Python不仅是AI开发的工具载体，更成为推动AI技术迭代、生态繁荣的核心力量。其灵活性、可扩展性及开源属性，打破了AI技术的传播壁垒，加速了全球范围内的创新与协作，在研究、教育、工业应用等多领域发挥着不可替代的作用。 在技术适配层面，Python的灵活 ...

作为AI开发者，你是否经历过这样的崩溃时刻：好不容易训练好的模型，却卡在部署环节动弹不得——环境配置反复报错、依赖冲突难以解决、跨硬件适配处处碰壁，从准备到上线动辄耗时数天，宝贵的研发时间全耗在底层琐事上。更让人无奈的是，部署完成后还可能面临算力浪费、运维复杂、弹性不足等新问题，让AI落地沦为“持久战”。

正如前文所述，许冰提到这项工作的灵感源于 Andrej Karpathy 的播客。当时他并不完全认同 Karpathy 关于「AI 编程」的某些激进观点，于是决定和首席工程师 Terry Chen 一起，用最硬核的系统开发来测试智能体的极限。

Gordon Cooper： 再次强调，NPU 属于处理器的范畴，这意味着它必须具备可编程性。有人可能会认为，“在 卷积神经网络 （CNN）时代，只要部署足够多的乘加运算单元（MAC）就能解决所有问题”。但对于 NPU ...