可持续环保趋势当道，大型云端服务商积极打造低碳运算平台，并优化内部能源配置，牵动中国台湾主要数据中心供货商加速发展提升运算效能，及高效散热之节能技术，其中如纬颖（6669）及技嘉（2376）的两相浸没式液冷技术解决方案，已导入客户端部署，另英业达（2356）采用ARM架构之产品亦逐步放量。受惠CSP（大型云端服务商）客户端持续朝绿色数据中心迈进，有利于掌握关键技术的台服务器供货商后续争取订单、维稳出货动能增温，今年包括英业达、技嘉、广达及纬颖等业者，皆预期全年度服务器业务将有两位数的年成长表现。净零碳排已
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绿色数据中心 ODM arm
1 前言:孔明与AI的激情相遇在上一期里我们说明了当今主流AI 的主要技能是基于大数据分析找出相关性，并迅速归纳出规律性。这项强大的能力，与人类天赋的溯因性推理能力之间，具有巧妙的互补性，就是：● 人类的天赋溯因性推理，协助AI 把它天赋的相关性转化为强大的因果性推理能力；● AI 的因果性推理，也能协助人类更加发挥其溯因性推理能力，激发出人类更高的创新力。其中第一项，上期已经举例解说了；在本期里，将举例解说第二项的互补性——人类如何
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202210 人机协同 AI
来自北京大学、东方理工、南方科技大学和鹏城实验室等机构的研究团队提出了一种语义可解释人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，该框架从语义层面解释了 CNN 的学习机制。近年来，CNN 因其优异的性能，在计算机视觉、自然语言处理等各个领域受到了研究者们的青睐。但是，CNN 是一个 「黑盒」 模型，即模型的学习内容和决策过程很难用人类能够理解的方式提取和表达，这限制了它的预测可信度和实际应用。因此，CNN 的可解释性受到了越来越多的关注，研究者们试图采用特征可视化，
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AI AI语义识别 CNN学习机制 S-XAI
10月20日消息，世界上大约7000种已知的语言中，有40%没有标准的书写系统。这些没有文字的语言给现代机器学习翻译系统带来了一个独特的问题，因为翻译通常需要先将口头语言转换为书面文字，翻译后再将文字还原为语音。不过Meta公司10月19日宣布，已经通过其最新的开源语言人工智能（AI）解决了这个问题。 Meta公司公布了“第一个由人工智能驱动的无文字语言的语音翻译系统”，该系统成功地翻译了闽南语，这是一种主要在台湾地区使用的口头语言。 了解到，该系统是Meta公司人工智能项目的一部分，被称为“通用
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Meta AI 翻译
10月20日消息，谷歌公布其正在研究的“乒乓球机器人”项目i-Sim2Real，其机器人在与人类对打时一回合可接球340次。 据了解，谷歌之所以选择乒乓球运动，是因为机器人可以与快节奏以及相对不可预测的人类行为进行交互。 同时，机器人完成乒乓球动作时，既要求速度又要求精度，这对学习算法提出了很高的要求。 乒乓球这类运动具有固定的、可预测的环境，使其成为研究人机交互和强化学习问题的理想测试平台。 此外，谷歌的乒乓球机器人可以在模拟环境中不断学习，并将学习成果应用于现实世界。 i-Sim2Rea
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谷歌 机器人 AI
数据爆炸时代对各类数据服务器和基础设施提出了越来越高的性能和功耗比要求，针对这样的市场需求，Arm为其Neoverse 路线图再添新员，重新定义和变革全球的计算基础设施。目前，Arm Neoverse家族包括三大系列：追求极致性能、优异的总拥有成本的V系列，注重平衡性、能效比的N系列，主攻高能效的E系列。根据不同场景的需求，用户可以选择最合适的基础设施处理器内核，实现从云端服务器到功耗最优的基础网关节点的各类应用场景覆盖。为满足大型互联网和 HPC 客户的需求，并在不增加功耗和面积的情况下，进一步推动云工
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Arm Neoverse 基础设施
据TrendForce集邦咨询最新服务器相关报告指出，CXL（Compute
Express
Link）原是希望能够整合各种xPU之间的性能，进而优化AI与HPC所需要的硬件成本，并突破原先的硬件限制。CXL的支援仍是以CPU为源头去考虑，但由于可支援CXL功能的服务器CPU
Intel Sapphire Rapids与AMD Genoa现阶段仅支援至CXL
1.1规格，而该规格可先实现的产品则是CXL存储器扩充（CXL Memory
Expander）。因此，TrendForce认为
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TrendForce 集邦咨询 存储器 CXL AI/ML DRAM
疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。因此，各产业对自动光学检测(AOI)技术的需求更为殷切。疫情突显产业供应链中断和制造业缺工问题，加上少量多样需求成趋势，迫使制造业快速转型，走向更自动化、数字化的智能化方向。导入自动化及AI的过程中，传统人力逐渐被取代，也改变产线人员配置的传统生态，其中，可以确保产线及产品质量的自动检测仪器不仅发挥精准有效的优势，还能针对缺陷或瑕疵及时修复、舍弃，降低不必要的时间成本与人力成本，快速稳定且
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自动光学检测 AOI AI 3D 检测铁三角
在美国GPU巨头英伟达收购英国芯片设计公司安谋（ARM）失败后，ARM的母公司软银没有放弃将其“套现”的想法。据报道，软银集团董事长孙正义计划10月访问首尔，讨论ARM和三星电子之间的潜在伙伴关系。
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ARM 三星
RISC-V一直被视为x86、Arm之外最有潜力的第三大CPU架构，尤其是其免授权、开源的特性有着知名的诱惑力。 根据半导体分析机构SemiAnalysis的消息，苹果正准备将其嵌入式核心的架构从Arm转向RISC-V。 和市面上的大多数SoC芯片类似，苹果M1、M2系列处理器之中除了负责操作系统、用户程序运行的主核心，还有大量的嵌入式辅助核心，M1里就有30多个。 它们和操作系统、应用程序无关，而是有着各自的独立任务，比如控制Wi-Fi和蓝牙、雷电接口、触摸板、闪存芯片等等，并且都有自己的固件
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RISC-V ARM
9月19日消息，Arm近日推出了下一代数据中心芯片技术Neoverse V2。在新闻发布会上，Arm产品解决方案副总裁Dermot O"Driscoll回答了关于RISC-V的提问。 Dermot O"Driscoll首先承认了RISC-V正在推动与英国芯片设计师的“一些竞争”，并表示“它可以帮助我们所有人集中注意力并确保我们做得更好”。 接着，O"Driscoll强调了Arm的知识产权、许可、客户关系和软件生态系统的实力，称虽然RISC-V自2010年以来一直存在，
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RISC-V ARM
在全球市场上，芯片指令集呈现双寡头格局，基于X86和ARM架构的处理器长期占据绝大多数市场份额，X86架构在PC及服务器市场一家独大，移动市场则由ARM架构一统江湖。 在这样一个格局中，中下游厂商大多只能在这二者之间选择，但是ARM授权费用昂贵，传统X86的授权又过于复杂，业界一直期待在CPU架构领域能有更多选择。 随着AIoT时代的到来，RISC-V架构开放、灵活、模块化，特别适合满足AIoT市场场景碎片化、差异化的市场需求，产业界普遍认为它有望成为下一代广泛应用的处理器架构。Semico Re
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RISC-V X86 ARM
在软件圈有一个梗：十年的老代码，你敢动？ 这个故事具体情形是：当新入职的同事被告知维护老产品时，看着代码包就像是在雾里看花，当他去问资历更老的同事就会发现，几经轮回已经没有人懂具体逻辑是什么样的，原作者也不知道已经跳了几家公司，于是他没有办法，只能在外边包一层，交付新功能。 这，就是历史的包袱。 RISC-V的优势就在于，作为后起之秀，它灵活、精简、开发成本也更低。 现在的汽车，作为“轮子上的计算机”，它需要囊括的已不只是被动安全，信息娱乐已经成为汽车制造的新需求，软件定义汽车已是它的新方向。
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RISC-V X86 ARM 汽车
9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科学家雅恩·勒昆(Yann LeCun)认为，目前大多数AI方法永远不会带来真正的智能，他对当今深度学习领域许多最成功的研究方法持怀疑态度。 这位图灵奖得主表示，同行们的追求是必要的，但还远远不够。其中包括大型语言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那样，Transformer的支持者们相信：“我们将所有东西标记化，并训练巨型模型进行离散预测，AI由此脱颖而出。” 勒昆解释称：“他们没有错。从这个意义上说，这
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Meta AI 人工智能
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