代理方法现在很热门，因为单个 LLM 模型似乎仅限于点工具应用。每个这样的应用程序都令人印象深刻，但仍然是我们想要自动化的更复杂的推理任务链中的一个步骤，代理方法应该在其中大放异彩。我一直听说软件工程 （SWE） 团队在 AI 采用方面比硬件团队进步得更快，因此认为对状态进行快速现实检查会很有用。本着这个想法的精神，我使用 Gemini Deep Research 来寻找本文的来源，有选择地抽样它提供的一些调查，同时添加一些我自己的发现。我的快速总结是，首先，什么算作进步取决于应用：基于便利性的使用模型在
人工智能 （AI） 有可能改变产品生命周期的每个阶段，从设计和制造到运营和维护。虽然这种说法似乎很明显，但测试和测量产品和流程的确切情况仍然成为焦点（图 1）。正如在测试和测量这样一个众所周知的保守行业中所预料的那样，迄今为止，AI 主要用于适度的、渐进的改进。解析文档以帮助用户设置和作产品的工具显然是一个起点。更进一步，一些产品现在提供基于 AI 的功能，例如神经网络，或针对特定参数的基于 AI 的优化。对于管理大型数据集的科学家和工程师来说，用于后处理、检测异常、跟踪趋势和指导决策的软件工具非常强大，
根据商业时报 和 Tom's Hardware 的报道，英伟达和联发科的 N1X AI PC 平台发布计划据报道已被推迟，联合开发的下一代处理器的发布时间已从 2025 年下半年推迟至 2026 年第一季度。如商业时报所述，N1X 是英伟达和联发科共同开发的第一个 Windows on Arm PC 处理器。据报告中引用的消息称，N1X 是之前推出的个人 AI 超级计算机 Project DIGITS（DGX Spark）中使用的 GB10 G
机器学习正在为设计工程师提供更智能的供应链和无摩擦的组件采购。电子分销行业正在经历一场悄无声息的革命，这场革命正在从根本上改变工程师采购组件的方式以及分销商预测需求的方式。DigiKey 处于这一转型的最前沿，人工智能不仅仅是一个流行词，它正在成为为全球工程师提供服务的运营支柱。总部位于 Thief River Falls 的经销商总裁 Dave Doherty 负责监督这家从明尼苏达州相对偏远的地点向全球发货的公司，该公司负责监督这种人工智能驱动的发展。DigiKey 已部署或开发 70 多个不同的 A
（图片来源：英伟达）在中国举办的 2025 年 RISC-V 峰会上，Nvidia 宣布其 CUDA 软件平台将在 CPU 方面与 RISC-V 指令集架构（ISA）兼容。这一消息在 RISC-V 活动期间的一个演示中得到了证实 。这是在性能要求高的应用中启用基于 RISC-V ISA 的 CPU 的重要一步。这项宣布表明，RISC-V 现在可以作为基于 CUDA 系统的主处理器，这一角色传统上由 x86 或 Arm 核心担任。虽然没有人甚至几乎没有期望 RISC-V 在不久的将来出现在超大规模
7月18日，第五届RISC-V中国峰会在上海进入分论坛环节。作为未来电子产业最庞大的应用范畴之一，人工智能是不可回避的话题。人工智能的飞速发展，正以年均超过100%的算力需求增长驱动底层架构的革新，“开放、灵活、可定制”的RISC-V已成为构建自主AI算力基石的战略支点。 人工智能分论坛邀请各方企业探讨RISC-V架构如何利用其开源、开放、可扩展的特性，实现AI计算架构的革新，以及RISC-V架构在AI软硬件的最新进展和应用落地情况。其中，SiFive联合创始人、首席架构师 Krste Asan
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