浙江大学徐浩然生物物理课题组博士后及科研助理招聘启事
转自：生物谷
浙江大学徐浩然课题组现面向海内外揭露招聘博士后3名、科研助理2名，诚邀具有相关学科布景的优秀人才参与研讨团队！
【课题组负责人简介】徐浩然，浙江大学榜首类"百人方案"研讨员（博士生导师）、国家海外高层次人才、省海外引才方案当选者。团队聚集生物物理穿插学科前沿研讨，经过单细菌生理学及群体行为研讨提醒生命实质规则，并拓宽至非平衡态物理、活性物质系统、非线性斑图动力学、活性生物资料工程等范畴。相关效果以仅有榜首作者身份在Nature、Nature Physics、PNAS、Nature Communications等期刊宣布。
https://person.zju.edu.cn/hranxu
【研讨方向】依据生物物理学、分子生物学与微流控技能，要点展开：
1.微生物系统机械/化学信号转导机制
2.微生物自组织与斑图构成机理
3.活性生命资料运动调控原理
【招聘岗位】
■ 博士后研讨人员（3名）岗位职责：
1. 展开立异性课题研讨
2. 帮忙或独立申报科研项目
3. 参与实验室办理与研讨生辅导
4. 参与国内外学术交流
任职要求：
1. 近三年内获/行将获生物物理学、微生物学或生物化学博士学位，具有微生物分子生物学布景者优先
2. 近三年以榜首作者宣布SCI论文≥1篇，具有独立科研才能与团队协作精力
3. 英语水平优秀
薪酬福利：
1. 年薪≥22万元/年（面议）（依据成绩发放科研绩效奖赏）
2. 享用浙江大学博士后福利（五险一金、体检、子女教育等）
3. 供给教师公寓（优惠租借）及国际会议赞助
4. 支撑申报国家自然科学基金等科研项目
■ 科研助理（2名）任职要求：
1. 生命科学相关专业本科及以上学历，具生物物理/微生物研讨阅历者优先
2. 作业谨慎，具有杰出交流才能与团队认识
3. 英语读写才能杰出
4. 可于录用后3个月内到岗
薪酬福利：
1. 起薪≥11万元/年（面议），享用五险一金
2. 供给专业技能培训与工作开展支撑
【应聘方法】博士后请求资料：
1. 个人简历（含研讨效果清单）
2. 研讨陈说（简述研讨方向、研讨阅历和专长和未来研讨爱好概述）
科研助理请求资料：
个人简历
请将资料整合为PDF文件发送至 hranxu@zju.edu.cn ，邮件标题格局：
博士后请求："博后请求+名字+结业院校"
科研助理请求："科研助理+名字+最高学历"
本启事长期有效，招满即止，咨询请联络：徐浩然博士（博士生导师）
（转自：生物谷）
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修改 | 周智宇
AI正在加快向各行业浸透，模型厂商们都在抢占使用商场。作为国内最早布局AI的科技巨子，阿里斩获颇丰。
3月26日，华尔街见识得悉，宝马与阿里达到全面AI协作，阿里通义大模型将使用于我国商场的宝马新代代系列车型。据宝马内部人士介绍，该车型即将于2026年量产，将初次以AI大言语模型赋能全新BMW智能个人助理，并将AI智能体引进座舱。
这是阿里继苹果之后的又一个AI大单，也意味着阿里在轿车行业取得标志性开展。
2025年，AI大模型厂商将迎来严酷的淘汰赛。零一万物CEO李开复猜测，我国大模型范畴未来将会收敛至DeepSeek、阿里、字节三家。不过，对阿里来说，被苹果和宝马挑选仅仅一个开端，真实的应战在于，阿里AI能否经得住商场和用户的查验。
这会是一场真刀实枪的比赛，只要胜者才干赢得通关的门票。
牵手宝马
一个是国内AI领头羊，一个是国际闻名轿车制造商，阿里和宝马在AI使用商场走到了一同。
据知情人士介绍，两边十分垂青这次协作，将在AI大言语模型和智能语音交互等前沿范畴展开联合研制，供给最靠近我国用户需求的前瞻性解决方案。
在智能化体会方面，BMW智能个人助理初次融入AI Agent，其间心才能将包含拟人化交流、多智能体协同及敞开生态整合，能够完成精准目的捕捉、杂乱指令解析、含糊语义了解及谨慎逻辑推演，令互动体会愈加天然流通。
全体来看，宝马使用AI技能赋能用户体会将聚集在3个维度，驾驭趣味、天然人机交互和沉溺文娱体会，终究可完成包含语音和视觉的多模态天然交互体会。
这背面，全新BMW智能个人助理根据通义大模型和斑马元神AI，选用宝马与阿里共同开发的AI引擎，方案搭载于我国出产的BMW新代代系列车型上，估计2026年在我国商场交给。
上述人士进一步泄漏，AI引擎支撑的智能座舱及智能出行交互场景，将于本年4月初次露脸上海车展。
阿里巴巴集团CEO吴泳铭表明：“阿里巴巴集团与宝马集团深化战略协作，根据阿里通义大模型，助力宝马打造更智能的AI体会，这是推进AI与先进制造业交融的一次立异探究。”
到现在，阿里AI现已服务了很多轿车公司，包含一汽、上汽、长安等国企，比亚迪、小鹏、蔚来、小米、极氪等新势力，特别，小鹏、极氪、零跑、智己等轿车智能座舱已接入通义系列模型。
华尔街见识得悉，轿车行业之外，阿里通义大模型现已服务了1000＋政企客户、商业银行、互联网公司、手机品牌、家电龙头、高校及科研院所等，仍在加快向各行各业浸透。
胜在模型
在国内很多模型厂商中，宝马之所以会挑选阿里通义千问，有着十分归纳的考量。
3月25日，宝马集团宣告在我国发动360度全链AI战略，该战略以赋能数字化出产运营为根底，提高全场景用户智能体会为中心。AI现已成为宝马打造智能、安全出行解决方案的要害动能。
360度全链AI战略背面，宝马此举意在刻画公司在人工智能年代的长时间比赛优势，在剧烈的轿车商场比赛中取得更多筹码，而阿里供给的AI才能便是其间的要害。
作为最早布局大模型的科技公司之一，2023年4月，阿里巴巴发布了首个大言语模型通义千问，并继续开源。1月29日，阿里巴巴超大规模的MoE模型Qwen2.5-Max正式上线，在多个威望基准测验中，该模型展现出与DeepSeek V3、GPT-4等比肩，乃至抢先的功能。
对宝马来说，阿里的数据才能也很有吸引力。作为电商巨子，阿里巴巴具有巨大的用户购物和付出数据，这些买卖数据含金量十分高，宝马要想供给最靠近我国用户需求的AI服务，既懂技能又有数据的阿里无疑供给了最优解。
阿里在AI生态和服务才能上也具有优势。对宝马来说，挑选一家开展稳健的互联网巨子能够保证供应链的安稳。
通义千问Qwen大模型现已成为全球最大的开源模型族群。到现在，海内外AI开源社区中千问Qwen的衍生模型数量打破10万，逾越美国Llama系列模型，成为全球最大的开源模型族群。此外，阿里云百炼平台中调用通义千问API的企业和开发者超越29万。
值得一提的是，自2015年以来，阿里巴巴一直是宝马的长时间协作伙伴。10年间，两边在数字化范畴协同协作，从电商、云核算、智能网联、车载导航，延伸到智能座舱、语音交互、AI大模型等范畴。
压力仍在
间隔ChatGPT出圈现已曩昔两年多，这场AI比赛开端进入使用阶段，这也意味着，模型厂商将饱尝十分苛刻的商场检测。
3 月 20 日，零一万物 CEO、立异工场董事长李开复表明，在中美两国超大模型的预练习都在逐步寡头化，并且寡头化的程度在不断加大。他猜测我国大模型范畴未来将会收敛至DeepSeek、阿里巴巴、字节跳动三家。
阿里的优势在于，公司布局了模型、AI Infra、芯片、云核算、开源社区的全栈系统，并且无论是模型才能仍是云核算服务，都是国内榜首队伍，这是阿里继续多年技能累积的成果。
不过，应战也清楚明了。现阶段，AI商场仍由模型功能而非产品驱动，这也意味着，阿里要继续进行技能迭代。现在，真实改动AI根本面的模型产品只要DeepSeek，而它来自一家非阿里系的创业公司。
从商场潜力和立异才能视点来看，阿里压力不小。李开复以为，国内现在以DeepSeek气势最猛，美国则以xAI的开展气势最为敏捷，但OpenAI、Anthropic、Google也都会做出令人敬仰的研制作业。
此外，尽管阿里具有AI产业链才能和生态优势，并且拿手B端事务，但在打造C端文娱产品方面缺乏经验，这关于智能座舱的打造来说，也是一个需求着力提高的方面。
阿里在AI使用商场现已迈出一大步，和宝马牵手也仅仅一个开端，顾客终究是否乐意对AI带来的智能体会买单，还要饱尝商场的严酷检测。
这不仅是阿里AI面对的难关，也是一切AI企业走向商场和商业化的必经之路。
本文来自华尔街见识，欢迎下载APP检查更多
阿里又拿下一个AI大单
作者 | 刘宝丹修改 | 周智宇AI正在加快向各行业浸透，模型厂商们都在抢占使用商场。作为国内最早布局AI的科技巨子，阿里斩获颇丰。3月26日，华尔街见识得悉，宝马与阿里达到全面AI协作，阿里通义大模...
从“打假差人”到博士被撤 翟天临这15天都阅历了什么？
中新网客户端北京2月20日电(任思雨)2月19日是正月十五，这个新年，艺人翟天临过得可不太顺畅。除夕夜，翟天临在央视春晚上扮演了一名打假差人，没想到新年刚过，上一年他在直播里的一句“不知知网”被翻出，...
不久前，英伟达联手老对手英特尔，出资了一家草创公司 Ayar Labs。新一轮 1.55 亿美元的融资，也让 Ayar Labs 成为芯片范畴的新一家独角兽公司。
这家公司是什么来头？为什么能让芯片三巨子打破妨碍联合出资？
Ayar Labs 主攻光学互连处理方案，其处理方案能以 AI 运作的速度移动数据，以满意客户对可扩展、经济高效的 AI 根底设备的火急需求。
对此，Ayar Labs 联合创始人兼 CEO 马克·韦德表明，「抢先的 GPU 供给商 AMD 和英伟达以及半导体代工厂格芯、英特尔代工、台积电，再加上 Advent、Light Street 和咱们其他出资者的支撑，凸显了咱们的光学 I/O 技能从头界说 AI 根底设备未来的潜力。」
「光学 I/O」是什么东西？Ayar Labs 又能处理快速开展的 AI 范畴的什么问题？
01
精英团队
Ayar Labs 在 2015 年树立，总部坐落加州圣何塞。
起先公司由四位 MIT 学生在 2015 年一起创建，其间 Mark Wade、Chen Sun 和 Vladimir Stojanovic，其时别离是 MIT 电子工程专业的博士生和访问学者，现在别离担任公司的 CTO、首席科学家和首席架构师。随后，他们约请了其时正在攻读 MIT MBA 的 Alex Wright Gladstein 参加团队，担任 CEO。
现在，团队由来自英特尔、IBM、美光、Penguin、麻省理工学院、伯克利和斯坦福的许多顶尖技能专家组成。
树立以来，Ayar Labs 一向深耕于光学互联处理方案范畴，商场战略要点是处理光电子范畴的大批量、高质量制作问题。
公司树立次年获得了 2 百万美元的种子轮融资，而最新一轮尖端芯片制作商的出资正是该公司技能走向老练的标志。新的资金将用于扩展芯片出产规划，促进生成式 AI、分化数据中心等的开展。
正如，Ayar Labs 首席执行官兼联合创始人马克·韦德，本年 10 月在采访中表明「客户现已在试用 Ayar Labs 的芯片，在曩昔的 18 个月里，出货超越 15,000 台，这为咱们在 2026 年年中至 2028 年年中的两年要点窗口期完成批量出产奠定了根底。」「咱们估计月产量将到达数十万到数百万个，到 2028 年及今后，年产量有或许超越 1 亿个。」
现在，Ayar Labs 的芯片由 GlobalFoundries（起先为 AMD 公司的制作部分，后来成为独立公司）制作，并且现已与一切一级 CMOS 制作商树立了协作关系，与 GlobalFoundries、Applied Materials、台积电、英特尔和英伟达等首要厂商树立了战略协作关系，将光 I/O 处理方案整合到其制作产品中。
对此，Ayar Labs 曾官方宣告，「咱们正在树立一个强壮的生态体系，其间包含重要的战略技能和供应链协作伙伴。咱们还积极参加多个职业和规范安排的活动，推进光学 I/O 芯片生态体系的开展。」
02
处理 AI 数据瓶颈
跟着生成式 AI 模型的复杂性和规划指数级添加，对大型核算集群的需求日益添加，这些算力设备一般需求衔接数百乃至数万个 GPU 及其他加快器，以供给 AI 所需的内存和核算资源。
但是，AI 根底设备的扩展正面对带宽、推迟和功耗的应战，这些应战首要是由传统依据铜的互连技能形成的瓶颈。在衔接超越 1.5 米间隔和 72 个 GPU 的机架时，传统电互连技能尤其会遇到功能瓶颈和约束。
数据传输瓶颈约束了 GPU 的效能，导致出资收益递减。具体来说，单个 GPU 的运转功率可达 80%，但扩展至 64 个 GPU 时或许降至 50%，进一步扩展至 256 个 GPU 时或许只要 30%。
这不只下降了全体体系功率，并且严峻阻止了数据中心功能的全面进步，约束了 AI 技能的前进。
依据高盛最近发布的陈述猜测，未来十年，AI 根底设备开销估计将超越 1 万亿美元。这凸显了对消除传统互联形成瓶颈的处理方案的火急需求。
为了应对这一应战，Ayar Labs 推出了业界首个封装内光 I/O 处理方案。
Ayar Labs 光 I/O 处理方案的立异之处在于其全体封装规划。该规划答应光学模块直接与芯片集成，完成节点的大规划直连，有用克服了 I/O 密度、数据速率扩展和互联功率功率的约束。
与传统的可插拔光学器材和电气 SerDes 互连方法比较，Ayar Labs 的光 I/O 处理方案可完成 5~10 倍的更高带宽、4~8 倍的能效，并将推迟下降至 1/10，最大极限地进步 AI 根底设备的核算功率和功能，一起下降本钱、推迟和功耗，明显进步 AI 使用的盈余目标。
不只如此，光 I/O 处理方案遵从 UCIe、CXL、CW-WDM MSA 等敞开规范，并针对 AI 练习和推理进行了优化，其强壮的生态体系使其可以顺畅地大规划集成到 AI 体系中，从而进步生成式 AI 使用的功能和功率。
Ayar Labs 的光 I/O 处理方案特别适用于下一代 AI 扩展架构，这种架构需求超高的带宽和跨数百乃至数万个 GPU 的衔接 | 图片来历：Ayar Labs 官网
03
「光 I/O」初探
Ayar Labs 的光 I/O 处理方案结合了两项职业创始技能——TeraPHY 光学 I/O Chiplet 和 SuperNova 多波长光源。
TeraPHY 光学 I/O Chiple 是业界首款封装内单片式光学 I/O 芯片。
它首要担任光电信号之间的转化和收发，是一种用于代替传统的铜背板和可插拔光学通讯的小型化、低功耗、高吞吐量的处理方案。
它初次将硅光子技能与规范的 CMOS 制作工艺结合起来，将光学互联与与电子 GPU 或 CPU 集成在同一封装内，可以无缝集成到客户的体系级封装 (SiP) 架构中，使专用集成电路（ASICs）能跨过从毫米到千米的间隔进行无缝通讯，最大极限地削减信号损失和推迟，这关于分布式 AI 体系和云核算环境分外有用。
这一立异组件包含了约 7000 万个晶体管和 10,000 多个光学器材，首要包含了以下几个模块：
Grating Coupler Fiber Coupling Array：担任光信号的输入输出。
Optical Transceiver：首要担任进行光电信号的调制转化，首要由微环调制器（Micro-ring Modulators）和微环滤波器（Micro-ring Filter）组成，前者担任调制出所需的光信号，后者担任处理承受的光信号。值得一提的是，微环调制器正是 TeraPHY 的中心优势，鉴于它成功处理了成功处理了温度敏感性和信号安稳性问题，完成了在 15-100°C 温度规模内精确输出特定波长的光信号；
AIB：担任和芯片之间的电信号互联；
Glue/Crossbar：是 Optical Transceiver 和 AIB 之间的衔接桥梁。
TeraPHY 光学 I/O Chiplet 凭仗其模块化多端口规划，可以支撑 8 个光通道，等同于一个 x8 PCIe Gen5 链路，满意生成式 AI 模型对大规划并行处理的需求。
其 4Tbps 的总双向带宽和每个端口 256Gbps 的高速传输才能，可以敏捷移动数据，加快 AI 模型的练习和推理进程。并且，每隔几年这一芯片带宽或将翻倍。
5ns 的低推迟功能有助于进步数据处理速度，优化 AI 生成式体会。此外，其低功耗特性（每比特不到 5pJ/b）有助于下降动力消耗，削减 AI 运营本钱，一起减轻对环境的影响。
Ayar Labs 致力于经过技能立异，协助客户应对未来的应战。
举例来说，为了应对移动网络边际的快速转型需求，以及 AI 驱动服务的指数级添加，Ayar Labs 将 TeraPHY 光学 I/O 芯片和康宁一起的内置光衔接的玻璃波导模块结合在一起，开发了新一代 AI 光学处理方案。爱立信也参加了该协作，以开发其电信未来无线电。
这种全新的集成光学处理方案将为 AI 架构、6G、数据中心和其他核算密集型使用供给高密度、高性价比、低推迟、高能效的衔接。
SuperNova 则是长途光源独立的激光器，担任精确地宣布多个波长的光子。
它可以被视为坐落 ASIC 封装外部某处的光电源，在实践布置中，SuperNova 与 TeraPHY 协同作业，一起发挥作用。
SuperNova 由 Ayar Labs 和 MACOM（DFB 的顶尖规划商之一）联合规划，交由 UK 闻名激光制作商 Sivers Photonics 制作。
它是首款契合 CW-WDM MSA（粗波分复用多源协议）规范的多波长、多端口光源，最多支撑将 16 种波长的光传输至 16 根光纤，完成了光 I/O 技能的又一次严重腾跃。
每根光纤最多可传输 16 个波长，因而可驱动 256 个光载波，供给 16 Tbps 的双向带宽，满意 AI 作业负载所需的带宽水平。
16 波长 SuperNova 光源封装紧凑，作业温度规模广，可为 256 个数据通道供给光源，可以处理 AI 使用大规划添加所需的更高吞吐量，为未来或许的扩展供给了足够的空间。
波长数量是 CWDM4 多波长可插拔光学器材的 64 倍，且多个波长在一个单一的阵列中简化了包装，下降了封装本钱，这关于大规划布置 AI 体系来说是一个重要的优势。
不只如此，SuperNova 契合 CW-WDM MSA 规范，满意 GR-468 关于光电设备和可插拔光学的牢靠性要求，可广泛使用于 AI 架构、高速 I/O、光核算和高密度协同封装光学器材等范畴。
可见，Ayar Labs 的光 I/O 处理方案依据规范、面向未来、可扩展，旨在优化 AI 功能。
跟着 AI 根底设备需求的日益添加，集成光 I/O 已成为进步功率和效益的要害。
芯片职业的领军企业现已聚集于光互连技能，旨在使用其光学特性来打破功能瓶颈，增强 AI 根底设备的功能和核算功率，一起削减本钱和能耗。
英伟达首席科学家兼高档研讨副总裁比尔·达利曾坦言，「光衔接关于扩展加快核算集群以满意 AI 和高功能核算作业负载快速添加的需求非常重要。Ayar Labs 具有一起的光 I/O 技能，可以满意扩展依据硅光子技能的下一代人 AI 架构的需求。」
事实上，Ayar Labs 在光互连范畴还有不少同行。
本年 10 月，瑞士光互连草创公司 Lightmatter 完成了 4 亿美元的 D 轮融资，由新出资者 T. Rowe Price 领投，公司估值到达 44 亿美元，较之前 12 月 GV 领投的 1.55 亿美元融资后的 12 亿美元估值添加了近四倍。
在同一时期，纽约的 Xscape Photonics 也经过光子技能处理了 AI 数据中心在动力、功能和可扩展性方面的应战，并获得了 4400 万美元的 A 轮融资，由 IAG Capital Partners 领投，思科出资公司和英伟达等也参加了出资。
跟着巨子的亲近重视、很多资金继续流入这一职业，光互连技能作为替代「线缆」的下一代衔接技能，成为又一个迎来革新的职业。
本文源自：极客公园
英伟达、英特尔和 AMD，联手投出一家「芯片独角兽」
两天前，英伟达创始人黄仁勋在 CES 上发布了公司一系列 AI 新产品和处理方案，为人工智能的算力和使用落地供给更多「弹药」。在抓住出产现有架构的 AI 基建硬件时，这家巨子早现已瞄准了下一代技能。不...