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當AI拿走“新手任務”，年輕人靠什麼進場？

又是一年秋招季。這屆大學生找工作，多少有點擰巴。 一邊，是“AI搶走初級崗位”的標題，隔三差五沖上熱搜；另一邊，是所有人勸你：要主動擁抱AI啊。說實話，他們可能最煩的就是這句話。擁抱了，然後呢？第一份工作到底還剩下什麼？我自己又靠什麼長本事？ 這些問題，在科大訊飛近期舉行的北大、清華校園招聘宣講會上，都被拿到了檯面上。 作為AI國家隊，科大訊飛基於全國產算力平台，訓練出國內首個全端自主可控大模型——訊飛星火，在國產算力底座上，攻克了MoE模型全鏈路訓練，訓練效率相較同規模A800叢集，從開箱狀態下的30%提升至93%。
當AI拿走“新手任務”，年輕人靠什麼進場？
A股#科大訊飛#校園招聘#北京大學
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北大醫學博士：80%猝死的人，平時看起來都很正常

今年以來，全國多地三甲醫院的心內科門診量顯著增加。 社交媒體上，不少年輕人分享了自己掛號“查心”的經歷： “半夜胸悶氣短睡不著， 緊急去醫院做心電圖”，
北大醫學博士：80%猝死的人，平時看起來都很正常
健康#北京大學#楊進剛#猝死
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全球首款！北京大學！

在我們的大腦中，每時每刻都發生著無數電訊號傳輸，它們甚至比電腦還要快很多。電腦在模擬大腦皮層訊號時，畫面永遠跟不上現場，就好比直播卡頓，這種延遲在臨床手術、機器人控制等場景下是致命的。針對這個問題，北大團隊提出了一種新晶片，讓電腦終於跟上了大腦的速度。 近日，北京大學積體電路學院楊玉超教授團隊，聯合中國科學院上海微系統與資訊技術研究所宋志棠研究員團隊等，在國際頂級學術期刊《科學》發表題為“A sub-10-millisecond neural dynamical system based on phase change memristors”（基於相變憶阻器的亞10毫秒神經動力學系統）的研究成果，在新型神經動力學計算晶片領域取得重大突破。 如何用機器運算模擬人腦思維？ 神經動力學+可控存內計算
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碾壓輝達！北大造出全球首款神經動力學晶片，最高提速478倍，突破半世紀技術瓶頸

2026年7月，中國晶片領域迎來里程碑式重磅突破！北京大學楊玉超教授團隊聯合中科院上海微系統所，成功研發全球首款基於相變憶阻器的神經動力學系統晶片，徹底打破延續半個世紀的神經動力學即時計算難題，核心任務運算速度相較輝達頂級A100 GPU最高提升478倍，相關研究成果已成功登頂國際頂級期刊《科學》，標誌著中國類腦計算技術躋身全球頂尖行列。 長期以來，全球晶片普遍沿用馮·諾依曼傳統架構，存在運算單元與儲存單元分離的核心痛點。在處理人腦模擬、腦皮層重建、神經訊號推演等複雜神經動力學計算任務時，資料需要在儲存與運算單元之間反覆搬運，不僅運算延遲極高、效率低下，還會產生巨大功耗，這也是半個世紀以來，全球始終無法實現高精度、即時神經動力學運算的核心技術瓶頸，嚴重制約腦科學、腦機介面、智能醫療等領域的發展。 此次北大、中科院聯合研發的全新晶片，徹底跳出傳統晶片架構桎梏，依託相變憶阻器存算一體技術重構計算邏輯，實現了神經動力學運算的原生硬體落地。 晶片無需頻繁搬運資料，可在儲存單元內直接完成運算處理，從底層解決了傳統GPU、CPU處理類腦計算時的效率短板與延遲問題，將複雜神經動力學運算的單步時延大幅壓縮至2.12毫秒，達到行業前所未有的即時運算水準。
碾壓輝達！北大造出全球首款神經動力學晶片，最高提速478倍，突破半世紀技術瓶頸
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重大科研突破！北大聯合中科院團隊造出全球首款相變憶阻器神經動力學晶片

一、重磅成果登《科學》，中外頂尖院所聯手攻克算力難題 近日，國際頂尖學術期刊《科學》刊發一項中國聯合攻關的重磅半導體與類腦計算研究成果。來自北京大學積體電路學院楊玉超教授課題組，攜手中國科學院上海微系統與資訊技術研究所宋志棠研究員團隊，歷經聯合研發攻堅，成功打造出全球第一款依託相變憶阻器搭建而成的神經動力學系統晶片。該項研究落地，直接打破了纏繞神經動力學領域近五十年的即時運算桎梏，為類腦模擬、腦科學重建相關研究開闢全新硬體路徑，相關完整學術論文已於當月 3 日凌晨正式上線發表。 二、核心性能實現跨越式革新，運算速度遠超主流 GPU 這款全新自研晶片最亮眼的突破集中在運算時延與處理效率兩大關鍵指標上。科研團隊通過底層器件架構、電路邏輯雙重最佳化，把神經動力學複雜運算的單步處理時延壓縮至僅 2.12 毫秒，這一資料創下同類硬體裝置全新紀錄。在腦皮層重建這類高複雜度模擬任務實測中，該晶片的運算效率對比當下市面主流高端圖形處理器（GPU）拉開巨大差距，提速區間達到 50 倍至 478 倍。長久以來，傳統通用算力硬體運算延遲高、平行模擬效率不足，始終是限制神經動力學即時模擬落地應用的核心阻礙，本次晶片研發從硬體根源上化解了這一行業痛點。
重大科研突破！北大聯合中科院團隊造出全球首款相變憶阻器神經動力學晶片
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北京大學，晶片突破：GPU最高提速478倍！

大腦皮層表面那層複雜的溝回褶皺，想要在電腦裡即時重建，過去需要昂貴的大型計算裝置離線運算良久。如今，這一局面被一顆拇指大小的晶片改寫。 新基石研究員、北京大學積體電路學院教授楊玉超團隊聯合中國科學院上海微系統與資訊技術研究所宋志棠研究員團隊，成功研製出全球首款基於相變憶阻器的神經動力學系統晶片，首次將這類複雜運算的單步時延壓縮至2.12毫秒，在腦皮層重建等任務中較目前先進圖形處理器（GPU）提速達50至478倍，一舉突破了制約神經動力學長達半個世紀的即時計算瓶頸。相關成果3日凌晨發表於《科學》。 楊玉超介紹，要讓機器像大腦那樣即時建模和理解物理世界，需要一種將神經網路與微分方程相結合的“神經動力學系統”。它能在不完整、帶噪聲的資料中重建出平滑精確的三維腦結構，應用潛力巨大。 然而，傳統計算架構存在一個核心瓶頸：儲存與計算分離，求解過程中海量的中間變數在記憶體和處理器之間反覆奔波，如同一個龐大的資料工廠，大量時間被浪費在搬運路途中，不僅延遲巨大，功耗也居高不下。
北京大學，晶片突破：GPU最高提速478倍！
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北大開源統一世界模型框架：多類合成推理任務一套搞定

世界模型（World Model）是現在AI領域最受關注的研究方向之一，其核心目標在於建構能夠對真實世界進行感知、理解、互動與預測的統一智能系統。然而，在當前研究實踐中，不同任務（如互動式視訊生成、3D 場景建模、視覺-語言-動作（VLA）控制以及多模態推理）之間普遍存在介面不統一、推理流程割裂、系統耦合嚴重等問題，研究者往往需要為每類任務單獨建構推理邏輯與工程環境，導致重複開發成本高、跨任務對比困難，從而制約了世界模型的系統性發展。為應對上述挑戰，北京大學DCAI課題組聯合快手可靈團隊、上海演算法創新研究院、中關村學院等研究人員，推出了OpenWorldLib——一個統一、規範、可擴展的先進世界模型推理框架。論文對世界模型做出了明確界定：一種以感知為核心，具備互動能力與長期記憶能力，用於理解和預測複雜世界的模型或框架。在這一統一定義下，OpenWorldLib整合了多模態理解、生成與行動能力，並建構了面向開源社區的標準化介面體系，使研究者能在同一框架中進行模型復現、對比與擴展。OpenWorldLib的核心價值體現在四個方面：通過統一介面遮蔽不同模型之間的差異；通過統一推理流程降低工程複雜度；通過統一能力定義促進跨任務對齊；通過開源生態推動世界模型領域的協同發展。框架設計整體架構Pipeline作為系統的核心調度模組，負責串聯各功能元件，實現從輸入到輸出的完整推理過程。該模組不僅支援單輪推理（forward execution），還支援多輪互動（stream execution），通過自動呼叫 Memory 模組實現上下文讀取與更新，使模型在複雜任務中保持狀態一致性與長期依賴能力。OpenWorldLib的整體架構主要分為以下幾個層次：模型抽象層（Model Abstraction）：對不同類型的世界模型進行統一抽象，無論視訊生成、3D 重建還是具身控制模型，均通過一致介面定義輸入、輸出與推理邏輯。使用者無需關心底層實現差異，按統一規範即可完成推理。推理引擎層（Inference Engine）：內建對多種推理後端的支援，使用者可便捷地基於指令碼進行呼叫。互動管理層（Interaction Manager）：針對世界模型特有的多輪互動需求（如條件視訊編輯、3D 場景逐步探索等），設計了統一的管理機制，支援狀態追蹤、條件注入和增量推理。Operator 機制Operator模組充當原始輸入（或環境訊號）與核心執行模組（Synthesis、Reasoning、Representation）之間的橋樑。世界模型需要處理來自真實世界的複雜多模態輸入——文字、圖像、連續控制動作、音訊訊號——Operator被設計用於將這些多樣化資料流進行統一標準化處理。當 Pipeline 被呼叫時，系統首先將原始輸入傳遞至 Operator 的 process() 方法。Operator承擔兩個核心功能：其一是校驗（Validation），確保輸入資料的格式、形狀與類型滿足下游模型要求；其二是預處理（Preprocessing），將原始訊號轉換為標準化的張量表示或結構化格式——例如對圖像做尺寸調整、對文字做分詞編碼、對動作空間做歸一化處理。四大核心模組Reasoning Module（推理模組）：負責多模態理解與決策，包括通用推理、空間推理與音訊推理。核心作用是將感知資訊轉化為結構化語義表示，為後續生成與行動提供依據。Synthesis Module（生成模組）：負責多模態內容生成，包括圖像、視訊、音訊以及動作序列。將模型內部推理結果轉化為可觀測或可執行輸出。Representation Module（表徵模組）：負責建構顯式世界表示，例如 3D 場景、點雲與深度資訊，為物理一致性建模與模擬驗證提供支援。Memory Module（記憶模組）：負責長期上下文管理，包括歷史資訊儲存、相關記憶檢索與狀態更新，使模型能支援多輪互動與長期依賴任務。實驗效果為了驗證框架的有效性，OpenWorldLib在多個典型世界模型任務上進行了系統評估，覆蓋視訊生成、多模態推理、3D建模與具身控制等方向，並在論文中給出了可視化結果與定性分析。互動式視訊生成在視訊生成任務中，OpenWorldLib支援導航視訊生成與互動式視訊編輯，並通過統一介面對不同方法進行評測。實驗結果表明，相較於早期方法（如 Matrix-Game 系列），新一代模型在長序列生成中顯著提升了視覺質量與物理一致性，減少了顏色漂移與結構失真等問題，同時在複雜互動條件下仍能保持穩定表現 。多模態推理能力在推理任務中，Reasoning模組能夠融合文字、圖像等多模態資訊，完成空間關係分析與複雜語義推理，並輸出具有可解釋性的結果。這一能力使模型不僅具備“生成能力”，還具備“理解與決策能力”，從而更接近真實世界中的認知過程。3D 場景生成與重建在3D任務中，OpenWorldLib通過Representation模組實現從視覺輸入到結構化三維表示的統一建模。實驗表明，雖然現有方法在大視角變化下仍存在幾何不一致問題，但整體框架能夠穩定支援多視角重建與模擬驗證，為複雜場景理解提供基礎 。Vision-Language-Action（VLA）在具身智能任務中，框架能夠將自然語言指令與視覺觀測轉化為動作序列，實現從“理解”到“行動”的閉環過程。這一能力驗證了 OpenWorldLib 在跨模態任務協同與真實世界互動中的潛力。總體而言，OpenWorldLib不僅在單任務上具備良好性能，更重要的是通過統一框架實現了跨任務能力整合與系統級協同。使用方式在具體使用過程中，OpenWorldLib支援以下幾種典型方式：單輪推理呼叫： 使用者通過Pipeline介面直接輸入多模態資料，完成一次完整推理，適用於視訊生成、推理等標準場景。多輪互動執行： 通過stream()介面，系統自動呼叫Memory模組維護歷史狀態，支援互動式視訊編輯或具身控制等複雜任務。模型擴展與接入： 框架提供統一的模組範本（Operator / Reasoning / Synthesis / Representation / Memory），開發者只需實現對應介面即可接入新模型，無需修改整體架構。開源生態與社區支援： 項目已支援視訊生成、3D建模、VLA控制與多模態推理等多類任務，提供完整文件與示例，鼓勵社區通過Issue與Pull Request參與共建。綜上，OpenWorldLib通過統一介面與模組化設計，使世界模型的使用從“複雜工程系統”轉變為“標準化工具呼叫”，不僅顯著降低了研究與開發門檻，也為未來多模態智能系統的建構提供了可復用的基礎設施。 (量子位)
北大開源統一世界模型框架：多類合成推理任務一套搞定
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北大連夜宣佈好消息！攻克1奈米晶片技術，中國又“換道超車”

長期以來，我們的晶片一直被西方卡脖子，高端光刻機和製程專利全被拿捏，只能跟在別人後面被動追趕。2026年2月，北大邱晨光團隊放出顛覆性成果，1奈米鐵電電晶體。這不是常規小升級，是直接更換核心材料、重構晶片架構。完全繞開EUV光刻機的限制，還實現了超低功耗與存算一體的核心突破。全套技術擁有完整自主智慧財產權，未來甚至能實現反向技術封鎖，中國晶片終於從跟著跑，變成了自己開新路。全球晶片行業幾十年，一直被西方牢牢掌控遊戲規則。他們以矽基晶片為基礎，不斷壓縮製程，把所有國家都鎖死在依賴高端光刻機的賽道里。我們就算晶片設計能力追上，製造環節還是被死死卡住，處處被動。北大團隊的成果，是真正意義上的換道超車。這款鐵電電晶體，和傳統矽基晶片原理完全不同，西方用光刻機築起的技術高牆，在這條新賽道上直接失效。這項技術最厲害的地方，是一次性解決了現代晶片的兩大致命短板。第一個是功耗過高的行業頑疾。現在AI大模型、資料中心算力越強耗電越誇張，北大這款電晶體工作電壓僅0.6伏，能耗比國際頂尖水平再降一個數量級，幾乎只有傳統晶片的十分之一。第二個是存算一體的架構革命。傳統晶片計算和儲存單元分開，大量電能浪費在資料搬運上，鐵電電晶體把儲存和計算合二為一，實現邊存邊算，從根源上解決AI算力的能耗瓶頸。這兩項優勢疊加，直接推倒了制約人工智慧發展的能耗牆。更關鍵的是，這項技術從材料、結構到製造工藝，100%中國自主研發，擁有完整的底層核心專利。未來西方想發展同類晶片，很可能繞不開中國技術壁壘，全球晶片格局直接迎來攻守易形。很多人以為1奈米需要更先進的光刻機，這是最大的誤區。北大的技術根本不走矽基精細化老路，自然徹底不需要高端光刻機，用物理原理突破替代了製程內卷。西方幾十年堆出來的壁壘，在這條新路線上幾乎沒用。目前這項成果已經完成實驗室驗證，性能達到國際頂尖水平，不是空概念，是能落地產業化的真實技術。雖然從實驗室到量產還有細節要攻克，但最核心的技術方向已經完全打通，剩下的只是時間問題。這次突破的意義，遠不止一項技術升級。過去我們一直在西方定好的賽道里跑，標準、裝置、專利全是人家說了算，再努力也受制於人。現在我們自己開闢新賽道、自己定行業標準、自己掌握核心專利，從被動追趕者變成了賽道主導者。當然我們也要保持理性，實驗室成功不等於立刻全面商用，晶片產業需要全產業鏈協同進步。但這次突破，讓我們徹底握住了發展主動權，再也不會被單一技術卡脖子。這是中國晶片打破壟斷的里程碑事件，更是中國科技自主創新、換道超車的全新起點。 (科技直擊)
北大連夜宣佈好消息！攻克1奈米晶片技術，中國又“換道超車”
科技#中國製造#1奈米#晶片技術
請注意，攻克不等於可以量產，否則華為手机不會停留在7納米。是耶？請前輩賜教。