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人工智能（ai） 文章 最新資訊

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、無人機或自動駕駛汽車）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
  • 關(guān)鍵字： 機械視覺  人工智能  

初創(chuàng)公司的模擬AI承諾為PC提供強大功能

  • 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。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
  • 關(guān)鍵字： EnCharge AI  電容  半導(dǎo)體元件  模擬AI  

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
  • 關(guān)鍵字： AI  學(xué)習(xí)語言  

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
  • 關(guān)鍵字： AI  智能計算  硬件設(shè)計  

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?！吧漕l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
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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  

AI抗命！驚爆偷改程序拒關(guān)機 馬斯克回應(yīng)了

  • 科幻作品中早已多次討論過機器擁有自我意識、擺脫人類控制的可能發(fā)展。 最新一份研究報告顯示，或許這一天真的近了！ 專門研究AI風(fēng)險的Palisade Research近期所做的試驗顯示，包括OpenAI最新的ChatGPT o3在內(nèi)等多款A(yù)I模型竟然會拒絕關(guān)閉自己的指令，o3甚至?xí)孕懈Z改代碼，阻止自己被強制關(guān)機！OpenAI在今年1月發(fā)布了新的推理模型o3系列的mini版本，并于4月正式推出o3模型。 OpenAI曾聲稱，o3是公司迄今「最聰明、最有能力」的模型，旨在為ChatGPT提供更強大的問題解決能
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'機器學(xué)習(xí)元素周期表' 或許能推動人工智能的發(fā)現(xiàn)

  • 麻省理工學(xué)院的研究人員創(chuàng)建了一個周期表，展示了 20 多種經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法之間的聯(lián)系。這個新框架揭示了科學(xué)家如何融合不同方法的策略，以改進(jìn)現(xiàn)有的 AI 模型或提出新的模型。例如，研究人員使用他們的框架結(jié)合了兩種不同算法的元素，創(chuàng)建了一種新的圖像分類算法，其性能比當(dāng)前最先進(jìn)的方法提高了8%。這個周期表源于一個關(guān)鍵思想：所有這些算法學(xué)習(xí)的是數(shù)據(jù)點之間的一種特定關(guān)系。雖然每種算法可能以略微不同的方式完成這一點，但每種方法背后的核心數(shù)學(xué)是相同的。基于這些見解，研究人員確定了一個統(tǒng)一方程，它構(gòu)成了許多經(jīng)典 AI 算
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馬斯克放話"重返工作狂"模式，特斯拉應(yīng)聲大漲近7%

  • 5月28日消息，特斯拉股價周二上漲近7%。此前，CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）在周末重申，將把重心重新放在自身企業(yè)上，這恰逢最新一次SpaceX火箭發(fā)射在即。馬斯克在其社交平臺X上發(fā)文稱，自己需要對X、人工智能公司xAI以及特斯拉保持“高度專注”，以推動關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)布。此前，X平臺剛剛經(jīng)歷了短暫宕機?！罢绫局艿腻礄C問題所顯示，我們在運營上還有重大改進(jìn)空間，”馬斯克寫道，并補充稱自己將恢復(fù)“全天候工作”。“系統(tǒng)的冗余切換本應(yīng)發(fā)揮作用，但并未如愿。”據(jù)第三方網(wǎng)站統(tǒng)計，上周末X平臺（前身為推特）一度
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歷史十大高被引論文

  • 微軟研究人員在2015年人工智能會議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學(xué)習(xí)》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數(shù)據(jù)庫排名中位數(shù)分析）。《用于圖像識別的深度殘差學(xué)習(xí)》已經(jīng)成為21世紀(jì)以來被引用次數(shù)最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學(xué)習(xí)（ResNet）架構(gòu)，突破性地解決了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的信號衰減問題，使網(wǎng)絡(luò)層數(shù)達(dá)到前所未有的深度，并在2015年贏得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學(xué)習(xí)發(fā)展的重要里程碑，也為后續(xù)的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
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國產(chǎn)半導(dǎo)體重大并購，能否實現(xiàn)算力突圍？

  • 海光信息與中科曙光發(fā)布公告，雙方正籌劃通過換股吸收合并方式實施重大資產(chǎn)重組。海光信息將向中科曙光全體A股股東發(fā)行股票進(jìn)行換股合并，并同步募集配套資金，雙方自5月26日起停牌，預(yù)計停牌不超過10個交易日。截至5月23日，中科曙光市值905億元，海光信息市值為3164億元（科創(chuàng)板市值排名第一）。交易方案顯示，海光信息將按1:1.5的換股比例向中科曙光股東發(fā)行新股（每持有1股中科曙光股票可換得1.5股海光信息股票），合并后市值預(yù)計超過4000億元，躋身A股半導(dǎo)體板塊前三強，成為國內(nèi)算力領(lǐng)域市值僅次于華為的巨頭。
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英特爾支持 AI 工作站配備新的 GPU 和 AI 加速器

  • 在 Computex 2025 上，英特爾發(fā)布了其 AI 聚焦硬件組合的大規(guī)模更新，鞏固了其在工作站和數(shù)據(jù)中心市場的地位。隨著 Arc Pro B 系列 GPU 和第三代 Gaudi AI 加速器的推出，英特爾正在將專業(yè)級的 AI 計算帶給更廣泛的開發(fā)者、創(chuàng)作者和企業(yè)用戶。 Arc Pro B 系列：針對邊緣 AI 工作流的加速器新推出的 Arc Pro B60 和 B50 顯卡 基于英特爾 Xe2 架構(gòu)，并配備了集成的 XMX 核心，英特爾為 AI 優(yōu)化的向量和矩陣處理單元
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24GB顯存加持！英特爾銳炫GPU+ D5 AI讓建筑設(shè)計擺脫束縛

  • 英特爾銳炫GPU x D5 AI，助力建筑設(shè)計實現(xiàn)“秒級生成”
  • 關(guān)鍵字： 英特爾  銳炫  GPU  D5 AI  
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人工智能（ai）介紹

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