人工智能相关文章

智能配电网源网荷储有功功率快速调节方法研究

源网荷储有功功率调节主要通过实时采集风光出力与负荷数据，结合固定阈值实现源网荷储各环节的功率调整。由于缺乏对风光出力场景的精细化细节划分导致调节策略无法适应多变的自然条件，其调节稳定性较差。对此，提出智能配电网源网荷储有功功率快速调节方法研究。结合DBSCAN密度聚类算法对风光出力历史数据进行场景聚类，通过挖掘不同时段、季节及气候条件下的出力模式，将连续的风光数据离散化为典型场景集合。利用场景聚类结果定义状态转移概率矩阵，采用马尔科夫算法刻画风光出力与负荷需求的动态演化规律，实现短时功率缺额的精准预测。采用一致性算法将源、网、荷、储建模为通信互联的智能体，以功率需求预测结果为总功率目标，使智能体通过局部信息交互迭代更新功率分配值。在实验中，对提出的方法进行了调节稳定性的检验。最终测试结果表明，采用提出的方法进行功率调节时，算法的峰谷差变化率均低于13%，具备较为理想的调节效果。

发表于：2026/8/12

基于改进YOLOv11n的碳钢表面腐蚀检测算法

针对目前金属腐蚀识别模型识别精度低，以及参数多难以满足在计算资源有限的移动设备和嵌入式设备中部署的问题，提出一种基于YOLOv11n的轻量化腐蚀检测模型。该模型采用MobileNetV4作为主干网络，有效降低模型参数量和计算量；其次，使用跨尺度特征融合模块（CCFM）优化颈部网络结构，在提升多尺度目标检测精度的同时减少模型参数和计算量；并在C3K2模块中集成双时相特征聚合模块（BFAM），显著增强模型对腐蚀纹理细节的感知能力；最后，引入Inner-MPDIoU损失函数，增强了模型的收敛性和稳定性。实验结果表明，改进后的模型与原模型相比模型参数量降低51.2%，计算量降低25.4%，精确率P、召回率R和mAP50分别提高1.1%、4.0%和0.6%，体现了改进算法的有效性。

发表于：2026/8/12

国内首个成功运行超2万亿参数大模型的超节点上线

8月12日，阿里云宣布灵骏真武M890超节点实例正式上线，首批已在乌兰察布地域开售。企业级客户无需自建机房，即可在云上直接开通64卡高速互联算力单元，单实例最高可承载十万亿参数级MoE大模型推理。该实例是国内首个成功运行超2万亿参数大模型的超节点形态算力，目前Kimi K3和Qwen3.8 Max均已通过该实例对外提供服务。该实例搭载ICN Switch 1.0互联芯片，多场景性能较上一代真武810E最高提升三倍，底层依托灵骏智算平台，单集群最高可支持13万卡异构算力混布，可弹性扩展至百万卡级别。

发表于：2026/8/12

英伟达思科等120家组织提议建立AI智能体事故追踪机制

8 月 12 日消息，据外媒 Axios 今日报道，包括英伟达、思科和 CrowdStrike 在内的 120 多个组织组成的联盟正在提议为 AI 智能体制定一个新的事件报告框架，该框架将要求参与公司披露某些智能体事故，并保存详细的事故记录。

发表于：2026/8/12

Gartner预估2026年AI推理支出首次超越模型训练

8 月 11 日消息，市场调查机构 Gartner 昨日（8 月 10 日）发布博文，预测 2026 年全球 AI 优化基础设施即服务（AI-optimized IaaS）支出将达到 420 亿美元（注：现汇率约合 2,837.25 亿元人民币），同比增长 96%。

发表于：2026/8/12

Manus官宣脱离Meta独立

8月12日报道，今天，Manus发布《致Manus用户的一封信》，宣布即将恢复以独立公司的形式运营，继续为全球数百万用户提供服务。作为恢复独立运营及遵守特定司法辖区监管要求的一部分，部分用户在2025年12月29日Meta收购当天或之后产生的数据，将于8月下旬被删除。

发表于：2026/8/12

基于机器学习与卫星遥感的底层缺氧预测

沿海缺氧严重威胁海洋生态系统的稳定性。鉴于传统观测手段成本高昂且在时空尺度上存在局限，机器学习与卫星遥感技术已被广泛应用于缺氧预测，但现有多数模型仍面临“黑箱”特性及预测周期短等挑战。结合1998—2019年墨西哥湾北部原位溶解氧数据与卫星遥感影像（海表温度、盐度、叶绿素a），构建了一个兼具物理机制可解释性与长时序外推能力的缺氧空间预测模型。结果表明，XGBoost模型展现了最优的预测性能，成功重建了2003—2019年夏季缺氧区空间分布，并有效填补了观测缺失年份的数据空白。SHAP分析揭示，海表温度主导的层化效应和盐度反映的淡水输入是关键驱动因子。本研究证实了融合卫星遥感与可解释性机器学习在缺氧长期连续监测中的巨大潜力。

发表于：2026/8/11

基于StatAvg的网络安全数据共享策略研究

随着物联网（IoT）和人工智能（AI）技术的快速发展，网络安全威胁日益复杂化，传统的入侵检测系统（IDS）面临巨大挑战。联邦学习（FL）作为一种新兴的隐私保护分布式学习方案，能够有效地解决数据隐私和集中式训练的矛盾。然而，FL在实际应用中常常遇到数据非独立同分布（non-iid）的问题，这严重影响了全局模型的性能。提出了一种名为StatAvg的统计平均方法，旨在缓解FL中的数据异质性问题。StatAvg通过让FL客户端共享本地数据统计信息（如均值和方差），服务器聚合生成全局统计信息用于数据标准化，从而改善模型收敛。主实验在TON-IoT和CIC-IoT-2023两个网络安全数据集上进行，StatAvg的性能显著优于现有的FedAvg、FedLN和FedBN等方法，平均提升了检测准确率和F1分数4%~17%。……

发表于：2026/8/11

基于算法稀疏性的卷积神经网络加速方法研究

尽管CNN经剪枝及ReLU激活后具有显著稀疏性可提升推理效率，但稀疏分布不规则易导致负载不均衡。此外，卷积与池化串行执行造成的访存带宽浪费限制了性能。为解决以上问题，提出一种稀疏CNN加速算法和卷积池化融合方法，并在寒武纪MLU上进行了验证。首先，设计基于CSR格式的自适应SpMV算法AdaSpConv，通过动态任务分配有效解决核心间负载均衡问题；其次，提出CSR-CP存储格式实现卷积与池化的算子融合，减少数据搬运并显著降低访存延迟。实验结果表明，在MLU370-S4平台上，AdaSpConv峰值性能达0.828 GFLOP/s，有效访存带宽达3.39 GB/s，性能显著优于Scalar、Vector及Adaptive算法；基于CSR-CP存储格式，VGG-16和ResNet-50的卷积运算较传统方法分别加速2.87倍和1.99倍。

发表于：2026/8/11

供应不足 传英伟达Rubin Ultra将降低HBM4配置

8月11日，据Tom's hardware报道，为应对高带宽内存（HBM）供应吃紧的问题，英伟达（Nvidia）正在测试Rubin Ultra的较低HBM容量的配置，其中就包括192GB与256GB，部分设计也从原先公布的HBM4E改为了HBM4。

发表于：2026/8/11

微软最快9月发表Maia 300芯片 已与台积电洽谈产能

据外媒The Information引述知情人士报道称，微软正计划最快今年9月发布其新一代人工智能（AI）芯片Maia 300，并已与台积电洽谈确保明年出货30多万颗的产能。

发表于：2026/8/11

英伟达牵头组建5000亿美元人工智能计算基础设施融资平台

8 月 11 日消息，NVIDIA（英伟达）当地时间 10 日宣布与阿波罗、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛、KKR 这 6 家顶尖金融机构签署谅解备忘录，共同打造一个可调动 5,000 亿美元（注：现汇率约合 3.38 万亿元人民币）第三方资金的人工智能计算基础设施融资平台。

发表于：2026/8/11

首创全模块化设计 阿里云数据中心交付工期缩短至100天

8月10日，阿里云对外披露，基于其首创的全模块化设计架构，其大型AIDC数据中心的交付工期已缩短至100天，远低于国内传统交付周期的6至12个月和美国的12至18个月。在工期大幅缩短同时，阿里云AI数据中心整体建设成本还降低了10%以上。今年，阿里云计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。

发表于：2026/8/11

双芯筑基！海光信息亮相用友2026全球商业创新大会

海光信息受邀参会，重点分享企业数智化运营、工业智能两大典型场景的海光方案，并介绍海光在研发设计、生产制造、供应链协同等50多个AI应用场景中的探索与实践成果。

发表于：2026/8/11

研究称中国人形机器人占全球出货量超97%

据彭博社报道，最新行业研究数据显示，2026年上半年，中国人形机器人制造商占全球出货量的97%以上，证实中国在这一新兴领域对美国竞争对手建立了早期领先优势。

发表于：2026/8/11