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
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
在 Computex 2025 上，英特尔发布了其 AI 聚焦硬件组合的大规模更新，巩固了其在工作站和数据中心市场的地位。随着 Arc Pro B 系列 GPU 和第三代 Gaudi AI 加速器的推出，英特尔正在将专业级的 AI 计算带给更广泛的开发者、创作者和企业用户。 Arc Pro B 系列：针对边缘 AI 工作流的加速器新推出的 Arc Pro B60 和 B50 显卡 基于英特尔 Xe2 架构，并配备了集成的 XMX 核心，英特尔为 AI 优化的向量和矩阵处理单元
根据 ABI Research 最新的“工业和制造业调查”，全球超过一半的制造商，即 53%，正处于采用新的工业机器人硬件的早期阶段。全球技术情报公司还发现，28%的制造商已经在其设施中部署了机器人。该调查于2024年第四季度至2025年第一季度在美国、德国和马来西亚进行，发现制造商认为工业机器人是提高质量水平的关键生产策略。40%的受访者将机器人技术的采用列为提高质量的优先事项，较上一项研究的34.1%有所上升。十九%的受访者表示他们将在未来五年内考虑采用工业机器人，而 33%的人将在同一时间段内考虑采
研究人员开发了一种人工智能驱动的系统，该系统可以在检查其生产的 3D 打印部件后精确定位“特定机器”。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 （University of Illinois Urbana-Champaign） 的格兰杰工程学院 （Grainger College of Engineering） 团队表示，该系统可用于管理供应链，“检测早期问题并验证供应商是否遵循商定的流程”。然而，关于 3D 打印机的“隐藏指纹”的讨论让这位夏洛克、哥伦布、孟克和法戈的粉丝对新 AI 的刑事调查影响更感兴趣
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