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本列表汇集了最新的硬件技术进展与应用案例，涵盖AI计算、机器人挑战赛、光电技术等领域，展示了硬件在现代科技中的重要角色。

硬件不够，云端来凑！免费搭建云端AI绘画，还不来撸？

怕错过熊猫的精彩分享？那就赶快关注下熊猫吧！前言2023年中了，我相信依然很多人还和我一样没玩过AI绘画，毕竟AI绘画的硬件要求太高了，硬件不足一次绘图等个几小时都是可能的。而前几天偶然间熊猫发...

本文介绍了在Kaggle平台上进行AI绘画的步骤：注册账号并验证手机号，选择GPU T4 x2后运行项目，生成网页后输入提示词进行创作。尽管搭建简单，但生成理想图像需多次调整。每周有30小时免费使用时间，结束后需关机。

AI绘画 GPU Kaggle ai 免费使用 提示词 硬件
原文中文，约800字，阅读约需2分钟。发表于：。
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CHERI在上：Adacore针对遗留C/C++代码的硬件‘修复’

As federal agencies and contractors face a potential 2026 deadline to move away from C and C++ code due to The post CHERI on Top: AdaCore’s Hardware ‘Fix’ for Legacy C/C++ Code appeared first on...

由于内存安全问题，联邦机构面临2026年停止使用C/C++代码的挑战。Adacore提出了多种解决方案，包括使用CHERI硬件检测内存问题、用Spark或Rust重写关键代码，以及通过形式验证确保安全性。这种多层次的方法有助于在不完全重写遗留系统的情况下提升安全性。

C/C++ CHERI Rust Spark c c++ 内存安全 硬件
CHERI在上：Adacore针对遗留C/C++代码的硬件‘修复’
原文英文，约1100词，阅读约需4分钟。发表于：。
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Qwen 3综合硬件需求报告（第二部分）

Executive Summary Qwen 3 is a state-of-the-art large language model (LLM) designed for advanced reasoning, code generation, and multi-modal tasks. With dense and Mixture-of-Experts (MoE)...

Qwen 3是一款先进的大型语言模型，支持推理、代码生成和多模态任务，具有密集型和专家混合型架构，适应不同硬件。报告提供了部署要求、硬件规格和成本分析，帮助企业选择最佳基础设施。

Qwen 3 qwen 代码生成 推理 硬件 硬件规格 语言模型 需求
Qwen 3综合硬件需求报告（第二部分）
原文英文，约700词，阅读约需3分钟。发表于：。
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Qwen 3的综合硬件需求报告

1. Overview Qwen 3, the latest iteration of Alibaba Cloud's Qwen series, is a state-of-the-art large language model (LLM) designed for advanced natural language processing (NLP) tasks, including...

阿里云的Qwen 3是一个先进的大型语言模型，支持文本生成和多模态推理。其硬件需求根据模型大小和使用场景而异，训练需要高性能GPU和大存储，推理可使用消费级GPU或多GPU集群。推荐使用阿里云的MaaS进行经济高效的部署。

Qwen 3 qwen 多模态推理 大型语言模型 文本生成 硬件 阿里云 需求
Qwen 3的综合硬件需求报告
原文英文，约800词，阅读约需3分钟。发表于：。
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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新的Starlink订阅将硬件价格降至0美元

SpaceX is now offering 12-month residential service plans that bring the price of the dish and router — normally $349 in the US — down to $0 in select markets, without increasing the monthly fee....

SpaceX推出为期12个月的住宅服务计划，部分市场设备费用降至0美元，月费保持不变。用户可在30天内试用或退货，但更改地址或取消服务需支付费用。此计划对许多用户而言是个不错的选择。

SpaceX starlink 住宅服务 取消服务 硬件 设备费用 试用
新的Starlink订阅将硬件价格降至0美元
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。发表于：。
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硬件友好的设备端训练的扰动高效零阶优化

本研究针对零阶优化在硬件平台（如FPGA和ASIC）上面临的高高斯随机数生成需求这一挑战，提出了PeZO框架，设计了随机数重用策略并引入了适应性缩放方法，以降低硬件资源的需求和功耗。实验结果显示，PeZO显著减少了随机数生成所需的逻辑单元和功耗，使零阶优化在设备端训练成为可能，为未来研究提供了重要的见解。

本研究提出了PeZO框架，针对FPGA和ASIC的零阶优化需求，设计了随机数重用策略和适应性缩放方法，显著降低了硬件资源和功耗，为设备端训练提供了可能性。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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ChiseLLM：释放推理LLM在Chisel敏捷硬件开发中的力量

本研究解决了大型语言模型（LLM）在Chisel代码生成中的语法正确性和设计变异性不足的问题。提出的ChiseLLM方法通过数据处理、提示引导推理跟踪和领域适配模型训练，显著提升了生成能力。实验结果表明，该模型语法正确性提高了18.85%至26.32%，设计变异性提高了47.58%，为HCL基础的敏捷硬件开发提供了高性能的解决方案并可作为未来研究的基线。

本研究提出ChiseLLM方法，旨在解决大型语言模型在Chisel代码生成中的语法正确性和设计变异性不足的问题。实验结果表明，语法正确性提高了18.85%至26.32%，设计变异性提升了47.58%。

ChiseLLM Chisel llm 大型语言模型 硬件 设计变异性 语法正确性
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。发表于：。
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通过硬件对齐的层次稀疏注意力实现的Mamba随机长上下文访问

本研究针对递归神经网络（RNN）无法随机访问历史上下文的问题，提出了一种名为层次稀疏注意力（HSA）的新型机制，旨在在保持高效性的同时增强长范围随机访问能力。研究表明，将HSA与Mamba结合形成的RAMba能够在64百万上下文中实现完美的密码检索准确率，展示了其在长上下文建模方面的巨大潜力。

本研究提出了一种层次稀疏注意力（HSA）机制，以解决递归神经网络（RNN）在随机访问历史上下文时的问题。结合Mamba形成的RAMba在6400万上下文中实现了完美的密码检索准确率，展示了长上下文建模的潜力。

密码检索 层次稀疏注意力 硬件 递归神经网络 长上下文 随机访问
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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