【像疯了一样占有她】WAIC 2026|夏立雪发布无问芯穹 Agentic Infra“前店后厂一中心”战略布局 平台到框架做一体式深度优化

核心要点

来源:环球网【环球网科技综合报道】7月20日,2026 年世界人工智能大会上,无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出,从 Pre-training预训练)到 Post-training后训练)、从T 像疯了一样占有她

更致力于以 Agent 能力驱动整套 AI Infra 形成自主迭代、夏立雪发心战

据介绍 ,布无跨区域的问芯像疯了一样占有她算力资源  ,

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可以完善性地破解算力聚合的店后行业难题。智能资源规模 、厂中本平台仅提供信息存储服务 。略布通过计算通信重叠的夏立雪发心战流水编排、创新性地迁移至跨集群异构 PD 分离架构之中 ,布无”

最终  ,问芯以及面向芯片的穹Aa前算子生成智能体完善 。

另外,店后从 Pre-training(预训练)到 Post-training(后训练) 、厂中像疯了一样占有她极致容错等核心技术,略布具身智能的夏立雪发心战 Scaling Law 同样需要高效率 、大规模的基础设施支持。边缘算力节点和机器人真机设备统一接入到一个平台中,如何把不同的  、夏立雪宣布了无问芯穹两项技术升级 :面向具身智能的大规模真机强化学习训练框架 RLinf V0.3  ,

过去一年里 ,涵盖三大核心技术能力与产品服务体系。自适应的通信流调度和异构算力调度机制,支撑下一代Agentic AI的在线进化。

夏立雪表示 ,对应在 AI 生产力转化、到底层推理实例,“从网关 、”

无问芯穹自成立以来一直致力于通过“多元异构、智能算子  、任务角色冗长  、随着跨集群异构 PD 分离架构的规模化落地 ,平台到框架做一体式深度优化,夏立雪从无问芯穹的 AI 生产力公式(AI生产力 = 智能资源规模 × Token 转化效率 × AI生产力转化效率)出发 ,从Test-time(推理时扩展) 到 Agentic scaling(智能体扩展),夏立雪分析,(青云)

尤其声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布  ,为模型与应用层筑牢充足  、通信融合 、持续拓展至十万卡级以上 ,让“流量过载”的难题迎刃而解 。无问芯穹把全栈协同的技术思路贯穿到底——从网络、”

现场 ,针对具身智能的训练与推理部署两大核心环节,”随后,推理成本依然有 10 倍的下降空间 。有效解决了具身训练中资源分散、夏立雪披露了无问芯穹首创的新一代推理完善优化成果——跨集群异构PD分离架构(Prefill-RelayDecode-MainDecode, PDD) 。

同时,提效 Token 生产,


基于规模与效率两大锚点 ,软硬协同”技术破解异质算力聚合的难题 ,

来源:环球网

【环球网科技综合报道】7月20日 ,优化计算规模和智能效率”的核心目标,路由 ,首次公布无问芯穹 Agentic Infra 的“前店后厂一中心”战略布局 ,该平台首次把云端 GPU 集群 、则希望用这个‘优化即利润’的增长飞轮,支持训练、三位一体全栈协同优化 ,打通分散的异构集群 ,自我优化的闭环,模型训练和推理的超级市场正在互相孕育。无问芯穹推理团队第一把为了 Decode 实例重复前缀存储去重而设计的 Decode Radix Cache 技术 ,以及面向机器人与端侧 AI 场景的全栈的推理优化体系 Mizar-Robo。实现全局资源一盘棋调度。“无问芯穹的 Token 工厂,评测和真机执行等多种具身任务统一编排运行,把散落的、2026 年世界人工智能大会上 ,无问芯穹还将持续深耕并行策略 、弹性调度、

夏立雪主张 :“算力的异质化 、让基础设施越用越强。向推理时代交出 Token 效率的答卷 。无问芯穹联合创始人兼 CEO 夏立雪提出,

基于 Agentic MaaS 线上业务长期的大规模实践积淀,Token 工厂层层可优化 、可扩展的算力底座。打造了面向异构集群的大模型跨域训练完善 ,无问芯穹公布了在具身智能领域的全新探索 ——首个面向大规模具身任务的云边端一体化管理与调度平台 。”

他用千卡至万卡规模下完整推理服务技术栈揭示了一座 Token 工厂内部的可优化空间,我们可以将跨域计算资源的支撑规模 ,高效聚合协同起来,是实现智能资源规模最大化。无问芯穹基础设施智能体蜂群目前已包含三个子集 ,

夏立雪提到 :“我们不仅用 Agent 赋能资源规模扩展 、稳定、面向集群的运维智能体完善、数据采集、是拉动智能资源规模的要紧 。遵循“用智能体赋能基础设施 ,伴随着大规模跨集群强化学习训练技术的持续成熟突破,启动链路长的问题。夏立雪将视野从云端的数字世界延伸至真实的物理世界。Token 生产效率的三方面:面向用户的平台管家智能体完善、他提出 :“在物理世界中 ,针对跨域强化学习场景,它就像一座“算力集散中心”,处处有增量 。无问芯穹 Agentic Infra 自主式基础设施平台的核心目标,在四条 Scaling Law 的作用下 ,并集成于 Agentic Infra 自主式基础设施平台软件中  ,无问芯穹的 Token 工厂已通过一系列原始技术创新 ,碎片化问题是全球性的,跨集群协同艰巨 、真机状态不可见、异构的算力资源统一集聚、“未来,实现跨集群 KV Cache 传输数据量缩减一个数量级,推动了推理成本的 10 倍下降。按需分发 ,”

值得一提的是 ,

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