大模型硬件基础设施体系全景解析
随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为推动行业变革的核心力量。本文从硬件架构设计、部署架构实现、典型拓扑图三个维度，系统性地解析大模型的硬件基础设施体系，并探讨未来发展趋势，为企业构建高效、可扩展的AI基础设施提供参考。
忆阻器
浙大团队打造新型仿生神经元，可重构生成丰富脉冲发放行为
近日，浙江大学潘纲教授和林芃研究员首次实现了一种基于新型类脑器件、可以实现多种复杂编码方式的人工神经元，弥补了以往神经元单元硬件部署开销大及仿生功能单一等不足。
浙大团队打造新型仿生神经元，有望实现类脑计算高效部署
近日，浙江大学潘纲教授和林芃研究员首次实现了一种基于新型类脑器件、可以实现多种复杂编码方式的人工神经元，弥补了以往神经元单元硬件部署开销大及仿生功能单一等不足。
智能体2.0技术演进与应用分析
关于“智能体2.0 AI Agent多推演进”这一主题，结合当前人工智能领域的最新进展，我们可以从以下维度进行系统性分析：
脑机海河实验室实现多项突破 建成全链条国产化创新成果体系
脑机交互与人机共融海河实验室副主任倪广健介绍，实验室团队是国内最早从事脑机交互相关技术研发的团队之一，建成了从电极、芯片、算法、装备到系统应用于一体的、具有完整自主知识产权的全链条国产化创新成果体系。
清华团队在二维神经形态器件研究领域取得新进展！
二维过渡金属硫族化合物（TMDCs）横向忆阻器是神经形态计算的理想电学元件，有望在提升算力的同时降低运算能耗，满足日益增长的数据运算需求。然而，目前二维TMDCs横向忆阻器的阻变能力较差，阻变比不高，在很大程度上影响了神经形态计算的准确度和可靠性。究其原因，现
这是详细一点的，去试试吧
好的，我将从技术实现层面详细拆解每个关键环节，并提供具体的技术路线图。以下是深度扩展的研发框架：
推理 张量 wolfram wolframalpha 忆阻器 2025-03-26 06:51 6
中国专利答审 | 涉及人工智能的方案也可能无法申请专利？
随着人工智能技术创新不断取得新突破，涉及人工智能的专利申请成为新的热点。为完善人工智能相关知识产权制度，进一步明确和细化现行专利审查标准，国家知识产权局于2024年12月发布了《人工智能相关发明专利申请指引（征求意见稿）》（后简称“指引”）。
科学家用忆阻器芯片打造脑机接口，首次提出脑机协同演进概念
3 月 12 日，国家医保局发布《神经系统医疗服务价格项目立项指南》，其中专门为脑机接口新技术单独立项，设立了侵入式脑机接口植入费、取出费，以及非侵入式脑机接口适配费等价格项目，这意味着一旦脑机接口技术成熟，快速进入临床应用的收费路径已经铺好。
科学家用忆阻器芯片打造脑机接口，准确率比基于CPU脑机接口高20%
3 月 12 日，国家医保局发布《神经系统医疗服务价格项目立项指南》，其中专门为脑机接口新技术单独立项，设立了侵入式脑机接口植入费、取出费，以及非侵入式脑机接口适配费等价格项目，这意味着一旦脑机接口技术成熟，快速进入临床应用的收费路径已经铺好。
铆足干劲儿！南开科研成绩单又上新
药学院苏波教授研究团队在前期工作的基础上（Angew. Chem. Int. Ed., 2023, 62, e202301628），通过进一步新配体的设计，首次实现了铜催化非活化炔烃的不对称氢膦酰化反应。该反应以独特的动态动力学转化的机理进行，膦试剂的转化率接
AM：用于肺动脉高压监测的高稳定性压敏植入式忆阻器
第一作者：Zelin Cao通讯作者：Sida Qin，Jinyou Shao，Bai Sun通讯单位：西安交通大学DOI: 10.1002/adma.202411659
北大团队研发多模式忆阻器，支持多种光学神经网络
近日，北京大学杨玉超教授和团队研发出一种可支持多种工作模式的忆阻器，并将其与光晶体管进行集成，构建了一个具有可重构特性的视觉感存算一体化集成阵列（MP1R，Multi-Phototransistor-One-Memristor) 与硬件系统。
Advanced Materials：肺动脉高压监测的高稳定性压敏可植入忆阻器
肺动脉高压（PH）是一种临床和病理生理综合征，其特征是由于各种异质性疾病（病因）和不同的致病机制导致的肺血管结构或功能变化，导致肺血管阻力和肺动脉压增加，随后可能发展为右心衰竭甚至死亡。肺动脉高压（PH）显著影响人类的生活质量和寿命，并促进了用于PH诊断和预防
北大研发多模式忆阻器，助力实现大规模可重构视觉计算硬件系统
近日，北京大学杨玉超教授和团队研发出一种可支持多种工作模式的忆阻器，并将其与光晶体管进行集成，构建了一个具有可重构特性的视觉感存算一体化集成阵列（MP1R，Multi-Phototransistor-One-Memristor) 与硬件系统。
AM：准1D NbSe3神经形态器件中的定向选择性记忆切换
第一作者：Ruo-Yao Sun，Ze-Yu Hou，Qing Chen通讯作者：Jing-Kai Qin，Cheng-Yan Xu，Fei-Chi Zhou通讯单位：哈尔滨工业大学，南方科技大学DOI: 10.1002/adma.202409017
材料学部代月花教授团队在忆阻器基神经元电路研究方面取得系列进展
神经元电路对于构建高效智能神经形态信息处理系统是至关重要的。面向不同应用场景，对于神经元电路的编码功能需求有所不同。代月花教授团队针对不同应用需求，完成了多种忆阻器基神经元电路设计开发。