今年的WWDC 2025看完了，相信有不少观众看完之后的反应都是：“啊？就这？”去年开始画的Apple Intelligent大饼，一直到今年WWDC大饼还是没彻底烙好。甚至，更有Apple 员工爆料称，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri唤醒动画特效是真正做出来的，其他大部分效果更是连文件夹都没有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但没人知道到底发生了什么。 知名Apple分析师 Mark Gurman 在外媒发出一篇长文，题为
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Apple AI Siri
在当今数字化时代，人工智能（AI）技术的飞速发展正在重塑各个领域的基础设施，其中包括支撑AI运行的网络架构。传统的数据中心网络架构以交换机为核心，构建了层级化的数据传输路径。然而，随着AI大模型训练规模的爆炸性增长，这种传统架构正面临前所未有的挑战。大模型训练带来了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大语言模型为例，训练过程中需要在数千甚至上万张GPU之间频繁交换海量数据。这些GPU之间的通信不再是传统意义上的“服务器间通信”，而更像是“芯片间通信”。在这种情况下，数据中心已不再是简单的“服务器的
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AI 网络 架构 交换机
一块搭载了英伟达N1X处理器的惠普开发板（HP 83A3）在Geekbench上亮相。在Geekbench的测试中，运行Linux（Ubuntu 24.04.1）的N1X处理器在单核测试中获得了3096分，在多核测试中获得了18837分，平均频率为4GHz。数据显示这款处理器为20线程配置，由于Arm通常没有像英特尔那样的超线程技术，因此很可能是20个物理核心，类似于英伟达迷你超算所搭载的GB10。同时，该开发板可能配备128GB系统内存，其中8GB预留给GPU。其性能已经接近甚至超过了当前市场上的一些顶
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美国芯片制造商英伟达（NVIDIA）的首席科学家（CSO）比尔·戴利（Bill Dally）指出，美国对中国实施的人工智能（AI）技术相关的出口限制措施，反倒让中国获得很大的发展空间。他透露，美国禁止向中国出口包括英伟达H20在内的高性能计算芯片后，原本为英伟达编写程序的大量中国高端AI研究人才，如今大多在为华为工作。Dally他强调，虽然目前美国在AI硬件领域仍占有技术优势，但中国正通过人才储备和国家战略支持快速缩小差距。他直言：“如果不是美国的管制措施，华为不可能这么快崛起。”英伟达首席科学家Bill
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英伟达 AI
端侧AI里程碑：面壁大模型+英特尔酷睿Ultra首日协同优化效率提升220%；面壁智能端侧大模型首日上线，英特尔工程师联合优化实现2.2倍推理效率跃升；AI PC时代加速：面壁智能端侧大模型适配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特尔助力带来端侧性能体验；英特尔锐炫B60联合面壁MiniCPM 4.0，端侧首次支持高达128K上下文窗口
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AI PC 推理优化 面壁 英特尔
小米创始人雷军在小米投资者大会上表示，汽车业务亏损正在逐步收窄，预计将在今年第三到第四季度实现盈利。根据小米发布的一季报显示，今年第一季度，智能电动汽车及AI等创新业务分部的营收为186亿元，亏损5亿元。其中，智能电动汽车业务收入为181亿元，占智能电动汽车及AI等创新业务总营收的比例超97%，该项业务的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，经营亏损5亿元。在旗下第二款电动车YU7的智驾研发投入上，小米的总预算为35亿元，雷军称该投入在行业内处于领先水平。最新推出的小
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在技术驱动型产业中，半导体行业始终走在全球科技变革的最前沿。2024年，台积电（TSMC）正式启动2nm制程（N2）试产，每片晶圆的代工报价高达3万美元，再次引发行业广泛关注。最新数据显示，得益于存储芯片领域的技术优化，台积电2nm制程自去年7月在新竹宝山晶圆厂风险试产以来，良率从去年底的60%快速攀升至当前的90%（256Mb SRAM）。从3nm节点的初期投产经验看，良率爬坡是一大挑战。但凭借3nm节点200万片晶圆的量产经验，将2nm工艺开发周期压缩至18个月，良率仅用9个月便从30%提升至60%，
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为无线应用进行设计并非易事。频率越高，信号的行为就越奇怪 - 您需要一位经验丰富的工程师来控制芯片的开发。或者您使用 AI！普林斯顿是人工智能驱动的射频集成电路设计支持（AIDRFIC）的三个研发快速启动项目之一。Keysight Technologies 和德克萨斯大学奥斯汀分校 （University of Texas at Austin） 获得了其他项目。获得能够跟上对无线应用日益增长的需求的熟练工程师是很困难的。该项目将使用 AI 的 LLM 和 ML 功能来设计芯片。“几十年来，导致技术突破的基
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AI 无线芯片设计
当夕阳的余晖透过 1950 年纽约的玻璃窗，洒在阿西莫夫伏案疾书的稿纸上。在发表《我，机器人》的那个遥远的下午，这位科幻巨匠或许未曾料到，自己笔下那些拥有自我意识的机器人，正以另一种形态叩击着人类文明的边界。「智能眼镜，将会是远超 VR 的产品。」Meta 创始人扎克伯格在日前的一次访谈中笃定。Meta 的一季度财报也证实了扎克伯格的观点，公司表示 Ray-Ban Meta AI 眼镜月活跃用户是一年前的 4 倍多。一场关于人机交互的革命，在镜片的方寸之间展开。等待一阵风AI 眼镜的火
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SoC
Naveen Verma 在普林斯顿大学的实验室就像一个博物馆，展示了工程师们试图通过使用模拟现象而不是数字计算来提高 AI 超高效的所有方法。一个工作台上是有史以来最节能的基于磁记忆的神经网络计算机。在另一个位置，您会发现一个基于电阻存储器的芯片，它可以计算迄今为止任何模拟 AI 系统中最大的数字矩阵。Verma 表示，两者都没有商业前景。不那么仁慈的是，他实验室的这一部分是一个墓地。多年来，Analog AI 一直吸引着芯片架构师的想象力。它结合了两个关键概念，这两个概念
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Chalmers 研究人员深入研究了学习语言需要什么 - 人类和 AI 的经验教训AI 代理之间的交流游戏学习了如何学习新语言以及如何理解人类如何学习语言。两个代理必须相互讨论发送和接收的颜色。在发送端，他的颜色由一个品种表示，接收代理的任务是找到属于该品种的相应颜色。Chalmers 研究人员的结论是：自主学习语言的 AI 系统会开发出一种结构与人类语言相同的语言。正如我们人类向前几代人学习一样，AI 模型在利用年长亲属的知识时会变得更好。查尔姆斯理工大学和瑞典哥德堡大学的一项研究证明了这一点，该研究探
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AI 学习语言
据《光明日报》报道，由北京航空航天大学（Beijing Aeronautics University，BUAA）电子与信息工程学院李洪革教授领导的研究团队成功开发了一款开创性的计算芯片——混合随机计算 SoC 芯片。该芯片基于完全自主研发的开源 RISC-V 架构，容错能力强、抗干扰能力强、能效高。它引入了数字表示（重新定义二进制数）、计算算法（内存计算）和异构计算架构（SoC 设计）的颠覆性创新。这一成就建立了基于混合随机数的新计算范式，代表了从数值系统表示到芯片实现的原创创新，支撑了中国高性能智能计算
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英国和荷兰的一个项目正在使用大型语言模型（LLMs）来创建硬件设计，该项目称之为对话式原型设计。虽然 LLMs 被广泛用于开发代码，但该项目正在探索它们如何用于硬件架构甚至 PCB 板布局。然而，开发硬件可能更复杂，特别是当使用传感器和执行器等设备时。对于小规模或大规模生产进行迭代可能需要相当多的时间和资源。该项目旨在使用大型语言模型（LLMs）进行“对话式原型设计”，这将允许开发人员和最终用户与 AI 系统进行对话，以开发原型功能，并结合传感和驱动。该项目由诺丁汉特伦特大学设计与创新教授拉斯·埃里克·霍
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AI 智能计算 硬件设计
查尔姆斯大学的研究人员深入探究了学习语言所需的条件——为人类和 AI 提供了启示两个 AI 代理之间的通信游戏学习如何学习新语言以及如何理解人类学习语言的方式。在发送方，颜色由一个符号表示，接收代理的任务是找到属于该符号的对应颜色。查尔姆斯大学的研究人员的结论：一个自主学习语言的 AI 系统会发展出与人类语言结构相同的方式的语言。就像我们人类从前辈那里学习一样，当 AI 模型利用前辈的知识时，它们会变得更好。这由瑞典查尔姆斯大学和哥德堡大学进行的一项研究所示，该研究探索了人类语言背后的机制，并为未来 AI
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2025研华嵌入式设计论坛上海站圆满落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技术创新与生态融合。2025年5月29日，研华科技在上海漕河泾万丽酒店成功举办了以“Edge Computing & Edge AI—技术创新，聚势生态”为主题的嵌入式设计论坛。本次论坛汇聚了众多行业专家及企业代表，共同探讨Edge Computing与Edge AI领域的最新技术进展、创新应用及生态构建。一、引领前沿技术，洞见未来趋势论坛在研华科技嵌入式物联网事业群（中国）总经理许杰弘先生
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