在 E 系列上使用 llama.cpp 和 千问3.5 运行 OpenCode随着边缘 AI 从单次提示演变为持久化、会使用工具的助手，这种灵活性与加速能力的结合变得越来越重要。我们还计划将开发的优化方案回流到 llama.cpp 中，以便更广泛的社区能够从这些性能优化中受益，并在各个平台上在此基础上进行扩展。 
物理AI进厂：机器正在学会自己拿主意Physical AI（物理AI）标志着一次重大跨越——它告别了简单重复的自动化任务。借助基础AI模型的进步，机器人与机器人软件如今能够感知、推理、决策，并在真实的商业、医疗和制造环境中自主作业。 
移动端 MSAA 抗锯齿性能分析：画质收益与 GPU 成本权衡MSAA 常被简单理解为“开了画面更清晰”，但它的收益主要集中在几何边缘，代价则与渲染路径、分辨率、目标格式和带宽密切相关。本文从四个角度，给出一套更工程化的判断方式。 
数据中心最大瓶颈，转移到芯片内部在超大规模数据中心，限制因素不再是能够部署多少加速器，而是能够有效输送、分配和利用多少能源。在许多环境中，容量上限并非由芯片密度决定，而是由系统和设施能够承受的功率决定。 
【原创】当所有人都在追NPU，Imagination为什么反而押注GPU？Imagination真正押注的，可能不是“GPU打败NPU”，而是一个更大的问题：在AI工作负载越来越不可预测的时代，谁有机会成为端侧的可编程计算中心？ 
“边境税”之战：Imagination E系列与GPU的“重心”赌局在边缘侧，没有无限的功耗预算，也没有无限的带宽冗余。谁能用更少的资源做更多的事，谁就能在端侧AI的长跑中胜出。E系列的发布，正是Imagination对这一逻辑的极致践行…… 
2030年前AI数据中心的6大趋势进入2030年前，AI数据中心将继续向大型化、高密度化、液冷化和智能化发展。相比单纯增加服务器数量，如何让算力、电力、网络和散热形成高效协同，将成为下一阶段数据中心建设的关键。 
中国信通院标准所发布《量子计算发展态势研究报告（2026年）》量子计算基于量子比特，利用量子叠加、量子纠缠等量子物理特性赋能高效并行运算，有望为复杂计算问题求解提供指数级运算加速，成为未来算力跨越式突破的重要方向。 
GPU 正在成为端侧推理的融合中心——Imagination谈端侧芯片的下一个十年Imagination 技术支持总监艾克发表主题演讲，从端侧推理的真实场景出发，分享了 Imagination 对异构融合架构的思考，以及 E 系列 GPU IP 如何将 AI 能力融入 GPU 核心，应对端侧芯片 5-10 年生命周期中的持续变化。 