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重塑话语权:新时达硬核技术为中国半导体制造打通自主可控关键链路

在全球科技竞争格局加速重构的当下,半导体产业链的自主可控能力已不仅是产业发展的保障,更成为关乎国家科技安全与核心竞争力的战略核心。回溯过往,中国半导体制造领域曾长期陷入“被动”—在晶圆搬运、真空传输等关键生产环节,几乎完全依赖进口设备。国际厂商凭借数十年技术积累与全生态垄断优势,牢牢占据全球90%以上的市场份额,形成了难以突破的技术壁垒与市场壁垒,成为制约中国半导体产业向高端迈进的“隐形枷锁”。 近年来,面对这一产业困境,国家密集释放多项政策红利,为关键设备与核心零部件国产化替代注入强劲动力。而在众多“卡脖子”环节中,半导体机器人作为链接制造流程、保障精度的核心装备,国产化进程已从“可选”转为“必选”。 在此背景下,新时达旗下众为兴正式推出自研的半导体机器人系列产品,并在行业内建成首家 Class 1级洁净室,实现从设计、验证到量产的全流程国产化闭环。这标志着新时达在高端制造领域的又一次关键突破。 打破洁净壁垒 自主驱控构筑核心竞争力 半导体制造对洁净度的要求极为苛刻,任何微小颗粒都可能导致芯片报废。面对这一行业“零容忍”标准,新时达以系统化思维,重构产品设计,从结构优化、材料择优到运...

腾讯提出无训练优化方法:120 元成本实现传统 7 万元微调效果

腾讯AI实验室近期发布了一种名为"无训练组相对策略优化"(Training-Free GRPO)的新型模型优化技术。这一方法通过外部知识库更新替代传统参数微调,在大幅降低训练成本的同时,实现了与昂贵微调方案相当的性能提升。 该技术的核心创新在于将经验知识转化为token级别的先验信息,使大模型在参数完全冻结的状态下完成性能优化。腾讯研究团队在DeepSeek-V3.1-Terminus模型上进行的实验显示,这种方法在数学推理和网络搜索等任务中均取得了显著效果。 从技术实现角度看,传统大语言模型在处理需要外部工具调用的复杂任务时常常表现欠佳。而Training-Free GRPO通过保持模型主体参数不变,仅动态维护一个外部经验知识库的方式来提升能力。这种设计不仅大幅削减了计算资源消耗,还增强了模型的跨领域泛化能力。 实验数据具体体现了这一方法的有效性。在数学竞赛级测试AIME24和AIME25中,经过Training-Free GRPO优化的DeepSeek-V3.1-Terminus模型准确率分别从80%和67.9%提升至82.7%和73.3%。更关键的是,这一提升仅使用了100个跨域...

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