Extropic 发布热力学递归智能首批成果,称算法效率提升百倍以上
beffjezos · x · 2026-10-02
Extropic（创始人 Guillaume Verdon/beffjezos）发布与 Prime Intellect 合作的研究文章《First Sparks of Thermodynamic Recursive Intelligence》，并放话「Wired: Fooming」，称热力学计算上的递归自我改进才刚开始，一切在加速。
- Extropic 主张硬件-算法协同设计：在其热力学硬件上运行的算法可比 GPU/TPU 矩阵乘方案高效 100x–10,000x，因此要尽快把推理迁移到新基底上。
- 公司认为现代深度学习是 15 年来针对矩阵乘加速器的分布式进化搜索，热力学计算是「另一物种」的硬件，需要全新算法物种。
- 为此已开源热力学编程栈：高层编程语言 Torx、把随机可微程序编译到热力学硬件的 Thermalizers、底层采样框架 THRML，用于加速热力学算法与 Thermo Model 的超参搜索。
所属事件:Extropic 发布热力学递归智能首批成果，称效率提升百倍(2 条相关)→
「Infra」频道最新
- Modal Runtime 一次推出多节点集群、VM 沙箱与粘性会话 — graceisford · 2026-10-02
- RTX 5070 12GB 本地视频生成求助:ComfyUI 工作流与模型选择 — AirSea2062 · 2026-10-02
- Lightmatter CEO 谈光学互连:备用激光器+光交换绕开单点故障 — BenBajarin · 2026-10-02
- 营收仅 1/5 股价却跑赢 8 倍:Nebius 与 CoreWeave 的算力资本分化 — Beth_Kindig · 2026-10-02
- Domingos 力挺数据中心:与居民同价付费,反能拉低电价 — pmddomingos · 2026-10-02
- PyTorch 推出 TorchTPU,vLLM 和 SGLang 可原生跑在 TPU 上 — PyTorch · 2026-10-02