在人工智能算力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。根据行业测算，当前最先进的AI训练模型对内存带宽的需求每18个月增长10倍，而传统架构的内存带宽提升速度仅为每代1.5倍。这种剪刀差效应导致现代AI芯片95%的能耗消耗在数据搬运过程，而非实际计算操作。存算一体（Computin
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突破冯·诺依曼桎梏：神经形态芯片引爆边缘计算革命
在传统AI芯片遭遇能效瓶颈的当下，神经形态芯片（Neuromorphic...
多模态巅峰对决：GPT-4o与Claude 3 Opus隐藏的跨模态缺陷与突破路径
在人工智能领域，多模态大模型的跨模态理解能力已成为衡量技术先进性的核心指标。本文通过构建包含12个维度、37项细分指标的评测体系，对两大顶尖模型展开深度解剖，揭示其隐藏在表面性能之下的关键缺陷，并提出具有工程实践价值的优化方案。一、跨模态评测体系构建方法论 1.1 三维评测框架设计 ...