力租赁价格战：大模型厂商在抢什么资源？
2026下半年，H200整卡按月租议价空间收窄，国产910C推理机柜签长约要排队。竞争核心已从训练侧转向推理侧——低延迟SLA、混合调度与边缘节点成为真正的稀缺资源。
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AI 工具箱
2026微调工具怎么选：别只盯着谁最快
没有统一硬件和参数，速度榜很难直接照搬。单卡显存紧张先看 Unsloth，需要 WebUI 选 LLaMA-Factory，强调 YAML、Git 追踪和多卡训练则看 Axolotl。
阅读全文物理世界模型新进展：让AI适应从未见过的场景
2026年AI重心已从文本Scaling Law转向预测物理现实。本文拆解世界模型在训练数据构造、可微仿真环境与零样本评估指标上的工程突破，揭示物理智能体如何跨越实验室边界，在非结构化场景中实现因果推理与稳定迁移。
阅读全文CLIP变体用于工业缺陷检测，先别急着排精度名次
零样本VLM能用自然语言描述新缺陷，减轻反复标注和训练的压力。公开资料尚不足以证明SigLIP或FLIP在工业场景中普遍领先。更可行的方案，是让YOLO负责定位与分割，VLM完成语义复核和维护信息汇总，再用产线数据验证精
阅读全文一张RTX 4090跑GRPO，风控模型怎么训、怎么测
这次风控模型升级没有先补齐海量人工标签。团队把10.3万条客服与信审对话整理成23类场景，用合规、流程和客户体验三类规则给模型打分，再以Qwen2.5-7B-Instruct配合LoRA，在单张RTX 4090上训练约3
阅读全文算力券变‘算力卡’：2026年AI独角兽的生存账本与融资新逻辑
2026年，AI融资逻辑从“模型能力”转向“商业健康度”。随着算力补贴进入兑现期，资本方开始审视推理成本、客户续约率等硬指标。本文拆解AI独角兽在训练向推理重心迁移背景下的生存账本，探讨Token经济学如何重塑估值维度。
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