“芯片围城”下国产AI要放缓？答案或截然相反
12月2日，美国对华实施新一轮出口限制，将140余家中国企业列入贸易限制清单。对此，中国多个行业协会呼吁国内企业谨慎选择美国芯片。尽管受限企业表示影响有限，但此事件引发了关于AI领域芯片供应的担忧。华为云推出的昇腾AI云服务，提供全栈自主的算力解决方案，包括大规模算力集群、AI框架等，旨在应对AI算力需求，确保算力供给的稳定性和安全性，助力中国AI产业持续发展。
Ascend Extension for PyTorch是个what？
Ascend Extension for PyTorch 是针对华为昇腾处理器的PyTorch框架适配插件，旨在让PyTorch开发者能充分利用昇腾AI处理器的强大计算能力。此扩展通过最小化对原生PyTorch的改动，实现了对昇腾NPU的支持，包括动态图特性、自动微分等功能的完整继承，并提供了与原生PyTorch一致的使用体验。项目详情及源码可在昇腾社区获取。
国产NAS也支持本地部署DeepSeek了：极空间Z423上手
极空间Z423 NAS新增本地部署DeepSeek大模型功能，支持7B和14B两种参数量级模型。本文通过实际测试展示了其性能表现：14B模型运行缓慢，Token输出速度低于每秒10个，而7B模型速度稍快但仍不理想。硬件资源占用高，温度显著上升，风扇噪音增大。作者建议优化交互逻辑、提供局域网接口及更好GPU支持，并预测未来NAS可能加入GPU或NPU以提升推理能力。此功能目前更像战略布局，为后续硬件升级铺垫。
一年的打磨，MNN正式版发布！
MNN 的诞生源于淘系技术部的一群对技术充满热情的同学，在充分的行业调研后认为当时的推理引擎如 TFLite 不足以满足手机淘宝这样一个亿级用户与日活的超级 App 。
CoAtNet：将卷积和注意力结合到所有数据大小上
变形金刚在计算机视觉领域吸引了越来越多的兴趣，但它们仍然落后于最先进的卷积网络。在这项工作中，我们表明，虽然变形金刚往往具有更大的模型容量，但由于缺乏正确的归纳偏置，其泛化能力可能比卷积网络差。为了有效地结合两种体系结构的优势，我们提出了CoAtNets，这是一个基于两个关键观点构建的混合模型家族：
（1）深度卷积和自我注意可以通过简单的相对注意自然地统一起来；
（2） 以一种有原则的方式垂直堆叠卷积层和注意层在提高泛化、容量和效率方面出人意料地有效。