据外媒消息，近日，有关OpenAI要求离职员工签署保密协议的报道引发了广泛关注。据报道，该公司要求离职员工在保留既得股权与公开反对公司之间做出选择，若员工拒绝签署包含保密和不贬低条款的协议，可能面临失去在公司期间获得的所有既定股权的风险，这些股权可能价值数百万美元。OpenAI的这一做法引起了外界的质疑和批评。对此，OpenAI首席执行官Sam Altman于周六晚间在社交媒体上发表声明，证实了此类条款的存在，但强调公司从未实际收回过任何人的既得股权，且即使员工不签署分离协议或不同意不贬低协议，公司也不会
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5月20日消息，据市场研究机构Canalys科纳仕咨询于5月20日发布了一份关于2024年第一季度智能手机处理器出货量的报告。据报告显示，该季度出货量前五名的厂商分别为联发科、高通、苹果、紫光展锐和三星。联发科在本季度表现出色，以39%的全球市场份额稳居榜首。其处理器出货量达到1.14亿颗，较去年同期增长了17%。在联发科的主要客户中，小米占比最大，为23%，其次是三星占20%，OPPO占17%，传音和vivo分别占13%和12%。高通紧随其后，其智能手机处理器出货量增长了11%，总计达到7500万颗。在
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今天给大家分享16个单片机常用的模块电路。
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很多人都在关注，AI 的大战中谁会胜出？
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《科创板日报》17日讯，华尔街投行Evercore ISI分析师Amit Daryanani最新报告指出，戴尔已获得特斯拉AI服务器大单，积压的AI订单有望继续涌入，将戴尔目标价由原先140美元调升至165美元。
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微软于5月16日表示，计划为其云计算客户提供采用AMD人工智能（AI）芯片的平台方案，作为英伟达方案的替代，具体细节将在下周举行的开发者大会公布。微软还将在此次大会展示新款自研Cobalt 100处理器。
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5 月 19 日消息，除爆料新款 AirTag 与 Mac 产品更新 M4 的时间外，来自彭博社的马克・古尔曼（Mark Gurman）还对苹果进入AI 时代的表现作出了评论。苹果在生成式人工智能竞赛中一筹莫展（flat-footed），如果它想迎头赶上，就必须改变策略。古尔曼称苹果正面临着蒂姆・库克 CEO 任期内最大的挑战：必须在人工智能领域后来居上并取得胜利。苹果的主要优势在于：资金、人才和强大的平台，但这需要苹果对其战略做出重大改变，也需要其人工智能竞争对手提供一些帮助。尽管苹果可能不同意，但该公
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江波龙应用于AI领域的存储AQUILA系列企业级DDR4 RDIMM可靠性和稳定性达到数据中心级别产品的要求产品优势以JEDEC Raw Card为基础，经过精心优化和仿真测算，设计具有自主知识产权的电路板，硬件选用具有优异高频性能的材料，以及高耐温、高可靠性元器件，搭配原厂成熟制程的DDR4 颗粒，产品支持72bit位宽及 ECC 纠错，可靠性和稳定性达到数据中心级别产品的要求其产品具有以下特性：（1）自主研发PCB 线路板，提升信号质量，减小电源噪声（2）采用耐高温元器件，保证产品可靠性和稳定性（3）
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江波龙企业级DDR5 RDIMM，用于人工智能行业其产品可靠性和稳定性达到数据中心级别产品的要求产品优势以JEDEC Raw Card为基础，经过精心优化和仿真测算，设计具有自主知识产权的电路板，硬件选用具有优异高频性能的材料，以及高耐温、高可靠性元器件，搭配原厂成熟制程的DDR5 颗粒，产品支持80bit位宽及 ECC 纠错，可靠性和稳定性达到数据中心级别产品的要求产品特性：（1）自主研发PCB 线路板，提升信号质量，减小电源噪声（2）采用耐高温元器件，保证产品可靠性和稳定性（3）RMT余量充足，保证数
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5月16日，日本晶圆代工初创企业Rapidus宣布与美国RISC-V架构芯片设计企业Esperanto签署了谅解备忘录，双方将就面向数据中心的人工智能（AI）半导体研发展开合作，共同开发低功耗AI芯片。当前，尽管GPU缺货问题逐渐缓解，但电力供应成为了AI浪潮发展过程中出现的又一瓶颈。业内人士指出，CPU和GPU在促进人工智能市场的繁荣方面发挥了关键作用。然而，最新芯片不断增加的功耗正在引发近期危机。例如，预计到2027年，生成式AI处理所消耗的能源将占美国数据中心总用电量的近80%。数据中心是电力需求增
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5 月 17 日消息，根据彭博社的一份新报告，索尼音乐集团正在通知各大 AI 公司不得“未经授权使用公司旗下的资产进行模型训练”。索尼音乐目前已经向 700 多家公司发送了信件，以保护其知识产权，索尼提到，任何 AI 公司未经明确许可，不得使用索尼旗下的专辑封面艺术、音乐作品和歌词等内容。在
AI
模型的训练上，版权一直是一项令人“头大”的问题，如今业界举着牌子声称“某某模型侵犯原始作者版权”的事件已经屡见不鲜，参考IT之家此前报道，今年4月美国众议员Adam
Schiff提出了一项新的法案，
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在一个言必称AI的时代，人工智能似乎已经成为整个科技圈都为之沸腾的应用，特别是从传统AI到大模型再到AIGC的演进中，不仅将一个当时年营收不足400亿美元的英伟达市值推高到2.2万亿高居全球市值前五，更涌现出OpenAI这种估值潜力无上限的不盈利公司。这种AI的确非常普适，但却称不上普世，因为大模型AI都是以持续烧钱来维系不断超越想象的体验感，即使AIGC火爆了两年多，OpenAI的盈利模式都还没有搭建成熟，而除了英伟达这种有CUDA保驾更重要有显卡托底的硬件厂商外，过去五年里创业的AI硬件公司日子都过得
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全球领先的开源解决方案提供商红帽公司与人工智能（AI）优化和编排领域的领导者Run:ai今日宣布展开合作，将Run:ai的资源优化功能集成到红帽OpenShift AI中。此合作通过简化AI操作和优化底层基础设施，使企业能够充分利用AI资源。在一个可靠的MLOps平台上，企业可以高效地构建、调整、部署和监控AI应用和模型，从而最大化人力和硬件资源的效用。GPU是推动AI工作流程的核心计算引擎，支持模型训练、推理和实验等。鉴于这些专用处理器的高昂成本，特别是在分布式训练和推理场景中。红帽与Run:ai正联合
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红帽 Run:ai 混合云
机器视觉其实是一种通过计算机和数字图像处理技术（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种），实现对物体、场景等视觉信息的自动识别、分析和处理的技术。它利用计算机处理图像、视频等数据，实现对物体形状、颜色、纹理、位置、运动等特征的提取和分析，将被摄取目标转换成图像信号，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而实现对物体的识别、分类、跟踪、测量、检测等任务。刚才提到了图像处理技术，目前的图像处理的主流技术可以包括以下几种。数字图像处理，这是机器
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如果说英伟达是人工智能浪潮的最大受益者，那么作为最早将AI推广到各个细分市场的先驱者，英特尔在这波浪潮中绝对是迷失方向的巨轮。只不过真正具有削弱英伟达AI统治力潜质的，可能非英特尔莫属。
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