单一来源
当前只有一个可用来源，尚未完成多源交叉核验华为麒麟 9050 系列新马良 GPU、AI ISP 情报公开：实装二代硬件光追，首次实现 2 亿像素融合拍照
IT之家 11 月 14 日消息，华为官方今日继续揭秘首款「逻辑折叠」技术 τ 芯片 —— 麒麟 9050 系列更多配置信息，目前最新公开了新一代马良 GPU 和麒麟 AI ISP 的情报。
据介绍，麒麟 9050 系列搭载新一代马良 GPU，实现性能、能效与图形体验的升级。其采用第四代 GPU 微架构，GPU 性能 40%、功耗 45%。系列新芯支持第二代硬件光追，光追性能提升 78%：第二代光线追踪硬加速，拥有高性能光追硬加速计算单元；
BVH 硬加速单元，支持几何加速结构实时重建；FERT 求交硬加速，支持专利求交算法与硬加速；AO 加速管线，可以让环境光遮蔽阴影效果更加逼真。另外，麒麟 9050 系列芯片支持 AI 超分与 HDR 增强，可以让画面细节更清晰、明暗层次更丰富，并带来了控显分离、端侧 3D 重建等能力。
华为官方表示，马良 API 还支持与鸿蒙 HarmonyOS 系统进行深度协同。IT之家注意到，麒麟 9050 系列新一代 AI ISP 集成像素专用 NPU，与通用 NPU 双引擎并行，支持 4K60 实时视频处理，并首次实现 2 亿高像素融合拍照。
同时系列新芯还支持 18EV 高动态视频、长焦超清引擎、像素级人像优化和全链路 BT.2020 广色域，可提升拍照与视频体验。相关阅读：《华为麒麟 9050 系列芯片新一代灵犀 CPU 详细信息公开：9 核 16 线程并行调度，支持内存压缩加速》《华为麒麟 9050 系列芯片官宣搭载新一代达芬奇架构 NPU，业界首个 30B MoE 大模型入端》《首款「逻辑折叠」技术 τ 芯片：华为详解麒麟 9050 系列核心升级，晶体管密度暴涨 53.5%》
Evidence
来源与证据
当前仅有一个可用来源，尚未完成多源交叉核验。
- 发布时间
- 内容处理
- AI 翻译 / 摘要，需结合原文核对
相关资讯
英特尔联合 23 家韩国企业成立“K-AI 全栈联盟”，构建 AI 基础设施生态
IT之家 11 月 14 日消息，据韩媒 The Elec 报道，英特尔于 11 月 12 日在首尔 COEX 举办的“2026 英特尔人工智能峰会”上，宣布联合 23 家韩国本土企业正式成立“K-AI 全栈联盟”。K-AI 全栈联盟是以英特尔为核心、由多家韩国本土 AI 企业组成的广泛产业联合体，旨在为韩国构建一套覆盖完整技术栈的综合性 AI 生态系统，联盟成员将在硬件、软件、行业专属 AI 解决方案及服务等全产业链领域开展合作，旨在共同构建面向韩国市场的主权 AI 与开放式 AI 基础设施生态。IT之家获悉，首批加入的 23 家企业覆盖韩国本地服务器制造商（如 KTNF）、AI 芯片与 N
谷歌利用多个专业 AI 智能体打造 Teamwork 系统，成功验证多项复杂数学证明
IT之家 11 月 14 日消息，谷歌宣布进一步扩展旗下 Antigravity 多智能体系统，利用多个由 Gemini 模型驱动的专业智能体组成 Teamwork 系统，号称可解决“长期悬而未决的数学难题”、“验证复杂数学证明”，并优化各种软件系统性能。例如，谷歌已成功对韦伊猜想（Weil conjectures）进行形式化证明。这是一组关于有限域上多项式方程解的数量的重要数学结论，最初由数学家皮埃尔 · 德利涅（Pierre Deligne）于 1974 年证明。谷歌 Teamwork-LEAP 系统通过约 2.88 万次子智能体调用，累计生成约 180 万行 Lean 代码，完成了相关数
华为诺亚团队登顶 2026 BEHAVIOR-1K 具身智能挑战赛冠军
华为诺亚具身智能团队凭借 HiPhys-RSI 方案，在 BEHAVIOR-1K Challenge 2026 国际具身智能挑战赛中从 57 支全球团队中夺冠，在 100 项家庭隐藏测试任务中取得约 0.683 的 Q-score 和 48.2% 的完整任务成功率。该赛事依托斯坦福李飞飞团队开发的基准平台，联动机器人顶会 CoRL 2026 举办，聚焦长时序复杂家庭任务评测机器人综合能力。团队提出分层物理递归自我改进框架，探索区别于传统大模型数据算力缩放的结构化缩放路径，通过编程智能体积累可复用的结构化可执行知识，实现全品类任务表现优于对照 VLA 方案，同时也验证了该路径的迁移能力与现存瓶颈
清华大学发布单细胞蛋白组基础模型 ProtCell，利用摩尔线程 S5000 智算卡成功完成“虚拟细胞”预训练复现
IT之家 11 月 14 日消息，据摩尔线程公众号，近日，清华大学自动化系江瑞课题组发布了面向单细胞蛋白组的基础模型 ProtCell，完成了论文《ProtCell:a foundation model for single-cell proteomics》。该模型汇集约 3.8 亿个细胞、98 个公开数据集用于预训练与评估，能够精准映射细胞状态、推断未测蛋白表达，为药物研发与前沿“虚拟细胞”构建提供了关键底座支撑。论文同时披露，团队在摩尔线程旗舰级 AI 训推一体智算卡 MTT S5000 上成功完成了 ProtCell 的全流程预训练复现，主要定量评测指标与国际主流 GPU 平台的差异仅约
AI 翻译、摘要和解读仅用于辅助判断；涉及重要决策时，请回到上方来源核实。