[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"site-home-live-entry-setting":3,"site-header-contests":8,"news-detail-news-35":49,"site-header-camps":103},{"enabled":4,"title":5,"statusText":5,"buttonText":5,"campSlug":5,"stage":6,"classroomId":7,"hasClassroom":4},false,"",0,null,{"total":9,"list":10,"pageNum":44,"pageSize":45,"size":9,"startRow":44,"endRow":9,"pages":44,"prePage":6,"nextPage":6,"isFirstPage":46,"isLastPage":46,"hasPreviousPage":4,"hasNextPage":4,"navigatePages":47,"navigatepageNums":48,"navigateFirstPage":44,"navigateLastPage":44},3,[11,25,35],{"slug":12,"title":13,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":15,"sponsor":16,"description":17,"organizer":18,"startTime":19,"endTime":20,"registrationDeadline":21,"status":22,"dashboardVisibility":23,"createdAt":24},"spring2026","2026春季启元人工智能大赛","https:\u002F\u002Fwww.bilibili.com\u002Fblackboard\u002Flive\u002Flive-activity-player.html?cid=1822703816&quality=0","200,000","麒麟软件有限公司","“2026春季启元人工智能大赛”是由启元实验室主办的面向全国人工智能领域开发者、科研人员及高校学生的权威赛事。大赛旨在促进与培养具备工程实践能力和创新能力的优秀人工智能领域开发者、推广国产软硬件技术与生态、助力国家人工智能产业高质量发展。\n各参赛选手需在规定的比赛周期内，依据赛事规则选定赛题并完成相应挑战，优胜者将共同角逐总额20万元的赛事奖金池，并且还将有机会获得实习和知名企业优质岗位内推资格。","启元实验室","2026-04-19 16:00:00","2026-07-13 16:00:00","2026-06-16 16:00:00","ongoing","private","2026-04-16 08:00:00",{"slug":26,"title":27,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":28,"sponsor":7,"description":29,"organizer":18,"startTime":30,"endTime":31,"registrationDeadline":32,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":34},"autumn2025","2025秋季启元人工智能大赛","150,000","“2025秋季启元人工智能大赛”是由启元实验室主办的面向全国人工智能领域开发者、科研人员及高校学生的权威赛事。大赛旨在促进与培养具备工程实践能力和创新能力的优秀人工智能领域开发者、推广国产软硬件技术与生态、助力国家人工智能产业高质量发展。","2025-11-08 08:00:00","2026-01-13 08:00:00","2025-12-30 08:00:00","ended","2025-11-03 08:00:00",{"slug":36,"title":37,"logo":7,"liveUrl":14,"prize":38,"sponsor":7,"description":39,"organizer":18,"startTime":40,"endTime":41,"registrationDeadline":42,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":43},"summer2025","启元人工智能大赛(系统方向)","80,000","启元人工智能大赛由启元实验室主办，其中系统赛道基于启元实验室九源软件栈的相关开源项目，通过拉动开源社区力量，一方面促进国产智能计算生态的发展，另一方面也为人工智能系统方向的学生及从业者提供一个实践平台。","2025-07-08 08:00:00","2025-08-25 08:00:00","2025-07-22 08:00:00","2025-06-22 08:00:00",1,5,true,8,[44],{"newsDetail":50,"processedData":72},{"publishTime":51,"img":52,"keywords":53,"treeType":44,"description":54,"showStatus":44,"updateTime":55,"type":44,"title":56,"content":57,"nextArticle":58,"createTime":55,"sortOrder":63,"canonicalPath":64,"id":65,"contentType":66,"prevArticle":67},"2026-04-25 08:00:00","https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002Fportal_news\u002Fnews_35_fm.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=gREdps4k2M2tWxG2RqkBZ0LFEhY%3D","NineToothed 0.25.0,AOT编译,版本发布,编译优化,AI编译器","NineToothed 0.25.0 版本发布，重点更新 AOT 编译体验，从编译速度、智能化能力和易用性三个方面进行优化。","2026-10-22 20:38:11","NineToothed 0.25.0 发布：让 AOT 编译更快、更聪明、更好用","![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002Fportal_news\u002Fnews_35_zw01.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=I%2FGl5D8yQilIRPkEWmIarohi9kw%3D)\r\n\r\n在智能计算领域不断追求极致性能的今天，九齿正式推出 **NineToothed 0.25.0** 版本，将'ninetoothed.build' 从“能用”推进到了“好用”。从自动调优支持、到运行时重新调优、再到内核特化与启动路径提速，**NineToothed 0.25.0** 版本让 AOT 编译在真实工作负载下真正能打。\r\n\r\n### 1. AOT 也能自动调优\r\n\r\n在过去，自动调优（auto-tuning）通常意味着你要在运行时把算子跑一遍、选出最优配置。这与 AOT“先编译好、再部署上线”的理念天然有张力。\r\n\r\n本次发布中，'ninetoothed.build' 生成的 AOT 产物开始原生支持自动调优：\r\n\r\n- 产物自带**自动调优缓存**（auto-tuning cache）；\r\n- 底层由**线程安全的 unordered map 模板**支撑，多线程环境下也能稳定读写。\r\n\r\n这使得 AOT 编译产物在编译阶段即可享受自动调优带来的性能收益，无需在部署前进行繁琐的“线下打表”操作。\r\n\r\n\r\n### 2. 运行时重新调优：不再一次定终身\r\n\r\n仅仅“带着调优结果出厂”还不够。真实世界里，shape、batch size、硬件环境都会变——一份在编译期选出的“最优配置”，过几周可能就不再最优了。\r\n\r\n0.25.0 引入了**运行时重新自动调优**：编译出来的产物可以在运行时发现负载发生变化，并重新触发调优流程，把新的最优配置写回缓存。\r\n\r\n换句话说，你的 AOT 产物现在会**随着工作负载演化而自适应**，而不是被编译时的一次性判断锁死。\r\n\r\n\r\n### 3. Stride-1 特化：为连续张量解锁更紧凑的代码\r\n\r\n对连续（contiguous）张量的特化是一项非常经典、但收益显著的优化。\r\n\r\n在 AOT 路径上，我们现在会**针对每个张量单独判断是否为 stride-1**，并在代码生成时相应地特化。对于输入大多连续的常见场景，编译出的内核会更紧凑、访存模式更干净，性能自然也随之上去。\r\n\r\n\r\n### 4. 启动路径提速：省下每一次调用的开销\r\n\r\n即便内核本身很快，如果每次 launch 都要额外花几微秒做准备，累计起来在高频调用场景下仍然是一笔可观的开销。\r\n\r\n九齿 0.25.0 版本对 AOT 的**启动路径**做了重构与精简，显著降低了每次调用的固定成本。对于调用频率高、单次耗时短的算子，这一改动的带来的收益最为明显。\r\n\r\n\r\n### 5. 更顺手的 'ninetoothed.build' API\r\n\r\n除了性能上的提升外，九齿 0.25.0 也在打磨使用体验，该版本对 'ninetoothed.build' 的 API 进行了一系列**工效学改进**——构建和调用 AOT 产物的流程更加顺畅，代码更加简洁易懂。\r\n\r\n### 6. 全新教程：'ninetoothed.build' 从零上手\r\n\r\n如果你是第一次接触 'ninetoothed.build'，或者想系统了解 AOT 路径现在到底能做到什么程度，我们新增了一份完整的教程：\r\n\r\n🔗地址：https:\u002F\u002Fninetoothed.org\u002Fbuild.html\r\n\r\n教程覆盖了从编写算子、生成 AOT 产物、到集成调用的完整链路，是这个版本最值得一读的配套材料之一。\r\n\r\n### 7. 社区与工程侧\r\n\r\n- 新增 **'CONTRIBUTING.md'**：欢迎任何想参与 'ninetoothed' 的朋友先读它。\r\n- README 中加入了 AtomGit 徽章。\r\n- 修复了 PyPI 发布工作流中的产物上传问题，保证后续发版更顺畅。\r\n\r\n### 8. NineToothed 0.25.0 更新总结\r\n\r\n这一版的核心信号很明确：**AOT 不应该以牺牲灵活性为代价**。自动调优、运行时重调、针对性特化，这些过去被视作“JIT 专属”的能力，正在被我们一项项搬到 AOT 路径上。\r\n\r\n如果你在做推理部署、端侧算子、或者对启动开销敏感的高频调用场景，0.25.0 非常值得一试。\r\n\r\n欢迎在 Issue 区与我们交流使用体验，也欢迎通过 PR 一起把 'ninetoothed' 推得更远。\r\n\r\n\r\n## 加入启元人工智能大赛，共筑智能计算未来\r\n\r\n值得一提的是，九齿 0.25.0 版本的发布正值 **2026 春季启元人工智能大赛**启动之际，本届赛事设立 20 万元奖金池，诚挚邀请你将九齿 0.25.0 应用于实战：\r\n\r\n- **九齿开发赛道**：基于新版本的调优机制与特化能力，挑战极致算子性能；\r\n- **九齿.skill 创新挑战赛道**：利用大模型驱动九齿能力增强，探索编译优化的新范式。\r\n\r\n大赛已于 2026 年 4 月 18 日启动报名，将于 **5 月中旬正式开赛**（具体日期请关注官方通知）。\r\n\r\n👉 报名入口：https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\r\n\r\n👉 扫码入群：扫描下方二维码加入官方社群，获取算力申请指南与赛题预告。\r\n\r\n![](https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002Fportal_news\u002Fnews_35_zw02.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=GOu8x8BmbkpiYGl0ZFd%2FkIwfvPw%3D)\r\n\r\n>点击 **【阅读原文】** 访问 InfiniTensor 官方网站，报名参加 2026 春季启元人工智能大赛！",{"publishTime":59,"createTime":55,"canonicalPath":60,"id":61,"title":62},"2026-04-24 08:00:00","\u002Fnews\u002Fnews-34","news-34","春日启航，智创未来！2026 年启元实验室大模型与人工智能系统春令营圆满落幕",39,"\u002Fnews\u002Fnews-35","news-35","markdown",{"publishTime":68,"createTime":55,"canonicalPath":69,"id":70,"title":71},"2026-04-30 08:00:00","\u002Fnews\u002Fnews-36","news-36","科技赋能设计，生态融合艺术：九源智能计算系统生态联合体与中央美术学院设计学院成功举办技术交流会",{"htmlContent":73,"headings":74},"\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002Fportal_news\u002Fnews_35_zw01.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=I%2FGl5D8yQilIRPkEWmIarohi9kw%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>在智能计算领域不断追求极致性能的今天，九齿正式推出 \u003Cstrong>NineToothed 0.25.0\u003C\u002Fstrong> 版本，将'ninetoothed.build' 从“能用”推进到了“好用”。从自动调优支持、到运行时重新调优、再到内核特化与启动路径提速，\u003Cstrong>NineToothed 0.25.0\u003C\u002Fstrong> 版本让 AOT 编译在真实工作负载下真正能打。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"1-aot-也能自动调优\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#1-aot-也能自动调优\" aria-label=\"跳转到标题：1. AOT 也能自动调优\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>1. AOT 也能自动调优\u003C\u002Fh3>\u003Cp>在过去，自动调优（auto-tuning）通常意味着你要在运行时把算子跑一遍、选出最优配置。这与 AOT“先编译好、再部署上线”的理念天然有张力。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>本次发布中，'ninetoothed.build' 生成的 AOT 产物开始原生支持自动调优：\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>产物自带\u003Cstrong>自动调优缓存\u003C\u002Fstrong>（auto-tuning cache）；\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>底层由\u003Cstrong>线程安全的 unordered map 模板\u003C\u002Fstrong>支撑，多线程环境下也能稳定读写。\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>这使得 AOT 编译产物在编译阶段即可享受自动调优带来的性能收益，无需在部署前进行繁琐的“线下打表”操作。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"2-运行时重新调优-不再一次定终身\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#2-运行时重新调优-不再一次定终身\" aria-label=\"跳转到标题：2. 运行时重新调优：不再一次定终身\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>2. 运行时重新调优：不再一次定终身\u003C\u002Fh3>\u003Cp>仅仅“带着调优结果出厂”还不够。真实世界里，shape、batch size、硬件环境都会变——一份在编译期选出的“最优配置”，过几周可能就不再最优了。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>0.25.0 引入了\u003Cstrong>运行时重新自动调优\u003C\u002Fstrong>：编译出来的产物可以在运行时发现负载发生变化，并重新触发调优流程，把新的最优配置写回缓存。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>换句话说，你的 AOT 产物现在会\u003Cstrong>随着工作负载演化而自适应\u003C\u002Fstrong>，而不是被编译时的一次性判断锁死。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"3-stride-1-特化-为连续张量解锁更紧凑的代码\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#3-stride-1-特化-为连续张量解锁更紧凑的代码\" aria-label=\"跳转到标题：3. Stride-1 特化：为连续张量解锁更紧凑的代码\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>3. Stride-1 特化：为连续张量解锁更紧凑的代码\u003C\u002Fh3>\u003Cp>对连续（contiguous）张量的特化是一项非常经典、但收益显著的优化。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>在 AOT 路径上，我们现在会\u003Cstrong>针对每个张量单独判断是否为 stride-1\u003C\u002Fstrong>，并在代码生成时相应地特化。对于输入大多连续的常见场景，编译出的内核会更紧凑、访存模式更干净，性能自然也随之上去。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"4-启动路径提速-省下每一次调用的开销\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#4-启动路径提速-省下每一次调用的开销\" aria-label=\"跳转到标题：4. 启动路径提速：省下每一次调用的开销\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>4. 启动路径提速：省下每一次调用的开销\u003C\u002Fh3>\u003Cp>即便内核本身很快，如果每次 launch 都要额外花几微秒做准备，累计起来在高频调用场景下仍然是一笔可观的开销。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>九齿 0.25.0 版本对 AOT 的\u003Cstrong>启动路径\u003C\u002Fstrong>做了重构与精简，显著降低了每次调用的固定成本。对于调用频率高、单次耗时短的算子，这一改动的带来的收益最为明显。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"5-更顺手的-39-ninetoothed-build-39-api\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#5-更顺手的-39-ninetoothed-build-39-api\" aria-label=\"跳转到标题：5. 更顺手的 'ninetoothed.build' API\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>5. 更顺手的 'ninetoothed.build' API\u003C\u002Fh3>\u003Cp>除了性能上的提升外，九齿 0.25.0 也在打磨使用体验，该版本对 'ninetoothed.build' 的 API 进行了一系列\u003Cstrong>工效学改进\u003C\u002Fstrong>——构建和调用 AOT 产物的流程更加顺畅，代码更加简洁易懂。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"6-全新教程-39-ninetoothed-build-39-从零上手\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#6-全新教程-39-ninetoothed-build-39-从零上手\" aria-label=\"跳转到标题：6. 全新教程：'ninetoothed.build' 从零上手\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>6. 全新教程：'ninetoothed.build' 从零上手\u003C\u002Fh3>\u003Cp>如果你是第一次接触 'ninetoothed.build'，或者想系统了解 AOT 路径现在到底能做到什么程度，我们新增了一份完整的教程：\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>🔗地址：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fninetoothed.org\u002Fbuild.html\">https:\u002F\u002Fninetoothed.org\u002Fbuild.html\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>教程覆盖了从编写算子、生成 AOT 产物、到集成调用的完整链路，是这个版本最值得一读的配套材料之一。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3 id=\"7-社区与工程侧\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#7-社区与工程侧\" aria-label=\"跳转到标题：7. 社区与工程侧\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>7. 社区与工程侧\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\n\u003Cli>新增 \u003Cstrong>'CONTRIBUTING.md'\u003C\u002Fstrong>：欢迎任何想参与 'ninetoothed' 的朋友先读它。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>README 中加入了 AtomGit 徽章。\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>修复了 PyPI 发布工作流中的产物上传问题，保证后续发版更顺畅。\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch3 id=\"8-ninetoothed-0-25-0-更新总结\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#8-ninetoothed-0-25-0-更新总结\" aria-label=\"跳转到标题：8. NineToothed 0.25.0 更新总结\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>8. NineToothed 0.25.0 更新总结\u003C\u002Fh3>\u003Cp>这一版的核心信号很明确：\u003Cstrong>AOT 不应该以牺牲灵活性为代价\u003C\u002Fstrong>。自动调优、运行时重调、针对性特化，这些过去被视作“JIT 专属”的能力，正在被我们一项项搬到 AOT 路径上。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>如果你在做推理部署、端侧算子、或者对启动开销敏感的高频调用场景，0.25.0 非常值得一试。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>欢迎在 Issue 区与我们交流使用体验，也欢迎通过 PR 一起把 'ninetoothed' 推得更远。\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2 id=\"加入启元人工智能大赛-共筑智能计算未来\">\u003Ca class=\"anchor\" href=\"#加入启元人工智能大赛-共筑智能计算未来\" aria-label=\"跳转到标题：加入启元人工智能大赛，共筑智能计算未来\">\u003Cspan class=\"octicon octicon-link\">\u003C\u002Fspan>\u003C\u002Fa>加入启元人工智能大赛，共筑智能计算未来\u003C\u002Fh2>\u003Cp>值得一提的是，九齿 0.25.0 版本的发布正值 \u003Cstrong>2026 春季启元人工智能大赛\u003C\u002Fstrong>启动之际，本届赛事设立 20 万元奖金池，诚挚邀请你将九齿 0.25.0 应用于实战：\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>九齿开发赛道\u003C\u002Fstrong>：基于新版本的调优机制与特化能力，挑战极致算子性能；\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>九齿.skill 创新挑战赛道\u003C\u002Fstrong>：利用大模型驱动九齿能力增强，探索编译优化的新范式。\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>大赛已于 2026 年 4 月 18 日启动报名，将于 \u003Cstrong>5 月中旬正式开赛\u003C\u002Fstrong>（具体日期请关注官方通知）。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>👉 报名入口：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\">https:\u002F\u002Fwww.infinitensor.com\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>👉 扫码入群：扫描下方二维码加入官方社群，获取算力申请指南与赛题预告。\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fimages\u002Fportal_news\u002Fnews_35_zw02.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=GOu8x8BmbkpiYGl0ZFd%2FkIwfvPw%3D\" alt=\"\">\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote>\n\u003Cp>点击 \u003Cstrong>【阅读原文】\u003C\u002Fstrong> 访问 InfiniTensor 官方网站，报名参加 2026 春季启元人工智能大赛！\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fblockquote>\n",[75,78,81,84,87,90,93,96,99],{"id":76,"text":77,"level":9},"1-aot-也能自动调优","1. AOT 也能自动调优",{"id":79,"text":80,"level":9},"2-运行时重新调优-不再一次定终身","2. 运行时重新调优：不再一次定终身",{"id":82,"text":83,"level":9},"3-stride-1-特化-为连续张量解锁更紧凑的代码","3. Stride-1 特化：为连续张量解锁更紧凑的代码",{"id":85,"text":86,"level":9},"4-启动路径提速-省下每一次调用的开销","4. 启动路径提速：省下每一次调用的开销",{"id":88,"text":89,"level":9},"5-更顺手的-39-ninetoothed-build-39-api","5. 更顺手的 'ninetoothed.build' API",{"id":91,"text":92,"level":9},"6-全新教程-39-ninetoothed-build-39-从零上手","6. 全新教程：'ninetoothed.build' 从零上手",{"id":94,"text":95,"level":9},"7-社区与工程侧","7. 社区与工程侧",{"id":97,"text":98,"level":9},"8-ninetoothed-0-25-0-更新总结","8. NineToothed 0.25.0 更新总结",{"id":100,"text":101,"level":102},"加入启元人工智能大赛-共筑智能计算未来","加入启元人工智能大赛，共筑智能计算未来",2,{"total":45,"list":104,"pageNum":44,"pageSize":45,"size":45,"startRow":44,"endRow":45,"pages":44,"prePage":6,"nextPage":6,"isFirstPage":46,"isLastPage":46,"hasPreviousPage":4,"hasNextPage":4,"navigatePages":47,"navigatepageNums":157,"navigateFirstPage":44,"navigateLastPage":44},[105,116,127,138,148],{"id":106,"slug":107,"title":108,"logo":109,"publicLiveEmbedUrl":14,"description":110,"introduction":111,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":16,"startTime":112,"endTime":113,"status":22,"dashboardVisibility":114,"createdAt":112,"updatedAt":115},"019eeeff-6b00-7d55-a629-efafded3e232","summer2026","2026年夏季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fuploads\u002F2026-06\u002F019eef7f-7816-7828-9309-79c2c61dd568.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=mI4adTQzTPRyYrPmMuEsZWwmTNo%3D","由启元实验室发起的InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营，面向开源社区、高校及产业界伙伴开放。活动以「普及AI全栈知识技术、培养工程实践与创新型人才、推广国产软硬件技术生态」为核心目标，助力国家人工智能产业高质量发展。","...","2026-06-22 08:00:00","2026-10-19 08:00:00","public","2026-10-12 08:00:00",{"id":117,"slug":118,"title":119,"logo":120,"publicLiveEmbedUrl":7,"description":121,"introduction":111,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":122,"startTime":123,"endTime":124,"status":33,"dashboardVisibility":23,"createdAt":125,"updatedAt":126},"019af3f3-e06a-7245-aa8d-37dc99a69c73","winter2025","2025年冬季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fuploads\u002F2025-12\u002F019afc69-b7ca-7805-91fb-605429671c01.png?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=8YWKiH9EYPM3GQM%2F7JdCBPynFmw%3D","由启元实验室发起的InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营，面向开源社区、高校及产业界伙伴开放。活动以「普及AI全栈知识技术、培养工程实践与创新型人才、推广国产软硬件技术生态」为核心目标，助力国家人工智能产业高质量发展。 \n","新华三技术有限公司","2025-12-25 08:00:00","2026-03-27 08:00:00","2025-12-06 08:00:00","2026-10-22 20:24:30",{"id":128,"slug":36,"title":129,"logo":130,"publicLiveEmbedUrl":7,"description":131,"introduction":111,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":132,"startTime":133,"endTime":134,"status":135,"dashboardVisibility":23,"createdAt":136,"updatedAt":137},"01980342-208c-7803-b3f3-19e1d31960ba","2025年夏季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Foss.infinitensor.com\u002Fprod\u002Fuploads\u002F2025-07\u002F0198045e-28fe-78f0-95fe-23835ce58395.jpg?Expires=1792752839&OSSAccessKeyId=LTAI5t9R6uzvTa69CT92cFvV&Signature=JY%2B%2B2oyU0ZlhO2Io1fpbwb5rDUc%3D","InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营由启元实验室及清华大学 AI 系统方向团队发起，面向开源社区、高校和产业界，普及人工智能各方面知识和技术，培养相关人才。训练营联合开源项目开发者、学术界大牛、工业界资深工程师参与授课与项目指导。课程采用「线上直播授课 + 在线答疑 + 项目实践辅导 」的方式进行，确保每位同学都能获得充分成长。训练营全程免费，通过视频、直播课、习题和项目实践，在人工智能飞速发展的背景下，为学员提供一窥深层技术的机会。","北京积算科技有限公司","2025-07-14 08:00:00","2025-09-30 08:00:00","upcoming","2025-07-13 08:00:00","2026-10-22 20:24:58",{"id":139,"slug":140,"title":141,"logo":142,"publicLiveEmbedUrl":7,"description":143,"introduction":111,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":5,"startTime":144,"endTime":145,"status":135,"dashboardVisibility":23,"createdAt":146,"updatedAt":147},"01980cf9-a7d8-7796-ae86-0bbe05334add","winter2024","2024年冬季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Ftesting-cdn.infinitensor.com\u002Fuploads\u002F2025-07\u002F01981269-ce23-7624-a287-9f07dd0d85f6.jpg","InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营由清华大学发起，面向开源社区、高校和产业界，普及人工智能各方面知识和技术，培养相关人才。训练营全程免费，通过视频、直播课、习题和项目实践，在人工智能飞速发展的背景下，为学员提供一窥深层技术的机会。报名学员请阅读“导学”课程页的训练营介绍。","2025-01-05 08:00:00","2025-03-22 08:00:00","2025-07-15 08:00:00","2026-10-22 20:24:39",{"id":149,"slug":150,"title":151,"logo":152,"publicLiveEmbedUrl":7,"description":153,"introduction":111,"organizer":18,"coOrganizer":5,"sponsor":5,"startTime":154,"endTime":155,"status":135,"dashboardVisibility":23,"createdAt":146,"updatedAt":156},"01980c20-363a-7dc3-8f5a-58a68e08dcc4","summer2024","2024年夏季InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营","https:\u002F\u002Ftesting-cdn.infinitensor.com\u002Fuploads\u002F2025-07\u002F01981269-fbfa-788a-afcd-17fa9be74ff9.jpg","InfiniTensor大模型与人工智能系统训练营由清华大学发起，面向开源社区和高校，普及人工智能各方面知识和技术，培养相关人才。训练营全程免费，通过课程、习题和项目实践，在人工智能飞速发展的背景下，为学员提供一窥深层技术的机会。","2024-07-20 08:00:00","2024-09-29 08:00:00","2026-10-22 20:24:49",[44]]