Nvidia – The Inference Kingdom Expands 英伟达 —— 推理王国扩张 Groq LP30, LPX Rack, Attention FFN Disaggregation, Oberon & Kyber Updates, Nvidia's CPO Roadmap, Vera ETL256, CMX & STX Groq LP30、LPX 机架、Attention FFN 解耦、Oberon 与 Kyber 更新、英伟达 CPO 路 线图、Vera ETL256、CMX 与 STX DYLAN PATEL, MYRON XIE, DANIEL NISHBALL, AND 7 OTHERS DYLAN PATEL, MYRON XIE, DANIEL NISHBALL 以及其他 7 位作者 MAR 24, 2026 2026 年 3 月 24 日 ∙ PAID ∙ 付费内容 1 Share 分享 27 Source: Nvidia 来源：英伟达 At GTC 2026, Nvidia delivered an event packed full of ground breakin ...

Google 首席科学家Jeff Dean 今年4月于在苏黎世联邦理工学院发表关于人工智能重要趋势的演讲，本次演讲回顾 了奠定现代AI基础的一系列关键技术里程碑，包括神经网络与反向传播、早期大规模训练、硬件加速、开源生 态、架构革命、训练范式、模型效率、推理优化等。算力、数据量、模型规模扩展以及算法和模型架构创新对AI 能力提升的关键作用。 以下是本次演讲 实录 经数字开物团队编译整理 01 AI 正以前所未有的规模和算法进步改变计算范式 Jeff Dean: 今天我将和大家探讨 AI 的重要趋势。我们会回顾：这个领域是如何发展到今天这个模型能力水平的？在当前的技 术水平下，我们能做些什么？以及，我们该如何塑造 AI 的未来发展方向？ 这项工作是与 Google 内外的众多同仁共同完成的，所以并非全是我个人的成果，其中许多是合作研究。有些工作 甚至并非由我主导，但我认为它们都非常重要，值得在此与大家分享和探讨。 我们先来看一些观察发现，其中大部分对在座各位而言可能显而易见。首先，我认为最重要的一点是，机器学习 彻底改变了我们对计算机能力的认知和期待。回想十年前，当时的计算机视觉技术尚处初级阶段，计算机几乎谈 ...