· 晨讯 Dispatch 2026-08-18

AI 资讯 · 2026-08-18

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今日精选 · TOP 5 algorithmic top-5 by composite score
  1. #1 / 9.1 OpenAI / AI科技评论 /新产品发布 /2026-08-18
    NPU不够,诚恒微为什么还给端侧AI芯片加了GPGPU?

    如果只看今天端侧AI芯片的热门叙事,NPU几乎是绕不开的主角。大模型从云端向手机、PC、机器人等终端下沉,芯片厂商不断刷新TOPS,围绕Transformer、增加专用加速能力。一颗新的端侧AI芯片,似乎应该尽可能把有限的晶体管留给NPU。诚恒微却在首款旗舰SoC上做了一个不同的选择。近期在无锡举行的CH37系列边端侧AI SoC产品发布会上,诚恒微正式发布CH3715。除了48 TOPS INT8的六核NPU,CH375还集成了10核CPU(含4大4小主核及2个R8实时控制核,R8核频率达800MHz)、自研渲染GPU(358 GFLOPS)、六核NPU(48 TOPS INT8/24 TOPS FP16)、四核GPGPU(1 TFLOPS FP32,兼容CUDA生态)、双核DSP及自研FFT硬件加速器。为什么一颗端侧AI芯片,需要同时拥有NPU和GPGPU?诚恒微CEO楚立斌诚恒微CEO楚立斌对雷峰网表示,“CH3715的产品定义其实始于2022年。彼时ChatGPT尚未发布,具身智能也没有成为芯片行业追逐的热点,我们首先看到的是机器视觉、雷达、工业设备里一些长期没有被单颗芯片很好

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  2. #2 / 8.0 DeepSeek / AI科技评论 /其他 /2026-08-18
    DeepSeek 为什么把缓存涨了 11 倍?长上下文需求暴涨,得交点「存储税」了

    缓存涨价背后,是大模型的存储与数据搬运困境。    作者丨高允毅    编辑丨岑   峰                                                                                                       一直以来,DeepSeek都是白菜价的代名词,这次它开始涨价了,而且还按时间段收钱。8 月 17 日,DeepSeek V4 Pro API 的输入和输出价格涨幅如下图。其中,最便宜的缓存命中价格在空闲时断直接涨了5倍,在高峰时期,它竟然涨了11倍,从0.025 元 / 百万Token 涨至 0.3 元/ 百万 Token。很多人或许并不了解“缓存命中”是什么。简单理解,它就像大模型的“草稿纸”,AI 每次回答问题时,不必每次都去重新翻阅所有信息。只要它之前计算过一次,这段长文本就会以“KV单元”的形式沉淀在存储集群里,后续调用直接提取即可。一直以来,极高的缓存命中率是DeepSeeek最出圈的“性价比杀器”,它依靠极致的KV压缩技术和冷热记忆分层搬运架构,直接省掉了这部分海量的重复计算,把长文本

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  3. #3 / 7.8 Zhipu / AI科技评论 /模型发布 /2026-08-18
    以GLM-5为例,探究九章智算云强化学习系统如何落地“训推一致”

    过去几年,大模型竞争的主线很清晰:更大的模型、更多的数据和更强的GPU集群。但随着预训练边际收益递减,模型能力Scaling正从单纯的预训练堆叠向后训练强化学习(RL)转变,数学推理、代码生成、复杂决策、长时序Agent等高阶能力,越来越依赖后训练强化学习(RL)激发。RL通过生成、执行、反馈和奖励,让模型持续学习推理、规划与自我纠错的能力。由此,大模型发展从“一次性训练”进入“持续训练”,模型能力Scaling也从预训练延伸至生成、反馈和迭代全过程。SemiAnalysis指出,当RL成为模型能力持续Scaling的关键,竞争的就不只是算法,还有支撑模型持续生成、训练和更新的AI基础设施系统。问题也随之变成:当模型越依赖RL获得能力,谁来支撑这种能力持续低成本地生产。从“模型+算力”到算法与AI基础设施共同Scaling智谱近期的模型迭代,为观察后训练RL提供了一个窗口。智谱公告指出,GLM-5.3与GLM-5.2在相同基座上推进强化学习,通过后训练Scaling持续提升模型智能上界。以GLM-5.2为例,其在SWE-bench Pro取得62.1分、Terminal-Bench 3

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  4. #4 / 7.2 Qwen / AI科技评论 /新产品发布 /2026-08-18
    阿里云扩建全球基础设施,韩国第三座数据中心上线

    8月18日消息,阿里云在韩国的第三座数据中心正式上线,并同步推出Agentic AI相关服务,进一步满足当地市场持续增长的AI及云计算需求。近期,阿里云已先后在法国、日本、马来西亚、墨西哥等市场持续完善AI与云基础设施布局。本轮扩建完成后,阿里云全球基础设施将覆盖30个地域、104个可用区,并计划进一步拓展至巴西等国家和地区。目前,阿里云在亚太云计算市场排名第一。  阿里云在韩国持续加大基础设施投入,背后是当地企业数字化转型和重点行业云需求的持续攀升。近年来,伴随游戏、电商、内容、制造等产业加速上云,阿里云也在不断完善本地云服务能力,支持企业承载关键业务和创新应用。 AI成了韩国云市场的新增长动力。随着AI应用加速落地,企业对稳定、弹性、安全的云基础设施需求持续提升。此次上线的新数据中心将提供计算、存储、网络、安全、数据库、容器及云原生等企业级服务,并布局AgentRun、STAROps等6项Agentic AI服务,覆盖智能体开发、部署、运营及安全管理等各类客户需求。 与此同时,阿里云持续通过开源模型扩大AI开发者生态。目前,Qwen模型家族全球累计下载量已超过20亿次,开发者基于Q

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  5. #5 / 6.5 Anthropic / AI科技评论 /其他 /2026-08-18
    OPPO唐凯:模型能力已经超过产业链的组织能力

    近日,OPPO 软件工程事业部总裁唐凯出席支付宝AI生态合作伙伴大会。会上,唐凯表示,当前Agent发展的一个结构性矛盾是,模型能力已经超过产业链的组织能力。“今天基于模型做一个体验不错的To C Agent产品已经不困难,但要形成真正的商业闭环并不容易。”唐凯表示,Agent要更懂用户、要完成更多真实任务、需要调用丰富的服务和工具,才能为用户提供更优的体验。但目前行业仍存在大量服务和生态孤岛。”OPPO 软件工程事业部总裁唐凯 Agent产业协同:全球AI集体补课2024年底,Anthropic推出MCP,试图用开放协议解决AI应用与外部数据、工具的连接问题;2025年,Google推出A2A协议,为不同厂商、不同框架开发的Agent能够相互通信与协作提供解决方案。到2026年4月,A2A已经获得超过150家机构支持,并进入多家主流云平台。从"Agent 连接工具"(MCP),到"Agent 连接 Agent"(A2A),行业基础设施的演进指向同一个问题:当模型越来越聪明,如何把分散的需求、服务和产业能力真正组织起来,构建安全、可信、高效的智能体服务体系,正变得越来越重要。与此同时,

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