近年来,中国人工智能市场保持平稳增长。IDC 曾在报告中指出,我国的智能算力预计在2025年达到922 E FLOPS,这个量级究竟是怎样的概念?据不完全统计,中国在建成在建或在建成的智算中心有30个以上,而且有一些还在扩建。这意味着,大量的数据中心需要依照“智算算力”的需求改变服务器部署的布局,由此也会带来智算服务集群对网络带宽、距离、延迟的更严苛要求。那么“智算中心”的网络基础设施建设需要注意什么?欢迎在本期【网事数说】中学会避坑并找到答案。
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新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件,这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景,更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K,并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法,在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。
OpenAI推出新AI模型GPT-5-Codex,能够在无用户协助下完成数小时的编程任务。该模型是GPT-5的改进版本,使用额外编码数据训练。测试显示,GPT-5-Codex可独立工作超过7小时,能自动发现并修复编码错误。在重构基准测试中得分51.3%,比GPT高出17%以上。模型可根据任务难度调整处理时间,简单请求处理速度显著提升。目前已在ChatGPT付费计划中提供。
Sa2VA是由UC默塞德等高校联合开发的突破性AI系统,首次实现图像视频的统一理解与精确分割。通过巧妙融合SAM-2视频分割技术和LLaVA多模态对话能力,Sa2VA能够同时进行自然对话和像素级物体标注。研究团队还构建了包含7万多个复杂视频表达式的Ref-SAV数据集,显著提升了AI在长文本描述和复杂场景下的表现。实验显示,Sa2VA在多个基准测试中达到业界领先水平,为视频编辑、医疗诊断、智能监控等领域带来新的应用可能性。