特朗普于 7 月 23 日公布了他的 AI 行动计划——旨在扩大美国 AI 的全球影响力以减少对中国芯片和模型的依赖——中国立即反击，通过成立两个行业联盟来加强其自身的 AI 生态系统。这一举措由华为和其他国内科技巨头领导，路透社和彭博社都对此进行了报道。根据报道，在为期三天的世界人工智能大会（WAIC）上海站上，发布了成立“模型芯片生态系统创新联盟”和“上海人工智能委员会”的消息，该大会于周一结束。模型芯片生态系统创新联盟报道称，模型芯片生态系统创新联盟将中国领先的 LLM 开发者和 AI 芯片制造商聚
在英伟达于 7 月中旬宣布在中国恢复 H20 销售后不久，当地 AI 芯片独角兽企业迅速崭露头角。据 EE Times China 和 eastmoney.com 报道，7 月 27 日，Enflame 和 MetaX 在上海世界人工智能大会（WAIC）上发布了他们的最新旗舰处理器。Enflame 发布了第四代 AI 芯片 L600报道称，燧原科技（Enflame ）的 L600，其第四代 AI 芯片，旨在用于大型模型的训练和推理。该芯片拥有 144GB 的片上内存
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
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