ascending aorta
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1 天有情绪数据
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新型4D U-Net自动分割MRI扫描中的主动脉
研究人员开发了一种新颖的4D U-Net模型，用于自动分割4D流MRI扫描中的主动脉。该模型利用参数高效的混合4D卷积核来有效捕捉时间动态，并从稀疏标注中学习，从而减少了对广泛密集4D标注的需求。该方法在多个中心和供应商之间均表现出强大的性能，在各种血流动力学参数方面，即使在具有挑战性的舒张期，也取得了较高的Dice分数和与专家轮廓的优异一致性。
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中国AI行业聚焦国产芯片与大模型
东吴证券报告指出，在智能代理和国内技术自给自足的推动下，AI行业正经历重大转变。使用国内算力训练DeepSeek V4标志着一个关键时刻，预示着中国AI创新和创造的战略机遇期已经开始。该行业正围绕五个关键领域汇聚：GPU芯片、CPU芯片、昇腾生态、算力租赁和国产大模型，旨在构建从硬件到应用的完整产业链。
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新的MoE推理设计利用汇聚式HBM降低Ascend上的通信延迟
研究人员为Ascend系统上的混合专家（MoE）推理开发了一种新的通信设计，旨在减少令牌交换中的瓶颈。该方法通过直接将数据放入目标专家窗口并从远程窗口读取，消除了中间中继和重新排序缓冲区。该系统利用全局汇聚式高带宽内存（HBM）和对称内存分配，从而提高了MoE工作负载的首个令牌时间和每输出令牌的竞争力。
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美中在人工智能竞赛中分道扬镳，科技生态系统日益疏远
在中国科技自立的国策推动下，中国的人工智能发展正日益与美国分道扬镳。DeepSeek 推出了专门为华为 Ascend 芯片和软件优化的 V4 AI 模型，凸显了这一趋势。此举标志着中国在持续的美国限制下，致力于构建自身人工智能生态系统的决心。
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华为与中科大推出具备协同工程的AI科学家平台
华为与中国科学技术大学联合发布了“灵境·早悟”智能科研云平台，旨在加速科学发现。该平台利用完全自主的软硬件生态系统，集成了科学大模型、专用小模型、科研机器人和自动化实验。其核心功能是openJiuwen社区的协同工程技术，使AI代理能够像研究团队一样有效协作，而不是单独运作。
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Triton 语言现已高效运行在华为昇腾 NPU 上
新的编译框架 Triton-Ascend 3.2.0 已发布，支持 Triton 编程语言在华为昇腾硬件上高效运行。该框架通过自动化内存分配、数据传输和并行计算，简化了算子开发，显著提高了熟悉 Triton 的开发者的效率。该项目旨在丰富昇腾算子库和应用生态，并计划在 2026 年升级到 Triton 3.5。
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DeepSeek V4 首发适配落后：昇腾为何坚持不做 CUDA 兼容层？
华为的昇腾 AI 加速器正在开辟一条独特的道路，通过摒弃 CUDA 兼容性来构建独立的生态系统。该战略侧重于其最新的昇腾 950 芯片的深度架构更改，以满足大型模型不断变化的需求，例如改进的内存访问和低精度计算。通过开发自己的虚拟指令集、编译器和运行时，昇腾旨在实现自给自足，同时与主流框架保持一致以方便开发者。
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DeepSeek V4发布点燃中国半导体股票，提振国内AI算力
DeepSeek V4的发布显著提振了中国A股半导体市场，GPU和半导体设备等板块出现上涨。此次反弹归因于V4与华为昇腾生态系统的兼容性以及对各种国产芯片的成功适配，这导致了对国内算力商业可行性的重新评估。市场目前正聚焦于这一不断演变格局中的AI基础设施、应用和模型开发者。
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DeepSeek V4 AI模型价格低于GPT-5.5，性能与之匹敌
中国的DeepSeek发布了其V4 AI模型，价格远低于OpenAI的GPT-5.5等竞争对手。V4 Pro模型提供大幅折扣，输入成本降至之前的极低水平，旨在抢占市场份额。此举通过强调可负担性和强大性能来加剧竞争，V4 Pro在基准测试中表现具有竞争力，并支持华为的Ascend芯片。
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DeepSeek V4 模型提供高性能，同时降低推理成本并支持 NPU
DeepSeek 发布了其 V4 系列开源大语言模型，其中包括一个拥有 1.6 万亿参数的模型和一个拥有 2840 亿参数的较小 Flash MoE 模型。这些新模型声称在性能上可与顶级的专有 LLM 相媲美，同时显著降低了推理成本。实现这一效率的关键在于架构创新，例如混合注意力机制和使用较低精度的数据类型（FP8 和 FP4），从而能够以大大减少的内存实现百万级 token 的上下文窗口。
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DeepSeek 预览新 AI 模型，声称‘缩小与前沿模型的差距’
DeepSeek 发布了其 V4 AI 模型，包含两个版本：V4-Pro 和 V4-Flash。这些模型拥有 100 万 token 的上下文窗口，并采用混合专家（mixture-of-experts）架构以提高效率。DeepSeek V4 旨在缩小与 GPT-5.5 和 Gemini 等前沿模型的差距，但一些分析表明，在知识测试方面略有滞后，并且与前代版本相比，智能密度可能有所下降。与竞争对手相比，这些模型的价格明显更低，并且针对华…
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华为HiFloat4格式提升AI训练效率；Anthropic实现安全研究自动化
华为研究人员开发了HiFloat4，一种新的4位精度格式，用于AI训练和推理，在华为Ascend芯片上性能优于MXFP4等现有格式。此举被视为对出口管制的应对，促使中国公司在家用硬件上实现效率最大化。与此同时，Anthropic研究人员在自动化AI安全研究方面取得了早期成功，利用AI代理提出、测试和迭代对齐想法，甚至在某些任务上超越了人类研究人员。