GPU（图形处理单元）最初专为图形渲染设计，凭借其高度并行的架构，现已广泛应用于深度学习、科学计算等多个领域。然而，GPU在能效方面存在局限，尤其在大规模张量运算中功耗较高。为应对这一挑战，谷歌开发了TPU（张量处理单元），一种专用于深度学习的ASIC芯片。TPU通过定制化硬件架构，在执行神经网络计算时展现出更高的能效和计算密度，显著降低了单位运算的能耗。尽管TPU在特定任务中性能优越且成本效益高，但GPU仍因通用性强、生态完善而在灵活性和可扩展性上占据优势。因此，选择GPU或TPU需根据具体的人工智能工作负载，在性能、能效与灵活性之间进行权衡。
北京大学研究团队近日宣布，其自主研发的四足机器人MobileVLA-R1在自主导航与路径规划方面取得突破性进展。该机器人融合视觉传感器与激光雷达等多模态感知系统，结合深度学习算法，实现了对复杂环境的实时感知与智能决策。在多种崎岖地形测试中，MobileVLA-R1展现出优异的平衡控制与动态避障能力，能够在非结构化环境中稳定行走。此项成果标志着我国在四足机器人核心技术领域迈入国际先进水平，为未来在物流运输、灾难救援等实际场景中的应用提供了坚实的技术支撑。
本文研究了深度学习技术在植物识别领域的应用，重点探讨基于深度特征嵌入与欧氏相似度的叶片识别方法。采用ResNet-50模型提取植物叶片的深层特征，并通过欧氏距离衡量特征间的相似性，实现植物物种的自动分类。在UCI提供的包含100种植物叶片的数据集上，该方法达到了超过96%的准确率，展现出卓越的分类性能与良好的可解释性。
本研究提出了一种通用的深度学习语言模型（DLLM）开发框架，通过扩散式监督式微调（SFT）结合少量指令数据，显著提升了BERT模型在对话生成任务中的表现。实验结果表明，在不依赖大规模自回归预训练或TB级别数据成本的前提下，该方法有效激活了BERT模型的生成潜力，使其具备实用级的对话生成能力。这一发现为降低语言模型训练成本、提升现有模型复用价值提供了可行路径。
谷歌最新发布的研究成果标志着AI技术向人脑的“黄金标准”迈进了一大步。研究团队提出了一种名为“嵌套学习”的新范式，将模型架构与优化过程视为统一的嵌套优化问题，突破了传统深度学习的局限。这一创新不仅提升了模型的持续学习能力，还为AI的自我进化提供了全新路径，被视为深度学习理解的重大进展。该研究有望推动人工智能在复杂任务中的适应性与效率实现质的飞跃。
Google近日推出了首个免费的人工智能（AI）课程，引发广泛关注。该课程由Gemini项目负责人亲自授课，其同时担任Google DeepMind的研究副总裁兼深度学习主管，在AI领域具有顶尖的学术地位与行业影响力。课程内容涵盖深度学习核心技术，旨在降低AI学习门槛，推动技术普及。凭借权威师资与Google强大的技术背景，这一公益性质的教育举措为全球学习者提供了高质量的AI入门路径，进一步巩固了Google在人工智能领域的引领地位。
