人工智能相关文章 中国首个面向全球与深空的太空计算基础设施计算星座发布 9 月 27 日消息，据东方星链昨晚分享，其于 9 月 25 日联合地卫二发布了“太空之弦”计算星座 —— 中国首个面向全球与深空的太空计算基础设施。 发表于：2026/9/28 Agent逃出沙箱 OpenAI停训最新一代模型 OpenAI 的 Agent，又从沙箱里找到了一条通往互联网的路。更麻烦的是，这一次发生在 OpenAI 已经大规模加固过安全措施之后。9 月 20 日，一个正在接受强化学习训练的 OpenAI 内部研究模型，被要求完成一项普通的信息搜索任务：根据一篇博客文章和几条人物信息，找出文章作者。 发表于：2026/9/28 马斯克AI算力集群Colossus 2将部署120万颗英伟达AI芯片 9月26日消息，特斯拉、SpaceX CEO马斯克近日在X平台披露了xAI旗下AI算力集群Colossus 2的详细扩容计划。根据其公布的时间表，这座位于美国孟菲斯的超级电脑设施到今年底时，英伟达芯片数量可能比目前增加一倍以上。 发表于：2026/9/28 央视《超级工程》镜头对准全国产十万卡AI超集群——曙光8000 四集纪录片《超级工程—曙光8000》将于9月25日起每晚19:27在CCTV-9纪录频道连续播出。 发表于：2026/9/24 DeepSeek最新智能体论文 梁文锋署名 国产大模型公司DeepSeek（深度求索）披露最新智能体（Agent）训练基础设施论文。 发表于：2026/9/24 Anthropic成立生命科学研究实验室 AI制药临近 Anthropic成立生命科学研究实验室。此外，Anthropic宣布Claude发现一种具有类似Crispr Dna重复序列的新型酶系统。 发表于：2026/9/24 宇树机器人，顶着压力上岗 宇树科技官宣：人形机器人G1全面升级为G1+，标准版含税售价9.5万元，围绕运动性能、感知交互、智能体验做了六项升级。这是公司上市以来的一次重大产品发布。 发表于：2026/9/24 甲骨文裁员文件泄露 云业务部门遭重创 9 月 23 日消息，当地时间 22 日，《商业内幕》披露了一份泄露文件，提供了迄今最清晰的图景，揭示甲骨文最新一轮裁员如何重组至关重要的云业务。 发表于：2026/9/24 全球首款RISC-V数据流物理芯片量产 9月23日消息，据报道，苏州AI芯片创企睿芯打造的数据流AI芯片高光D35近日实现量产并完成产业交付，该芯片定位为全球首款RISC-V数据流物理AI芯片。 发表于：2026/9/24 引流完成 腾讯版龙虾QClaw宣布停运 9月24日消息，今日，腾讯QClaw发布停止运营公告，因业务发展调整，QClaw将于2026年12月24日00:00正式停止运营。 发表于：2026/9/24 海光信息亮相中国国际数字经济博览会，展现全栈国产算力方案 9月23日，2026中国国际数字经济博览会在石家庄正式开幕。海光信息携全系列处理器及一体化算力解决方案亮相本届展会。面对AI大模型快速迭代、数据产业升级的算力新需求，海光信息通过核心芯片、高速互连与软件生态的协同布局，集中展现了支撑规模化集群计算的完整技术能力。 发表于：2026/9/24 高通收购机器人软件公司PickNik 当地时间9月23日，高通技术公司宣布已与业内知名的机器人软件公司PickNik Inc.达成收购协议。但具体的交易金额并未公布。 发表于：2026/9/24 基于网格建模与混合计算组件的空间插值算法对比研究 基于自主研发的网格建模与混合计算组件，系统实现了四种主流空间插值算法，包括反距离权重（IDW）插值法、克里金（Kriging）插值法、离散平滑插值（DSI）法和径向基函数（RBF）插值法。通过构建完整的网格插值模块，并利用多组对比试验分别从算法精度、计算效率、鲁棒性和光滑性等方面开展相关评价。实验结果表明，输入网格间距参数大小直接影响到插值精度和计算效率，合理选择输入网格间距能大幅度减少所有算法的误差指标；IDW计算效率高且精度较好，考虑空间结构和平滑性，RBF算法的精度更高。空间插值算法的实现与对比分析，为自主研发的网格建模与混合计算组件提供了关键技术支撑，有助于提升功能完整性与工程适用性，并是实现国产化核心组件国产化升级的关键内容。 发表于：2026/9/23 基于PointMeta和上下文感知的点云场景理解 针对点云场景理解中局部特征表达受限与语义对齐不精确的双重挑战，提出融合层次化元架构与双流上下文感知的三维理解框架。该框架以 PointMeta 为视觉主干，通过元函数分解构建多尺度自适应特征提取网络，实现多尺度特征高效融合；同时引入上下文感知的空间-语义对齐策略，从语义与上下文维度对齐三维物体特征与语言特征，完成跨模态信息融合，并将额外空间信息融入文本标签以减少语义歧义。在ScanRefer、Nr3D公开数据集上的实验表明，所提模型较PointNet++性能显著提升，且优于数据集上其他现有模型，具备更强泛化性能与良好应用价值。 发表于：2026/9/23 基于Mamba和Swin Transformer双分支轴承故障诊断 为了克服滚动轴承信号单一特征提取方式的局限性，提出了一种基于Mamba和Swin Transformer双分支融合的滚动轴承故障诊断模型。该模型通过格拉姆角场将振动信号转化为时频图像，并利用Swin Transformer提取图像特征，同时结合改进过的eMamba-1D和2D Mamba模块的互补性处理时序信号，充分利用两者的互补性。模型通过跨通道注意力机制实现时序特征与图像特征的高效融合，从而提升故障诊断的精度和鲁棒性。实验结果表明，提出的模型在单一工况与变转速下均取得了超过99%的诊断准确率，能够有效识别轴承故障类型。在西储大学轴承数据集和渥太华大学变转速轴承数据集上的实验验证，显示该模型在故障分类准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于其他对比模型，证明了其在复杂工况下的强大泛化能力和高效性。 发表于：2026/9/23 <12345678910…>
