在人工智能的快速发展浪潮中，多模态大模型已成为技术前沿的核心驱动力，它们能同时处理文本、图像等多种数据模态，彻底改变了人机交互的范式。视觉理解作为多模态模型的关键能力，涉及图像描述、目标检测、视觉问答等核心任务，广泛应用于智能助手、自动驾驶和医疗诊断等领域。本次测评聚焦于两大顶尖模型——GPT-4V
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两大AI巅峰对决：深度解剖多模态模型的视觉认知革命
在人工智能技术迭代加速的今天，多模态大模型正在掀起认知革命的浪潮。我们针对当前最受关注的两大顶尖模型（以下简称模型A与模型B），设计了包含12个维度、38项细分指标的测评体系，通过自主研发的M³Eval多模态评估平台，在72小时连续测试中获得超过150GB的实测数据，揭示了两大模型在视觉认知领域的真
AI芯片架构暗战：TPU与NPU的技术博弈如何重塑算力格局
在人工智能算力需求呈现指数级增长的今天，专用加速芯片的架构演进已经成为决定技术突破速度的关键战场。这场始于2016年的硬件革命，从谷歌TPU的横空出世到NPU架构的百花齐放，背后隐藏着三条清晰的演进路径：计算范式创新、内存架构重构以及指令集革命。 一、计算单元架构的范式突破 ...
NVIDIA Blackwell架构揭秘：2000亿参数背后的算力革命与工程哲学
在AI模型规模以每年10倍速度膨胀的今天，算力供给已成为制约技术突破的关键瓶颈。NVIDIA最新发布的Blackwell架构，凭借对2000亿参数模型的直接支持能力，在AI芯片军备竞赛中投下一枚重磅炸弹。这不仅是晶体管数量的简单堆砌，更代表着一场从计算范式到系统设计的深层变革。 ...
突破算力天花板：解密NPU如何用架构革命碾压冯·诺依曼桎梏
在人工智能计算需求呈指数级增长的今天，传统计算架构正面临前所未有的挑战。某国际顶尖实验室的最新测试数据显示，当处理参数量超过1000亿的神经网络时，传统CPU架构的有效算力利用率不足12%，而能耗却达到专业NPU芯片的23倍。这组震撼数据将矛头直指冯·诺依曼架构的固有缺陷，也揭示了专用神经网络处理器
仿生架构突破：类脑计算芯片如何实现脉冲神经网络低功耗高性能部署
在算力需求呈指数级增长的时代，传统冯·诺依曼架构遭遇物理极限的背景下，类脑计算芯片凭借其仿生特性与事件驱动机制，正在成为突破现有计算范式的重要突破口。脉冲神经网络（SNN）作为类脑计算的核心载体，其生物合理性时序编码方式与异步稀疏计算特性，对硬件实现提出了前所未有的挑战。本文将从突触动力学建模、时空
解密生物计算芯片：如何用生命逻辑重构计算机底层架构？
在算力需求呈指数级增长的今天，传统计算机架构的物理极限已清晰可见。冯·诺依曼架构自1945年诞生以来，其"存储-计算"分离的设计范式在经历77年演进后，正面临三个根本性挑战：存储墙导致的能效比恶化、串行计算与生物智能的认知鸿沟、以及硅基半导体器件的量子隧穿效应。生物计算芯片的崛起，标志着人类首次尝试
大模型评估体系陷入僵局？HELM基准测试的指标盲区与突破路径
在人工智能领域，大语言模型的评估体系正面临前所未有的信任危机。作为当前主流的评估框架，HELM（Holistic Evaluation of Language...