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2026大模型突破：智能进化新纪元
2026年，大模型进入精耕细作阶段：万亿参数模型通过稀疏化训练和动态计算实现实用化、低成本；多模态走向统一表征空间，实现“描述即模拟”；推理能力质变，基于过程奖励和隐式思维链的模型在IMO获满分；垂直领域原生大模型爆发，医疗、法律等专业性能超人类；小模型通过高效蒸馏逆袭，边缘部署重塑算力格局；安全对齐成必选项，可解释性...
算力争霸战：AI巨头加速军备竞赛
全球AI算力竞赛白热化，核心瓶颈催生从芯片到架构的全方位革新。NVIDIA、AMD、谷歌等巨头在GPU与定制芯片上激烈竞争，先进封装与光互联技术突破算力密度极限。地缘博弈下中国厂商加速异构突围，边缘计算与能效优化成为新趋势。未来竞争将超越单芯片，进入“算网融合”的系统工程时代，目标是以更少物理资源实现更大智能涌现。
AI算力争霸战升级
2024年，全球AI算力竞赛从万卡升级至十万卡集群，但单卡性能边际收益递减，供需矛盾加剧，高端GPU排队周期延长至18个月。RISC-V与Chiplet等开源架构挑战英伟达霸权，稀疏计算和类脑芯片推动效率革命。地缘政治促使算力向东南亚、中东迁移，但供应链碎片化风险加剧。未来竞争核心转向每瓦性能密度，而非单纯堆叠规模。
OpenClaw安装完整流程
本教程详细介绍了在Ubuntu 20.04上安装OpenClaw v2.1.0的完整流程。OpenClaw是面向ARM/x86异构设备的轻量级AI推理加速框架，支持ONNX等模型。安装包括：安装OpenCL运行时和依赖库（Eigen3、nlohmann-json），通过CMake编译源码，并设置CUDA选项。验证方法包...
了解OpenClaw：一个用于AI模型高效部署的开源工具
OpenClaw是一个轻量级开源框架，通过统一算子抽象层解决AI模型部署中的硬件适配复杂、推理延迟高和内存占用大等问题。它支持CPU/GPU/NPU等多种后端，并提供量化、图优化等功能。本文介绍了三种安装方法：pip快速安装（推荐新手）、源码编译（适合定制化需求）和Docker一键部署（适合团队协作）。安装后可通过简单...
认识 OpenClaw：面向边缘AI的轻量级推理框架
OpenClaw 是一款面向边缘 AI 的轻量级开源推理框架，专注于低延迟、高能效，适合树莓派、Jetson Nano 等设备。本文详细介绍了在 Ubuntu 22.04 x86_64 上从源码安装的完整流程：环境依赖（GCC、OpenBLAS、OpenCV 等）、CMake 配置、编译安装、环境变量设置及运行 cte...
OpenClaw：开源强化学习框架的安装与配置指南
OpenClaw是一个轻量级、模块化的开源强化学习框架，适用于机器人控制、游戏智能等领域。本文详细讲解了其安装与配置流程，包括系统要求（Ubuntu 20.04+、Python 3.8–3.10）、核心库安装（通过PyPI）、MuJoCo物理引擎配置、验证测试及常见问题解决（如GLIBC版本、PyTorch-CUDA匹...
OpenClaw安装教程：3分钟快速上手
OpenClaw是一个专为边缘计算与轻量级AI推理设计的开源框架，在ARM架构上相比TensorFlow Lite等提速30%-50%，内存占用降低40%。安装是使用其功能的唯一途径，推荐从源码编译以充分利用硬件加速。本文以Ubuntu 22.04为例，详细演示了从依赖准备、源码获取、CMake编译、安装到验证的全过程...
什么是OpenClaw？为何需要安装它
OpenClaw是基于深度强化学习的开源仿真框架，用于仿生机器人抓取、爬行等任务。本文详细介绍了在Ubuntu 20.04/Linux系统中安装OpenClaw的完整流程，包括环境准备（Python、CUDA、依赖库）、pip安装与源码编译两种方式、验证测试及常见故障解决方案，并提及WandB/TensorBoard集...
2026 AI落地新标杆：这些案例让世界震惊
2026年，AI从大语言模型转向多模态融合与物理交互，实现三重突破：医疗领域，PathoNet 2.0具备因果推理与长期预后能力，AI指导的原位疫苗进入临床；气候领域，Fuxi-CR模型提前13天精准预测热浪，AI农业经纪人优化抗旱策略；机器人领域，
AI行业再掀热潮，重大进展引领未来
2025年AI行业进入转折点，重心从“拼参数”转向“拼应用”。小模型与端侧AI崛起，效率成为新王；Agent与多模态融合推动AI从对话走向行动；开源生态分化，监管体系加速成形。行业正从蓝图描绘步入务实落地，构建可靠、安全、经济的AI系统成为新常态。