1908 年的纽约街头，1.5 万名妇女高喊着「面包加玫瑰」的口号，为争取缩短工作时间、增加工资、享有女性选举权而呐喊。这场声势浩大的游行，是女性群体意识的一次觉醒，也播下了国际妇女节的种子。一个多世纪后的今天，当代女性早已突破传统性别的藩篱，在科技、经济、文化等各个领域绽放出璀璨光芒。

相信很多喜爱漫威电影的朋友都曾被这一幕所惊艳，在电影「钢铁侠 2」中，人工智能管家贾维斯通过采集斯塔克的血液样本，利用深度学习算法迅速将样本数据进行模块化，精准而快速地分析出斯塔克体内的钯金属含量，出具报告的同时甚至还能给出跨领域建议，如「现有元素无法替代钯金属，需要合成新元素」。尽管这只是短短几...

2021 年，OpenAI 发布了革命性的 CLIP (Contrastive Language-ImagePre-training) 模型——通过无监督学习的方式，CLIP 在不需要额外标注信息的情况下，能够有效地理解和关联图像与文本之间的关系。

春节档电影「哪吒 2」的票房一路高歌猛进，现已突破 120 亿，成为中国首部票房达到百亿大关的影片，已成功跻身全球影史票房榜前 10 。影片中，配音演员们用灵动的声音赋予了角色鲜活的生命力，从哪吒的「烟嗓」到太乙真人的四川方言，再到石矶娘娘的灵动，引发了大众的广泛讨论，让幕后配音艺术走到台前。

1966 年，日本东北大学实验室的一组异常数据改写了能源史。当研究人员将紫罗碱染料结晶薄膜置于阳光下时，电流检测器突然跳动的信号令其震惊——有机材料竟然可以不依赖硅晶体产生光电流！这项发表于「日本应用物理杂志」的里程碑发现，如同投入深潭的石子，激起了持续半个世纪的科研涟漪。

医疗 AI 并非新鲜话题，但近日方舟投资首席执行官兼投资总裁凯西·伍德 (Cathie Wood) 的表态再次点燃市场热情。在她看来，医疗保健是当前最被低估的 AI 应用领域，其在精准诊疗和药物研发方面的潜力尚未被充分挖掘，这一观点不仅引发了资本市场的关注，还直接导致了医疗 AI 相关板块的股价波动，凸显了 AI 技术在医疗领...

上个月，在大模型推理需求激增的背景下，AI 大模型推理框架 vLLM 正式迎来 v1.0 版本，相比之前版本，计算效率显著优化，API 设计更加稳定，充分释放硬件潜力，推理速度提升 1.7 倍！为百亿参数模型的高效部署提供了更强大的支持。

医疗 AI 并非新鲜话题，但近日方舟投资首席执行官兼投资总裁凯西·伍德 (Cathie Wood) 的表态再次点燃市场热情。在她看来，医疗保健是当前最被低估的 AI 应用领域，其在精准诊疗和药物研发方面的潜力尚未被充分挖掘，这一观点不仅引发了资本市场的关注，还直接导致了医疗 AI 相关板块的股价波动，凸显了 AI 技术在医疗领...

医学图像分割是医学影像处理领域中关键而复杂的一步，主要是通过将医学图像中具有特殊含义的部分分割提取出来，从而可为临床诊断、康复治疗、疾病跟踪提供支持。近年来，在计算机和人工智能的加持下，基于深度学习的分割方式已经逐渐成为医学图像分割的主流方法，其相关成果也百花齐放。

医学图像分割是医学影像处理领域中关键而复杂的一步，主要是通过将医学图像中具有特殊含义的部分分割提取出来，从而可为临床诊断、康复治疗、疾病跟踪提供支持。近年来，在计算机和人工智能的加持下，基于深度学习的分割方式已经逐渐成为医学图像分割的主流方法，其相关成果也百花齐放。

发布后 72 小时内注册用户超 50 万；日活跃用户数 18 天内突破 1,500 万，增速为 ChatGPT 的 13 倍；每日下载量近 500 万，登顶中美等 140 个国家应用商店下载量榜首；流量超越谷歌 Gemini，成为第二受欢迎的 AI 应用；GitHub Stars 近 73k；超 16 家国产芯片厂商宣布适配；国内的三大运营商及多家汽车与手机厂商、网络...

* 发布后 72 小时内注册用户超 50 万；* 日活跃用户数 18 天内突破 1,500 万，增速为 ChatGPT 的 13 倍；* 每日下载量近 500 万，登顶中美等 140 个国家应用商店下载量榜首；* 流量超越谷歌 Gemini，成为第二受欢迎的 AI 应用；* GitHub Stars 近 73k；* 超 16 家国产芯片厂商宣布适配；* 国内的三大运营商及多家汽车与...

涡轮叶片作为飞机发动机中最重要的部件之一，需要在超过 1000℃ 的高温下持续工作，同时承受巨大的机械应力。2018 年，美国西南航空的一架商用客机在飞行途中突然发生发动机故障，导致紧急迫降。事后调查发现，故障的根源是发动机涡轮叶片在高温环境下发生了氧化和腐蚀，最终导致结构失效。

蛋白质的功能很大程度上取决于其 3D 结构。19 世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型 (lock-and-key model)，即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而，当 Daniel Koshland 提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后，传统思维开始受到挑战。

与 AutoTVM 不同，AutoTVM 依赖手动模板来定义搜索空间，而 auto-scheduler 不需要任何模板。用户只需编写计算声明，无需任何调度命令或模板。auto-scheduler 可以自动生成一个大的搜索空间，并在空间中找到合适的调度。

地球科学作为一个高度跨学科的领域，正在经历一场由 AI 引领的重大变革。回顾 2024 年，研究人员在智慧城市建设、房价预测、海洋生态建模、地面沉降预测、洪水预测、山体滑坡预测、矿物预测等方面取得了一系列突破性成果。这些研究不仅展现了 AI 在处理复杂地球系统问题中的强大潜力，也为全球可持续发展提供了创新性解...

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多 vLLM 中文文档及教程可访问 →[链接]vLLM 最初支持在 x86 CPU 平台上的基本模型推理和服务，数据类型为 FP32 和 BF16。依赖环境操作系统：Linux编译器：gcc/g++>=12.3.0（可选，推荐）指令集架构 (ISA) ...

在科幻电影「阿凡达」中的潘多拉星球，那座被绿色藤蔓缠绕、悬浮于云端的哈利路亚山，无疑给观众留下了深刻的印象。其悬浮的奥秘，就在于山间蕴藏的室温超导矿石「Unobtanium」。电影中，人类为了抢夺这种地球上不存在的至宝，不惜摧毁纳美人的家园。虽然这只是一个虚构的故事，但现实中，物理学家们对超导材料的渴望与...

古话说，「人非圣贤，孰能无过」，但在医学领域，像误诊这样的「过」，造成的后果却可能是惨痛的。一方面对于患者而言，轻则虚惊一场，重则贻误病情，无论何种情况都会造成患者的精神、财产甚至生命遭受损失；另一方面对于医者而言，错误的判断轻则会损害医者悬壶济世的形象，重则可能进而影响到整个医疗体系的公信力。...

Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。

YOLO (You Only Look Once) 是计算机视觉领域中最具影响力的实时目标检测算法之一，以其高精度与高效性深受业界青睐，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像等领域。

这一年，无论是英伟达 (NVIDIA)、博通 (Broadcom) 等基础设施供应商，还是微软 (Microsoft) 等云服务提供商，其 AI 业务的收入均实现了强劲增长。这一年，英伟达多次超越苹果和微软，成为全球最有价值的公司。市场研究机构 IoT Analytics 面向 GenAI 市场的研究数据显示，英伟达的数据中心 GPU 收入在 2024 年增长了 142...

新年新目标，阅读伴成长2025 年的第一本书你选好了吗？HyperAI超神经精选了 10 本 AI 领域必读书籍用知识武装自己，在新的一年跑得更远吧！

正月初三，年味正浓。新春的喜庆氛围不仅弥漫在大街小巷，也在人工智能领域引发了诸多创新应用。从 AI 生成春联，到春运交通标志的智能识别，再到生肖文化的深度挖掘，AI 工具正赋能传统民俗，让年味更浓！

TVM 中 Mobile GPU 的算子实现是以 template 形式编写的。该 template 有许多可调参数（tile 因子，vectorization，unrolling 等）。对神经网络中的所有卷积、深度卷积和密集算子调优后，会生成一个日志文件，它存储所有必需算子的最佳参数值。当 TVM 编译器编译这些算子时，将查询此日志文件以获取最佳参数值。

除夕是农历年的最后一天，在这个旧岁新年更替之际，人们往往会通过贴春联、挂灯笼等活动来祈福并正式开启「春节模式」。春联也称为「对联」、「门对」、「楹联」，早在宋代便已经广泛流传于民间，寓意也逐渐从驱邪避灾转变为祈福纳祥。

以 AlphaFold 为代表的 AI 系统，能够以前所未有的精度预测蛋白质三维结构，为理解蛋白质功能和开发靶向药物提供了革命性工具。在药物研发领域，AI 不仅可以基于海量药物数据，预测药物特性，还可设计新药，缩短药物从实验室到临床的研发周期。同时，AI 还可从海量基因测序数据中精准挖掘信息，快速识别基因突变，助力科...

过去几年，以英伟达、谷歌为首的科技巨头纷纷表达对 AI 医疗的重视，近千亿元资金被砸进该赛道，医疗领域也成为 AI 应用最广、成效最明显的领域之一。

告别传统的「凭经验+反复试错」模式，在智能驱动的材料研发中，AI 在科学仿真、模型预测、高通量实验、自动化表征等方面提供重要手段，可有效降低新材料研发成本，提高研发效率。

近年来，人工智能的快速发展正以前所未有的深度和广度影响着科学研究的各个领域。作为推动科技进步的重要引擎之一，「AI for Science」已然成为创新的核心领域，并在生物医药、材料化学、医疗健康、气象研究、能源环境、自然灾害等多个领域取得了丰硕成果。2024 年 11 月份，在 DeepMind 发布的一份研究报告中，更是直言...