衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一行代码都不用写，全靠AI，在200小时内发现一种全新物质！ 如果使用传统方法，这个过程可能需要花费几个月甚至几年时间。 这个立大功的AI，就是微软刚刚在Build大会上推出的 Microsoft Discovery 。 它是一个 企业级AI科研平台 ，结合了专业AI Agent与高性能计算。 微软表示，推出Microsoft Discovery，是为了跨越领域专家和计算能力之间的鸿沟，把AI的力量带给科学家和工程师。 以更快速度、更大规模和更高精度推动科学成果。 发现新物质，时间从n个月压缩到200小时 事情是这样的—— 微软用Microsoft Discovery解决了一个数据中心真实面对的难题，即寻找不含PFAS （全氟/多氟烷基物质） 成分的冷却剂。 目前而言，数据中心的冷却方法往往依赖于有害化学品。 PFAS就是一种广泛用于冷却系统，但逐步被全球监管禁止的"永不分解"化学物质。 微软研究人员使用Microsoft Discovery筛选了367000种潜在的替代品。 约200小时内，研究人员利用在Microsoft Discovery识别出了可能 ...

有开发者表示真的很棒，已经用它解决了一个拖延很久的小问题。 甚至在手机版APP就能完成全部操作。 梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI GitHub上新代码智能体 Copilot Coding Agent ，从此可以bug自动修，功能自动加，文档自动写。 这意味着，你只需给Agent分配任务，它就能开始自动执行，而你可以去忙其他的事情。 GitHub表示，这样的代码Agent，它们自己内部已经用上了。 GitHub官方代码智能体 要给Copilot智能体"派活"很简单，只需只需将issue分配给它，就像与组织中的其他人类开发者合作一样。 首先智能体会启动虚拟机、克隆并分析代码库。它还会在工作过程中保存所做的修改，同时在日志中详细说明其推理过程。 完成工作后，智能体会@人类开发者进行审核。开发者可以留下评论，AI将自动处理这些评论。 智能体可以整合相关问题或PR讨论的上下文，并遵循任何自定义存储库指令，能够理解任务背后的意图和项目的代码标准。 GitHub官方建议在经过充分测试的代码库中让智能体处理低到中等复杂度的任务，从添加功能、修复错误到扩展测试、重构和改进文档都可 以。 甚至可以同时将多个 ...

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 国产空间计算机已实现量产，618期间正式开售！ AR眼镜创业公司 INAIR ，正式发布了全新的AI空间计算机，内置了自研的系统级AI助手。 AI助手能 深度学习你的使用习惯，主动预判需求 ，把被动回答变成了陪伴式交互。 利用AI，INAIR空间计算机还能 把任意照片变成3D ，随手拍的风景也能让你仿佛身临其境。 视觉上，INAIR空间计算机可以在等效4米的距离内投射出一块134寸的大屏，还能串流电脑屏幕。 包含了眼镜本体、计算主机以及键盘等配件的全能套装，起售价6999。 AI学会主动感知，还能让照片秒变3D INAIR的AI智能体， 接入了DeepSeek 、豆包、文心一言、智谱清言等多家国内大模型 。 并且不同于完全被动的交互模式，INAIR眼镜中的系统级AI智能体已经学会了预判需求！ 比如当你在阅读一份外文资料时，它就能感知到你可能需要翻译。 并且还会深度学习你的工作习惯，在不打扰的同时，让需求判断变得越来越精准。 当然，AI助手也可以通过按键或者语音来唤醒，支持 "所见即所问" 。 除了问答之外，INAIR还利用AI， 实现了2D内容到3D的转 ...

在最新的媒体采访中，GitHub CEO托马斯·多姆克正面battle最近甚嚣尘上的"编程无用论"。 在他的构想中，2025年是属于编程智能体的一年，但未来仍然属于全体人类程序员。 鹭羽 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「不要学习编程」是错误的！ 网友们纷纷表示：终于！看到有人说相反的话了。 与他一同接受采访的CPO马里奥·罗德里格斯，更是直言不讳地说道： 我们将用Copilot增强个人能力，并且我们在这方面相当成功。 在过去的一年里，这家以"帮助程序员编写更好的代码"为使命的公司，先后推出了 Workspace 、 Project Padawan 等多个SWE （软件工 程） 智能体产品，一经发布就引爆互联网讨论热潮。 更是在Microsoft最新的季度收益报告中，CEO指出，Copilot现拥有的 1500万 用户，同比增长 4倍 ，皆是源于免费开放的Copilot层。 而在智能体角逐更加激烈的2025年，GitHub仍然抱有野心： 我们正在进入第二波——下一步是软件开发的下一次演变。 来看看具体讨论细节。 2025年：SWE智能体之年 两位高层一致认为，2025年的SWE演变将完全围绕 ...

华为鸿蒙电脑，正式发布！ 并且，还有 折叠屏 新惊喜来袭： 展开18英寸，折叠13英寸，重量1.16kg，甚至比一些手机还薄。 余承东刚一官宣，现场立即爆发"遥遥领先"的欢呼声。 热搜也是火速跟上： 克雷西 鱼羊 发自 成都 量子位 | 公众号 QbitAI 线上网友们纷纷表示： 这谁看了不迷糊…… △ 18英寸便携大屏 关键是定价，也给了大家伙一点小小的震撼： 这个价格，你觉得香不香？ 另外，此前已经亮相的MateBook Pro的定价也公布了：7999元起。 两款鸿蒙电脑都将在今天18:08开启预售，6月6日正式开售。 具体来看产品细节。 32GB + 1TB，售价 23999 元； 32GB + 2TB，售价 26999 元。 首先， 折叠屏电脑怎么用？ 可以分屏使用。比如在开会时，上屏投屏，下屏查资料。 摊平成18英寸大屏，又成了超轻薄的一体机。 说到这里，操控方面，这一次，华为是把自身在手机里已经运用得炉火纯青的手势控制大法，直接带到了鸿蒙电脑之中。 比如华为手机同款的敲击截屏功能： 折叠屏电脑，怎么个折叠法？ 官方同步推出了磁吸键盘配件。不过没有外置键盘，8指轻点，也能唤出虚拟键盘使用，还是带触点 ...

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 拷打AI的难度还在升级？这不，图像推理又出现了新难题。 该问题在Reddit上引起热议： 目前没有任何AI能真正解决复杂推理问题 。 理由如下: 日 ひ 夕 () Ｘ Ｓ ▽ ▽ ▽ ▽ ▽ ▽ ▽ * 问题定义其实非常简单——在下图中还需要添加多少个小立方体能形成一个完整的大立方体？ 针对这一难题，国内外支持图像输入的大模型纷纷给出了不同的答案。 其中，o3给出的答案是45个，Gemini 2.5Pro给出的答案仅有10个。 ChatGPT o3 ✓ How many cubes are missing to make a full cube? 日思考 10m 38s > 需要再补 45个小方块。 > 公众号·量子位 Gemini 2.5 Pro (preview) ▼ 要构成一个完整的立方体，还需要添加10个小量方体.众 号 ・ 量 子 位 而国内大模型，如DeepSeek、Qwen3的答案分别为14和9。 计算缺失小立方体数量 结论 基于以上分析: ( > ) ● 完整的 3x3x3 立方体需要 27 个小立方体。 C ● 当前结构中有 13 个小立 ...

梦晨 闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 英伟达官宣新办公室落户中国台湾省台北市，但居然是从太空飞下来的吗？ 当然，这只是黄仁勋在Computex大会上展示的CG特效，但背后还有这样一层意思： 如此逼真的画面中， 只有1/10的像素是显卡渲染的 ，剩下全部内容为AI预测。 当初是GeForce显卡让AI成为现实，现在AI反过来给GeForce显卡带来颠覆性变革。 除了正式宣布新办公室地址，会上英伟达还宣布多款重磅新品： 面向个人有 DGX Station ，在桌面跑1T参数大模型，这回刀法也不用了，足足给到800GB内存。 面向企业有 RTX PRO Server ，可加速从AI智能体、物理AI、科学计算到渲染、3D图形和视频等各种用例。 同时老黄还表示英伟达正在经历一次转型， 从一家芯片公司扩展到一家AI基础设施公司 。 老黄表示，AI基础设施市场将以数万亿美元衡量。 此外，这场演讲中的其他亮点还有： 下面一起来看。 发布半定制化NVLink Fusion（混搭，有IP就可用） 推出英伟达AI数据平台 宣布与迪士尼合作机器人项目 …… "买的越多，创造的越多" 今年第三季度 ，英伟达主打产 ...

InfiniteHBD团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 随着大模型的参数规模不断扩大，分布式训练已成为人工智能发展的中心技术路径。 如此一来， 高带宽域的设计对提升大模型训练效率至关重要 。 然而， 现有的 HBD 架构在可扩展性、成本和容错能力等方面存在根本性限制 ： 以交换机为中心的HBD （如NVIDIA NVL-72） 成本高昂、不易扩展规模；以GPU为中心的HBD （如 Google TPUv3和Tesla Dojo） 存在 严重的故障传播问题；TPUv4等交换机-GPU混合HBD采用折中方案，但在成本和容错方面仍然不甚理想。 为解决上述问题， 北京大 学、阶跃星辰和曦智科技的研究团队提出了 InfiniteHBD ，这是 一种以光交换模组为中心的高带宽域架构 。 InfiniteHBD 通过将低成本光交换 （ OCS ， Optical Circuit Switching ） 能力嵌入每个光电转换模组，实现了数据中心规模的低成本可扩 展性和节点级故障隔离能力。 InfiniteHBD 的单位成本仅为 NVL-72 的 31% ， GPU 浪费率接近零 （比 NVL-72 和 TPUv4 ...

金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 部署 超大规模MoE 这件事， 国产芯片 的推理性能，已经再创新高了—— 不仅是"英伟达含量为0"这么简单，更是性能 全面超越 英伟达Hopper架构！ 而做到这一点的，正是 华为昇腾 ；具体而言，共包含两个产品： CloudMatrix 384超节点 部署DeepSeek V3/R1，在50ms时延约束下单卡Decode吞吐突破 1920 Tokens/s Atlas 800I A2推理服务器 部署DeepSeek V3/R1，在100ms时延约束下单卡吞吐达到 808 Tokens/s ，可支持灵活的分布式部署 之所以能够这般，是因为华为昇腾所采取的 "以数学补物理" ——这种通过数学理论、工具、算法和建模等方式，来弥补硬件和工艺的局限 性，实现最大化发挥芯片和系统能力效果。 华为昇腾还不只是"官宣"一下而已，后面更会是 全面开源 。 不仅已经将昇腾在超大规模MoE模型推理部署的技术报告分享了出来，在一个月时间内，还会把实现这些核心技术的 相关代码 也都会陆续 开源出来。 然而，以6710亿参数的DeepSeek V3为例，这类超大规模MoE模型虽然强 ...

允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 全面拥抱AI之后， OceanBase首次详解了他们的战略 。 第三届开发者大会上，OceanBase发布了面向AI的应用产品 PowerRAG —— 主打RAG开发能力开箱即用，打通应用开发数据层、平台层、接口层与应用层的全流程。 它可以帮助用户实现文档知识库、智能对话、图像比对、数据分析等多种AI应用场景的快速开发。 作为他们AI应用层面探索的第一步，首次以 AI战略一号位 现身大会的CTO 杨传辉 进一步解释了产品背后的战略驱动： OceanBase正致 力于构建Data×AI能力，面向AI时代推动一体化数据库向一体化数据底座的战略演进 。 这是OceanBase战略升级的第一个大动作，时间间隔不过一个月。 2025年4月27日，OceanBase CEO 杨冰发布全员信，宣布OceanBase将全面进入AI时代，并且为保障战略推进，OceanBase启动人才 和组织体系升级，任命CTO杨传辉担任AI战略一号位，并成立AI平台与应用部、AI引擎组等新部门。 这样的推进速度，不难看出OceanBase背后的AI决心和气魄。而本次开发者大会呈现出他们对于 ...