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理想汽车发布端侧大模型“软硬协同设计定律”,为下一代自研芯片奠定基础

理想汽车联合国创决策智能技术研究所正式发布端侧大模型“软硬协同设计定律”,提出面向车载与边缘场景的大模型软硬一体化设计方法,为下一代智能驾驶芯片的架构定义提供了系统性理论基础。 据介绍,此次发布的“软硬协同设计定律”首次建立了可量化、可预测的软硬协同数学框架,通过对模型精度与推理延迟进行联合建模,实现算法架构与硬件资源之间的系统级优化匹配,打破了传统“先设计芯片、后适配算法”或“先开发算法、再寻找硬件”的割裂模式。 在成熟车载平台上的验证结果显示,在保持相同推理延迟的前提下,协同优化后的模型精度实现了显著提升。这一成果证明,智能水平的提升并不必然依赖更高算力,而可以通过算法与硬件的深度协同实现系统能效跃迁。 基于此研究,理想汽车正在推进的下一代自研智能驾驶芯片,将以算法需求为原点进行架构定义,在设计层面原生支持稀疏计算、动态资源调度与混合精度推理,打造面向车载VLA系统的“算法原生芯片”,实现更高能效比与更强智能表现。 论文标题:Hardware Co-Design Scaling Laws via Roofline Modelling for On-Device LLMs 作者团队...

阿里开源 4 款 Qwen3.5 小尺寸模型

阿里宣布开源 4 款 Qwen3.5 小尺寸模型,包括 Qwen3.5‑0.8B、2B、4B 与 9B。 新模型延续 Qwen3.5 家族的多模态训练方式与最新架构设计,覆盖从端侧到服务器侧的多种资源条件,官方强调其在同尺寸模型中均达到领先性能。 📌 0.8B / 2B:极致轻量,端侧首选 特点:体积极小,推理速度极快。 场景:非常适合移动设备、IoT 边缘设备部署,以及低延时的实时交互场景。 📌 4B:轻量级 Agent 的强劲基座 特点:性能强劲,多模态基座模型,适合Agent。 场景:适合作为轻量级智能体的核心大脑,完美平衡了性能与资源消耗。 📌 9B:紧凑尺寸,越级性能 特点:结构紧凑,但性能媲美gpt-oss-120B,让人惊艳。 场景:适合需要较高智力水平但受限显存资源的服务器端部署,是性价比极高的通用模型选择。 官方表示,至此,千问 3.5 系列已覆盖从 0.8B 到 397B 的完整尺寸区间,共计 8 款模型,官方称其均在同等规模下达到性能新高,并在 Hugging Face 全球开源模型榜单中包揽前四名。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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