人工智能（ai） 文章 進(jìn)入人工智能（ai）技術(shù)社區(qū)
英偉達(dá)CSO：美國AI禁令讓中國搶走大量AI研發(fā)人才
- 美國芯片制造商英偉達(dá)（NVIDIA）的首席科學(xué)家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術(shù)相關(guān)的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發(fā)展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達(dá)H20在內(nèi)的高性能計算芯片后，原本為英偉達(dá)編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強(qiáng)調(diào)，雖然目前美國在AI硬件領(lǐng)域仍占有技術(shù)優(yōu)勢，但中國正通過人才儲備和國家戰(zhàn)略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起?！庇ミ_(dá)首席科學(xué)家Bill
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在 WWDC 25 上，蘋果應(yīng)該就 AI 不足和訴訟向開發(fā)者進(jìn)行賠償
- 去年蘋果的全球開發(fā)者大會（WWDC）上，人們充滿了興奮。該公司即將展示其人工智能能力，科技界期待蘋果推出一個能夠與谷歌和 OpenAI 競爭的人工智能平臺。當(dāng)時蘋果展示的演示令人信服，但后續(xù)跟進(jìn)卻令人失望，讓開發(fā)者和消費者都渴望更多。過去一年，蘋果在人工智能方面的更大挑戰(zhàn)變得更加明顯。其個性化智能的雄心遭遇了延遲，新工具的推出也參差不齊。蘋果在 2024 年所描繪的愿景——設(shè)備端人工智能的無縫融合、改進(jìn)的 Siri 交互以及強(qiáng)大的新開發(fā)者功能——尚未完全實現(xiàn)。Apple Intelligence
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人工智能與無人機(jī)的組合如何撕開俄空天軍的 “核心“
- 關(guān)注俄烏局勢的讀者應(yīng)該已經(jīng)知道，俄羅斯空軍遭遇了重大變故，且事發(fā)地點極具敏感性，正是其位于摩爾曼斯克州的奧列尼亞基地。該基地絕非等閑之地，它堪稱俄羅斯戰(zhàn)略轟炸機(jī)的 “核心”。烏克蘭第一時間宣布擊毀了41架戰(zhàn)略轟炸機(jī)，占俄空天軍戰(zhàn)略轟炸機(jī)機(jī)隊總數(shù)的34%（據(jù)悉，俄空天軍一共121架各型戰(zhàn)略轟炸機(jī)）。而現(xiàn)在可以確認(rèn)的戰(zhàn)果是，9 架圖 - 95MS 戰(zhàn)略轟炸機(jī)、2 架圖 - 22M3 遠(yuǎn)程轟炸機(jī)以及好幾架其他戰(zhàn)機(jī)遭受重創(chuàng)，這些代表著俄
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小米汽車業(yè)務(wù)虧損收窄，預(yù)計下半年實現(xiàn)盈利
- 小米創(chuàng)始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業(yè)務(wù)虧損正在逐步收窄，預(yù)計將在今年第三到第四季度實現(xiàn)盈利。根據(jù)小米發(fā)布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業(yè)務(wù)收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創(chuàng)新業(yè)務(wù)總營收的比例超97%，該項業(yè)務(wù)的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經(jīng)營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發(fā)投入上，小米的總預(yù)算為35億元，雷軍稱該投入在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先水平。最新推出的小
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臺積電2nm良率曝光
- 在技術(shù)驅(qū)動型產(chǎn)業(yè)中，半導(dǎo)體行業(yè)始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產(chǎn)，每片晶圓的代工報價高達(dá)3萬美元，再次引發(fā)行業(yè)廣泛關(guān)注。最新數(shù)據(jù)顯示，得益于存儲芯片領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風(fēng)險試產(chǎn)以來，良率從去年底的60%快速攀升至當(dāng)前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節(jié)點的初期投產(chǎn)經(jīng)驗看，良率爬坡是一大挑戰(zhàn)。但憑借3nm節(jié)點200萬片晶圓的量產(chǎn)經(jīng)驗，將2nm工藝開發(fā)周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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普林斯頓大學(xué)用AI進(jìn)行無線芯片設(shè)計
- 為無線應(yīng)用進(jìn)行設(shè)計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經(jīng)驗豐富的工程師來控制芯片的開發(fā)。或者您使用 AI！普林斯頓是人工智能驅(qū)動的射頻集成電路設(shè)計支持（AIDRFIC）的三個研發(fā)快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應(yīng)用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設(shè)計芯片。“幾十年來，導(dǎo)致技術(shù)突破的基
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自供電人工突觸模擬人類色覺
- 隨著人工智能和智能設(shè)備的不斷發(fā)展，機(jī)器視覺作為現(xiàn)代技術(shù)的關(guān)鍵使能者，正發(fā)揮著越來越重要的作用。然而，盡管取得了很大進(jìn)展，機(jī)器視覺系統(tǒng)仍然面臨一個主要問題：處理每秒產(chǎn)生的海量視覺數(shù)據(jù)需要大量的電力、存儲和計算資源。這一限制使得在邊緣設(shè)備（如智能手機(jī)、無人機(jī)或自動駕駛汽車）中部署視覺識別功能變得困難。有趣的是，人類的視覺系統(tǒng)提供了一個引人入勝的替代模型。與必須捕捉和處理每個細(xì)節(jié)的常規(guī)機(jī)器視覺系統(tǒng)不同，我們的眼睛和大腦會選擇性地過濾信息，從而在視覺處理中實現(xiàn)更高的效率，同時消耗最小的能量。神經(jīng)形態(tài)計算，它模仿生
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初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強(qiáng)大功能
- Naveen Verma?在普林斯頓大學(xué)的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現(xiàn)象而不是數(shù)字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節(jié)能的基于磁記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)。在另一個位置，您會發(fā)現(xiàn)一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統(tǒng)中最大的數(shù)字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業(yè)前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構(gòu)師的想象力。它結(jié)合了兩個關(guān)鍵概念，這兩個概念
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AI可以以人類的方式學(xué)習(xí)語言
- Chalmers 研究人員深入研究了學(xué)習(xí)語言需要什么 - 人類和 AI 的經(jīng)驗教訓(xùn)AI 代理之間的交流游戲?qū)W習(xí)了如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類如何學(xué)習(xí)語言。兩個代理必須相互討論發(fā)送和接收的顏色。在發(fā)送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該品種的相應(yīng)顏色。Chalmers 研究人員的結(jié)論是：自主學(xué)習(xí)語言的 AI 系統(tǒng)會開發(fā)出一種結(jié)構(gòu)與人類語言相同的語言。正如我們?nèi)祟愊蚯皫状藢W(xué)習(xí)一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學(xué)和瑞典哥德堡大學(xué)的一項研究證明了這一點，該研究探
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使用生成式人工智能創(chuàng)建硬件原型
- 英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型（LLMs）來創(chuàng)建硬件設(shè)計，該項目稱之為對話式原型設(shè)計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發(fā)代碼，但該項目正在探索它們?nèi)绾斡糜谟布軜?gòu)甚至 PCB 板布局。然而，開發(fā)硬件可能更復(fù)雜，特別是當(dāng)使用傳感器和執(zhí)行器等設(shè)備時。對于小規(guī)?；虼笠?guī)模生產(chǎn)進(jìn)行迭代可能需要相當(dāng)多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型（LLMs）進(jìn)行“對話式原型設(shè)計”，這將允許開發(fā)人員和最終用戶與 AI 系統(tǒng)進(jìn)行對話，以開發(fā)原型功能，并結(jié)合傳感和驅(qū)動。該項目由諾丁漢特倫特大學(xué)設(shè)計與創(chuàng)新教授拉斯·埃里克·霍
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人工智能可以像人類一樣學(xué)習(xí)語言
- 查爾姆斯大學(xué)的研究人員深入探究了學(xué)習(xí)語言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示兩個 AI 代理之間的通信游戲?qū)W習(xí)如何學(xué)習(xí)新語言以及如何理解人類學(xué)習(xí)語言的方式。在發(fā)送方，顏色由一個符號表示，接收代理的任務(wù)是找到屬于該符號的對應(yīng)顏色。查爾姆斯大學(xué)的研究人員的結(jié)論：一個自主學(xué)習(xí)語言的 AI 系統(tǒng)會發(fā)展出與人類語言結(jié)構(gòu)相同的方式的語言。就像我們?nèi)祟悘那拜吥抢飳W(xué)習(xí)一樣，當(dāng) AI 模型利用前輩的知識時，它們會變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學(xué)和哥德堡大學(xué)進(jìn)行的一項研究所示，該研究探索了人類語言背后的機(jī)制，并為未來 AI
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聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合
- 2025研華嵌入式設(shè)計論壇上海站圓滿落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)融合。2025年5月29日，研華科技在上海漕河涇萬麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術(shù)創(chuàng)新，聚勢生態(tài)”為主題的嵌入式設(shè)計論壇。本次論壇匯聚了眾多行業(yè)專家及企業(yè)代表，共同探討Edge Computing與Edge AI領(lǐng)域的最新技術(shù)進(jìn)展、創(chuàng)新應(yīng)用及生態(tài)構(gòu)建。一、引領(lǐng)前沿技術(shù)，洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群（中國）總經(jīng)理許杰弘先生
- 關(guān)鍵字： Edge Computing Edge AI 研華
人工智能能否使關(guān)鍵通信芯片的設(shè)計更簡單？
- 射頻集成電路（RFIC）對于提升通信能力至關(guān)重要——想想從 5G 網(wǎng)絡(luò)到 6G 的轉(zhuǎn)變——以及許多其他技術(shù)應(yīng)用。但這些芯片的設(shè)計也非常困難。一個由多所大學(xué)組成的團(tuán)隊，得到了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的深度參與，正在努力改變這一現(xiàn)狀。該團(tuán)隊由德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的研究人員領(lǐng)導(dǎo)，計劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設(shè)計過程中，以降低制造這些重要芯片的難度。“射頻集成電路的設(shè)計效率是一個大問題；在大多數(shù)情況下，設(shè)計單個芯片至少需要幾個月的時間，”德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校 Cockrell 工程學(xué)院 Chandra 家庭
- 關(guān)鍵字： 射頻芯片 人工智能 AI
若執(zhí)行25%芯片關(guān)稅 美國面臨10年內(nèi)1.4T美元GDP損失風(fēng)險，
- 特朗普的關(guān)稅讓整個行業(yè)保持警惕。ijiwei 援引美國智庫信息技術(shù)與創(chuàng)新基金會 （ITIF） 的一份報告稱，對半導(dǎo)體進(jìn)口征收 25% 的全面關(guān)稅將導(dǎo)致美國經(jīng)濟(jì)增長在第一年下降 0.18%。如果保持十年以上，放緩將進(jìn)一步加深，到第十年達(dá)到 0.76%。ITIF 對美國半導(dǎo)體進(jìn)口征收 25% 關(guān)稅的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了建模。根據(jù)其分析，這樣的政策將產(chǎn)生廣泛的經(jīng)濟(jì)影響，十年內(nèi)美國 GDP 總共減少 1.4 萬億美元。在 25% 的關(guān)稅情景下，ITIF 預(yù)計普通美國人在第一年的生活水平增長將下降 1
- 關(guān)鍵字： GDP 芯片關(guān)稅 人工智能 汽車
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對人工智能（ai）的理解，并與今后在此搜索人工智能（ai）的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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