llama.cpp: Fast Local LLM Inference, Hardware Choices & Tuning
将公共 MCP 服务器部署为 API 端点，并使用函数调用将其工具集成到 LLM 工作流程中。
Why Physical AI needs better hardware, not just better models
人工智能正在快速发展。大型语言模型可以在几秒钟内编写电子邮件、总结报告并生成软件代码。但是，当人工智能离开数字世界并进入物理世界时，进展速度急剧放缓。为什么？因为与现实世界交互比处理文本或图像要困难得多。机器人不仅需要智能，还需要智能。他们需要可靠的方式来触摸、抓握、推动和操纵物体。这就是物理人工智能发挥作用的地方。它揭示了一个重要的事实：机器人技术的未来将同样依赖于硬件设计和人工智能模型。
OpenAI Refocuses: Software Over Hardware
重要性：OpenAI 重新聚焦：软件优于硬件 探讨了 OpenAI 从硬件雄心向软件优先人工智能的转变。
Physical AI hardware: The missing layer between AI models and real-world manipulation
人工智能可以生成动作。物理人工智能硬件决定了这些动作在现实世界中是否成功。随着基础模型扩展到机器人操作，瓶颈不再仅仅是感知。它是物理交互——接触、力调节、滑动检测和适应变化。为了大规模部署物理人工智能，机器人需要能够感知、响应并从现实世界的接触中学习的硬件。
Nvidia Export Curbs Cloud South Korea’s Chip Outlook, Fueling China’s AI Ambitions
由于华盛顿的技术封锁无意中加速了北京国内硬件的突破，首尔的半导体巨头面临附带损害。
美国陆军合同司令部与 Anduril Industries 签署协议，开发和实施基于人工智能的集成软硬件生态系统。
The foundation for a governed agent workforce: DataRobot and NVIDIA RTX PRO 4500
将人工智能代理从实验试点转变为全面的企业劳动力需要的不仅仅是一个模型；还需要一个模型。它需要一个硬件基础来平衡高性能推理与行业领先的成本和功耗性能。 DataRobot 已从技术上验证了 NVIDIA RTX PRO 4500 作为 DataRobot 代理劳动力平台的推理引擎，采用 Blackwell 架构。受治理代理劳动力的基础：DataRobot 和 NVIDIA RTX PRO 4500 帖子首先出现在 DataRobot 上。
Rapid Operator AI 专为非结构化、深度垃圾箱拣选操作而构建，提供交钥匙系统，用于通过统一的硬件、视觉和软件堆栈在制造环境中部署物理 AI。
Information-Driven Design of Imaging Systems
编码器（光学系统）将对象映射到无噪声图像，噪声会破坏测量结果。我们的信息估计器仅使用这些噪声测量值和噪声模型来量化测量值区分物体的效果。许多成像系统产生人类从未见过或无法直接解释的测量值。您的智能手机在生成最终照片之前通过算法处理原始传感器数据。 MRI 扫描仪收集需要重建的频率空间测量结果，然后医生才能查看它们。自动驾驶汽车直接使用神经网络处理摄像头和激光雷达数据。在这些系统中，重要的不是测量结果如何，而是它们包含多少有用信息。即使这些信息以人类无法解释的方式编码，人工智能也可以提取这些信息。然而，我们很少直接评估信息内容。分辨率和信噪比等传统指标分别评估质量的各个方面，因此很难比较在这些因
Chemistry may not be the 'killer app' for quantum computers after all
即使量子硬件不断改进，两种流行的化学问题量子计算算法的用途也可能非常有限
OpenAI Considers Nvidia Chip Alternatives
为什么重要：OpenAI 考虑使用 Nvidia 芯片替代品，因为它探索更快、更便宜的 AI 硬件来为未来的模型提供动力。
DFRobot Showcases Industrial Sensors, Edge AI, and Modular x86 Computing at Embedded World 2026
该展示重点介绍了工程师如何使用专为实际部署而设计的模块化、可立即投入生产的硬件构建块，加速从概念到可靠产品的进程。
放疗室示意图以及本应用中吸顶式摄像机面临的遮挡问题。您的博士研究主题是什么？为什么它是一个有趣的领域？我的研究主题是开发一种光学触觉传感器来跟踪放射治疗期间的头部运动。我从事硬件和软件方面的工作 [...]
Michael Overton Interviewing Margaret Wright On Operations Research
我不知道这些应该按什么顺序排列，也不知道这是否是整个采访。在偶然发现这一点之前，我不知道玛格丽特·赖特 (Margaret Wright) 或迈克尔·奥弗顿 (Michael Overton)。显然她曾经是工业和应用数学家协会的主席，在斯坦福大学与乔治·丹齐格共事等等。线性规划是多项式时间吗？卡梅克的算法创建算法和编写软件在GTE Sylvania的第一份工作早年在加利福尼亚州、亚利桑那州并选择斯坦福大学在斯坦福大学进行运筹学在斯坦福大学委员会和SIAMA顾问委员会以及NAS的数学和计算机科学系教授意外的成就和进步女性我想我还没有意识到过去几十年取得了多大的进步：“……但是回顾过去，看看我们所
