人工智能相關(guān)文章 消息称Meta最先进自研芯片项目夭折 2 月 28 日消息，当地时间 2 月 27 日，据《The Information》援引知情人士消息称，Meta 在自研 AI芯片方面遭遇重大挫折，已放弃其最先进的训练芯片项目，并将开发重点转向结构更简单的替代方案。 發(fā)表于：2026/3/2 2025年国内发布人形机器人产品超330款 3 月 1 日消息，昨天（2 月 28 日），工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会正式发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026 版）》，是我国首个覆盖人形机器人全产业链、全生命周期的标准顶层设计，标志着相关产业进入规范化发展新阶段。 發(fā)表于：2026/3/2 三星电子宣布启动制造业AI转型计划 三星电子宣布，到2030年全球全部制造环节将升级为“AI驱动工厂”，覆盖物料入库至成品出库全流程，核心措施包括部署数字孪生系统、专用AI智能体及人形/任务机器人，用于质量控制、预测性维护、物流调度与EHS安全管理；公司正把移动领域积累的AI能力导入制造业，通过任务型AI智能体优化生产、维护与物流，实现全球工厂标准化卓越运营，并将在2026年世界移动通信大会公开展示工业AI战略及数字孪生制造创新。 發(fā)表于：2026/3/2 英伟达与电信巨头联手打造AI驱动的6G网络 3月1日消息，据媒体报道，英伟达宣布，将联合全球多家电信与技术领域领军企业，共同推动在人工智能平台上构建新一代6G网络。参与合作的机构包括博思艾伦咨询公司、英国电信集团、思科、德国电信、爱立信、MITRE、诺基亚、OCUDU生态系统基金会、开放数据中心联盟、SK电讯、软银集团及T-Mobile。 發(fā)表于：2026/3/2 戴尔AI服务器业务持续爆单 当地时间2月26日美股盘后，个人电脑及服务器大厂戴尔科技（Dell）公布了截至2026年1月30日的2026 财年第四财季及全年业绩报告，季度及全年营收和获利均创下历史新高，第四财季的AI服务器营收更是暴涨342%。同时，戴尔还给出强劲的2027财年业绩指引，并预计该财年AI服务器业务营收将同比暴涨103%至500亿美元。截至2026财年末积压的订单金额更高达430亿美元。 發(fā)表于：2026/3/2 揭秘太空数据中心如何散热 除了上述问题之外，还有一个关键的散热问题 —— 如此庞大的智算数据中心，拥有海量的芯片，工作时会产生大量的热量。该如何散热，才能确保太空数据中心不会因为温度过高而烧毁？ 發(fā)表于：2026/2/28 Anthropic回应被美政府封杀 2 月 28 日，据彭博社报道，美国 AI 创业公司 Anthropic 表示，尚未收到“战争部”(国防部) 或白宫就谈判进展的任何直接沟通，将在法庭上就任何将其列为供应链风险的认定提出挑战。 發(fā)表于：2026/2/28 MIT携手英伟达开发TLT技术 推理AI大模型训练效率飙升 2 月 28 日消息，MIT News 于 2 月 26 日发布博文，报道称麻省理工学院（MIT）联合英伟达等机构，发布“驯服长尾”（TLT）技术，可以大幅提升推理大语言模型（LLM）的训练效率。 發(fā)表于：2026/2/28 日本将设立三大AI芯片研发中心 力拼2028年实现本土原型制造 2月26日消息，据日经新闻报道，日本政府近日宣布将建立三个专门的研发中心，旨在推动日本国内人工智能（AI）芯片生态系统的发展。这些设施将配备高阶设计软体和开发工具，帮助企业设计和测试尖端的AI 半导体，并减轻个别公司在开发过程中的高昂成本。这一举措是日本政府为了减少对外国半导体供应链的依赖，并在全球AI 硬体竞争中提升自身竞争力的一部分。 發(fā)表于：2026/2/28 新型神经网络让AI实现类人概念形成理解与交流 人类擅长从具体经验中总结出抽象概念，比如见过几次狗，脑子里就有了“狗”的概念。之后再看到“狗”这个字，又能联想到狗的样子，也能用狗的概念进行进一步的思考。但AI目前还很难自己学会这个。记者27日从中国科学院自动化研究所获悉，该所与北京大学的科研人员合作开发出一种新型神经网络框架CATS Net，成功让AI系统具备了类似人类的概念形成、理解和交流能力。相关研究成果在线发表于《自然-计算科学》杂志。 發(fā)表于：2026/2/28 摩尔线程收入大涨2.4倍 旗舰AI智算卡MTT S5000已量产 摩尔线程2025年度收入15.05亿元，同比增243.37%，归母净亏损10.24亿元，同比收窄36.70%；2022年收入0.46亿元，四年增长率超200%，2022至2025上半年研发投入累计逾43亿元。公司称AI产业需求带动MTT S5000智算卡竞争优势扩大，该产品正规模化量产，基于其的大型集群已上线，可支持万亿参数模型训练，计算效率对标国外同代GPU。MTT S5000采用第四代MUSA“平湖”架构，80GB显存，带宽1.6TB/s，卡间互联784GB/s，单卡AI稠密算力1 PFLOPS，兼容PyTorch等生态，已适配GLM-5、MiniMax M2.5、Kimi K2.5、Qwen3.5等模型。 發(fā)表于：2026/2/28 英伟达谈中国AI竞争 或对全球AI行业造成冲击 2月27日消息，AI人工智能被认为是当前最重要的科技革命，没有之一，美国上下也把AI当成救命稻草，打造为甩开其他国家的一副技术王牌。 然而在这个领域上，美国公司同样面临中国AI企业的追赶，甚至在部分领域已经紧追不舍，开源AI更是成为中国AI的主战场。 發(fā)表于：2026/2/28 “中国智造出海”与“物理AI落地”将继续解锁全新产业机遇 2026年将是物理AI（Physical AI）加速落地的元年，它将与各种信息通信技术（ICT）相结合，并通过具身智能、智能汽车、智能穿戴设备、无人机或其他智能设备的承载，全方位改变我们的生活和工作。 發(fā)表于：2026/2/27 基于大语言模型的JS引擎模糊测试方法 现有浏览器JavaScript引擎Fuzz工具在检测非崩溃类漏洞时存在不足。为此，提出一种结合内存检测与大语言模型的增强型漏洞检测方法。该方法改进Fuzz工具对潜在漏洞的判别能力，降低漏报率。同时，将大语言模型与常规变异器相结合，在PoC集激励下生成更复杂且具针对性的测试用例，有效探索深层代码路径，提升代码覆盖率。实验结果显示，改进后的工具在分支覆盖率和漏洞检测能力上较现有工具有效提升。 發(fā)表于：2026/2/27 大模型网络安全风险识别与评价体系研究 为全面识别多模态大语言模型的网络安全风险，构建安全评价体系并提出应对策略，以提升其安全性与可靠性，首先分析风险类别，通过多模态数据融合构建风险识别模型，并运用层次分析法和模糊综合评价法构建安全评价体系；再经实验验证模型与体系的有效性、稳定性。研究结果表明，风险识别模型能够准确识别风险，安全评价体系能够合理评估安全状况。本研究为多模态大语言模型的安全风险识别提供创新性思路，所构建的模型与体系可显著增强风险识别能力，为多模态大语言模型的安全研究提供了理论支撑，推动大模型安全发展。 發(fā)表于：2026/2/27 <12345678910…>
