北京邮电大学

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Physical AI迎来首个端边云统一推理运行时:北邮、北大、清华、明体科技等联合推出PhyAI

来自北京邮电大学、北京大学、清华大学、南京大学、明体科技及面壁智能的联合团队推出了 PhyAI,这是首个面向 Physical AI 的端边云统一推理运行时。针对当前具身智能在离线评测、云端强化学习 Rollout、端侧实时控制、工厂服务等四类场景中需维护四套代码、迁移成本高及效率参差不齐的问题,PhyAI 实现了单套代码的全场景无缝迁移。其核心架构包含 Model Adapter 和 Scheduler,统一管理调度、算子融合与多卡并行。在 Benchmark 评估中,PhyAI 相对官方实现产生了 1.40 倍至 4.65 倍的显著加速,例如将 MiniCPM-Robot 在 H100 上的推理延迟从 105.38ms 骤降至 22.64ms;在多机器人真机并行场景中,延迟最高降低 2.3 倍并消除了卡顿。文章提出了关键分析模型“Control-Time Roofline”,指出在算力过剩的 GPU 上,物理环境响应已成为新瓶颈,单纯降低模型推理延迟无法线性提升机器人的整体控制频率,这为具身智能算法与硬件的协同设计提供了全新的量化依据。

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第一批做FDE的人,离高薪差远了

本文深入报道了Forward Deployed Engineer(前线部署工程师)这一新兴职业在国内的真实生存现状,反驳了培训机构“零基础年薪百万”的炒作。文章指出,尽管大模型兴起带动了企业AI落地的强烈需求,使得FDE招聘量大增(美国Indeed数据显示相关岗位从2025年4月的643个增至2026年4月的5330个,同比增长729%),但第一代FDE从业者普遍面临收入远不及预期、市场标准缺失和高强度劳动的挑战。通过采访五位背景各异的FDE从业者——包括00后全职员工冯又又、自由职业者82LSF、日薪200元的实习生哲伟、服务亿元级营收企业的创业者XIAO以及社群发起人Lawted,文章揭示了FDE的真实工作远不止写代码,更多是驻场梳理混乱的业务流程、清洗散落在微信和Excel里的数据、培训员工和建立信任。商业模式尚未定型,有人按项目收费,有人尝试订阅服务和降本抽成,但企业往往只愿为结果买单。FDE被从业者称为AGI的“补丁”或过渡性载体,其核心价值在于跨越AI产品与企业业务之间的落地鸿沟,所需的是技术、业务和沟通能力的复合叠加,目前仍处于“有生意、没行业”的早期阶段。

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