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摘要：针对AI小智设备无法识别声源方向的痛点，提出采用AR1106声源定位模组的外接扩展方案。该方案通过独立双麦克风阵列和TDOA算法实现±10°精确定位，不占用主机算力，即插即用。AR1106独立完成指令触发、方向识别和舵机转向全流程，支持5米内180°范围定位，响应速度达毫秒级。方案保持AI小智原有功能不变，仅通过标准接口实现"指令识别+方向定位"协同，有效解决多人场景下的
AI硬件创业，看起来很酷，做起来全是坑。真正的壁垒不是技术，而是对用户的深度理解、对供应链的极致把控、对产品细节的死磕，以及对市场节奏的精准把握。从爆改火火兔到年销10万台，FOLOTOy走过了一条务实而坚韧的路。他们没有一开始就追求"颠覆性创新"，而是从真实需求出发，快速试错、快速迭代、快速止损。在AI硬件这个赛道上，活下来比跑得快更重要。
Cerebras的晶圆级引擎(WSE)技术对英伟达构成多维挑战：技术上，WSE-3通过单芯片集成90万核心和44GB片上SRAM，在算力密度和内存带宽上实现突破，特别适合大模型训练；市场上，Cerebras聚焦高端科研和超大模型训练利基市场，提供软硬一体解决方案；生态上采取垂直整合策略，简化开发体验。虽然短期内难以撼动英伟达的CUDA生态主导地位，但Cerebras已证明颠覆性架构在特定领域的优势
OpenHarmony 跨平台 SIG 已形成全覆盖、多技术栈、低门槛Web 前端→ 优先 RN / Cordova / Ionic移动端原生→ 优先 KMP / Flutter桌面/嵌入式→ 优先 Electron / Qt基础能力补齐→ 直接用 ApplicationTPC 三方库所有框架均遵循开源规范，持续迭代更新，是现有应用一键上鸿蒙的最优路径。
大多数人都还没意识到这意味着什么……对创业者、供应链、整个世界都将产生深远影响。AI硬件不是将要发生，而是已经切实发生在我们身边了。• 你的供应链稳了吗？• 你的技术团队强了吗？• 你准备好迎接Physical AI时代了吗？Lenny’s Podcast - 《为什么我们正处于AI硬件热潮的开端》Caitlin Kalinowski（前OpenAI、Meta、Apple硬件负责人）2026年5月
想把 LLaMA 的上下文从 4K 拉到 32K，但一跑就 OOM？别急着换模型。FlashAttention 的分块机制配合 ops-transformer 的 chunked prefill，让你在昇腾NPU 上跑 32K 上下文成为可能。这篇文章手把手带你配置长上下文环境，30 分钟搞定。
你不是搞算子的，用 Python ACL 就够了。
摘要 本文深入分析了鸿蒙PC应用启动性能优化的关键策略。作者指出，与传统移动应用不同，鸿蒙PC启动的核心不是页面初始化，而是整个状态系统的恢复，包括Workspace、Focus、Task等多个运行时环境。文章揭示了常见误区，如将所有初始化操作集中在启动阶段，导致主线程阻塞。提出了八大优化方案：Workspace延迟恢复、Store分级初始化、AI Runtime后置、首页状态精简、启动快照构建、
刚接触昇腾NPU算子开发那会，我被一个问题砸懵了：为什么写个矩阵乘法要3000行代码？而且大部分代码是在调内存、调流水、调同步，真正算矩阵乘法的代码不到10%。直到我发现了（CANN Template Library for Ascend），才知道算子开发还能这么玩。
正在用昇腾NPU 跑大模型推理，被以下几个问题困扰？别急着加 GPU。换个 attention 算子就能解决。ops-transformer 仓库（https://atomgit.com/cann/ops-transformer）里的 FlashAttention 算子，把 PyTorch 原生 attention 换成它，延迟直接砍到 1/3，显存占用降到原来的 1/5。这篇文章手把手带你从零开
