你能想象一个没有电池的世界吗？智能手机、新能源汽车、以及全天候运行的各类智能设备，都建立在电化学储能技术之上。换而言之，电池早已不再是简单的储能单元，而是支撑现代生活、工业发展与科技进步的「隐形器官」。然而，正如生命体终将面临衰老与损耗，电池同样会出现容量衰减、性能退化与健康状态难以预估等问题，...

过去一年，AI 与科学研究的关系正在发生一场深刻而安静的转变。从实验设计、数据建模到理论推演，人工智能正以前所未有的速度渗透进科研流程的核心环节，催生出一批难以用传统范式解释的突破性成果。 2025 年，AI for Science 不再只是零散的技术应用，而是逐渐演化为一条清晰、系统、可复用的科研创新路径。

过去几年，视频生成模型取得了令人惊叹的进展。从光影细节到复杂动态场景，许多模型已经可以生成几乎无法用肉眼区分真假的画面。然而，当这些模型被真正放入机器人系统、让它们参与物理世界中的决策与执行时，一个令人尴尬的现实浮现：视觉上的逼真，并未转化为功能上的可靠。

血液形态学检查是临床诊断血液疾病的重要环节，通过观察外周血涂片（PBS）或骨髓穿刺（BMA）中的细胞形态，医生可以判断白血病、贫血、感染及遗传性血液疾病的类型。然而，这一过程不仅劳动强度大，而且高度依赖经验丰富的专业人员。尤其在低收入和中等收入国家（LMICs），技能专家稀缺，使得快速、可靠且可扩展的血液学...

基于视觉的科学基础模型在推动科学发现与创新方面具有巨大潜力，主要源于其能够聚合多样化来源的图像数据（例如不同的物理观测场景），并利用 Transformer 架构学习时空相关性。然而，图像的 token 化与聚合过程计算开销巨大，而现有的分布式方法如张量并行（TP）、序列并行（SP）或数据并行（DP），尚未充分解决这一挑战。

在规模化部署和商业落地场景中，推理速度的权重日益提升，甚至在许多情况下超过了单纯的模型参数量，成为决定其工程价值的关键因素。尽管自回归（Autoregressive，AR）生成范式凭借稳定性和成熟生态，仍是当前主流解码方式，但其逐 token 生成的内在机制，使模型在推理阶段几乎无法充分利用并行计算资源。这一限制在长文...

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]*在线运行 vLLM 入门教程：零基础分步指南源码 examples/offline_inference/structured_outputs.py {代码...}

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。

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。在线运行 TVM 学习教程→[链接]TensorIR 是 Apache TVM 栈中的核心抽象之一，用于表示和优化原始的张量函数。张量程序抽象张量程序的关键元素TensorIR 中的额外结构理解 T...

当前，OCR 技术依赖于复杂的串联式流水线：先检测文本区域，再进行识别，最后进行后处理。这种模式在面对版面复杂、格式多变的文档时，流程繁琐脆弱，任一环节出错都会导致整体结果不佳，且难以端到端优化，维护与适配成本高昂。

从「会对话的大模型」到「能自主完成复杂任务的智能体（AI Agent）」，人工智能研究正在进入一个以规划、执行与协同为核心的新阶段。随着大语言模型逐步具备工具调用、长期记忆与环境交互能力，研究焦点不再局限于单一模型的性能提升，而是转向如何通过多智能体架构与任务级分工，让 AI 在真实世界中持续产生可验证、可...

基因组基础模型（GFMs）是解码生命密码的核心工具，它们通过分析 DNA 序列解锁细胞功能、 organism 发育等关键生物信息。然而，现有基于 Transformer 的 GFMs 存在致命短板：依赖大规模预训练和密集计算间接推断多核苷酸基序，不仅效率低下，还在基序主导的功能元件检测任务中表现受限。

当前，多波段、大视场、高深度的大规模巡天正在将天文学推向一个前所未有的数据密集型时代。随着欧几里得空间望远镜、鲁宾天文台及罗曼空间望远镜等新一代设施的相继投入运行，宇宙正被以空前的规模与精度进行系统性测绘。这些观测预计将产生数以十亿计的天体图像与光谱数据，其核心科学潜力之一，即在于系统性地发现与...

在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的 「左上到右下」 栅格扫描顺序处理视觉 token ，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像...

HyperAI 算力平台已经正式上线，通过开箱即用的环境、高性价比的 GPU 定价以及丰富的站内资源，为开发者提供高稳定性的算力服务，加速创意落地。

在视觉语言模型（VLMs）的发展进程中，文档 OCR 始终面临着布局解析复杂、语义逻辑对齐等核心挑战。传统模型大多采用固定的「左上到右下」栅格扫描顺序处理视觉 token ，这种刚性流程与人类视觉系统遵循的语义驱动型扫描模式相悖，尤其在处理含复杂公式、表格的文档时，容易因忽视语义关联导致解析误差。如何让模型像人...

血液形态学检查是临床诊断血液疾病的重要环节，通过观察外周血涂片（PBS）或骨髓穿刺（BMA）中的细胞形态，医生可以判断白血病、贫血、感染及遗传性血液疾病的类型。然而，这一过程不仅劳动强度大，而且高度依赖经验丰富的专业人员。尤其在低收入和中等收入国家（LMICs），技能专家稀缺，使得快速、可靠且可扩展的血液学...

在癌症的演进图景中，肿瘤免疫微环境不仅主导着癌细胞的生长、侵袭与转移，也深刻影响着治疗反应与患者的最终预后。这并非一场癌细胞的「独角戏」，而是一个高度动态的生态系统——免疫细胞、成纤维细胞、内皮细胞等各类角色在此交织互动，共同嵌入结构与功能均已重塑的细胞外基质，形成一张精密而复杂的病理网络。

在科学计算和工程模拟领域，如何高效、精确地预测复杂物理系统的演化，一直是学术界和工业界的核心难题。传统数值方法虽然在理论上能够求解大部分物理方程，但在处理高维、多物理场景或非均匀边界条件时，计算成本极高，且缺乏对大规模多任务的适应性。与此同时，深度学习在自然语言处理和计算机视觉领域的突破，引发了...

材料合成作为化学、物理与工程学深度交织的前沿领域，始终是现代科技创新的核心驱动力。然而，一种新材料的诞生，从来不是对既定配方的简单实现，而是一场融合了科学直觉、精密调控与持久探索的不确定性创造。若将这一过程比作烹饪，即便面对同一道菜肴，不同的厨师、原料配比、加工技艺，乃至分秒间的火候差异，都会深...

在科学计算和工程模拟领域，如何高效、精确地预测复杂物理系统的演化，一直是学术界和工业界的核心难题。传统数值方法虽然在理论上能够求解大部分物理方程，但在处理高维、多物理场景或非均匀边界条件时，计算成本极高，且缺乏对大规模多任务的适应性。与此同时，深度学习在自然语言处理和计算机视觉领域的突破，引发了...

基于视觉的科学基础模型在推动科学发现与创新方面具有巨大潜力，主要源于其能够聚合多样化来源的图像数据（例如不同的物理观测场景），并利用 Transformer 架构学习时空相关性。然而，图像的 token 化与聚合过程计算开销巨大，而现有的分布式方法如张量并行（TP）、序列并行（SP）或数据并行（DP），尚未充分解决这一挑战。

从「会对话的大模型」到「能自主完成复杂任务的智能体（AI Agent）」，人工智能研究正在进入一个以规划、执行与协同为核心的新阶段。随着大语言模型逐步具备工具调用、长期记忆与环境交互能力，研究焦点不再局限于单一模型的性能提升，而是转向如何通过多智能体架构与任务级分工，让 AI 在真实世界中持续产生可验证、可...

基因组基础模型（GFMs）是解码生命密码的核心工具，它们通过分析 DNA 序列解锁细胞功能、 organism 发育等关键生物信息。然而，现有基于 Transformer 的 GFMs 存在致命短板：依赖大规模预训练和密集计算间接推断多核苷酸基序，不仅效率低下，还在基序主导的功能元件检测任务中表现受限。

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当前，主流图像生成模型虽能产出高质量结果，但推理速度慢、显存需求高，交互模式仍停留在「离线工具」时代，用户输入提示后只能被动等待，无法实现实时响应与交互。这限制了 AI 在实时设计、快速原型等场景的应用。

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]*在线运行 vLLM 入门教程：零基础分步指南源码 examples/offline_inference/simple_profiling.py {代码...}

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。

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。在线运行 TVM 学习教程→[链接]本文档面向希望了解 TVM 框架如何与特定设备 API 进行交互的开发者，或希望为新的 API 或新硬件添加支持的开发者。对于任何新的运行时环境...

当前，多波段、大视场、高深度的大规模巡天正在将天文学推向一个前所未有的数据密集型时代。随着欧几里得空间望远镜、鲁宾天文台及罗曼空间望远镜等新一代设施的相继投入运行，宇宙正被以空前的规模与精度进行系统性测绘。这些观测预计将产生数以十亿计的天体图像与光谱数据，其核心科学潜力之一，即在于系统性地发现与...