Real-Time Innovations（RTI）宣布Connext Drive 4.0，这是一个人工智能增强的通信框架，旨在加快软件定义车辆（SDV）在区域、高性能计算、边缘到云及模拟环境中的开发。Connext Drive 4.0基于数据分发服务（DDS）标准，针对现代汽车项目中常见的安全、保障和实时性能要求。对于读者来说，该框架具有重要参考价值。尤其适用于两类场景：一是正在对基于数据分发服务的混合关键级系统进行评估的场景；二是开发团队希望复用从仿真阶段到量产阶段相关成果的场景。RTI新增的内容RT
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AI SDV 汽车
一如十年前轰轰烈烈的互联网+、+互联网热潮，自DeepSeek R1在春节期间爆火之后，新年伊始，国内各行各业也马不停蹄地开展起了一波轰轰烈烈的大模型+、+大模型的热潮。勤奋努力到感动自己、内卷到让所有人都感到不可思议的本土车企，当然也希望大模型来增加自家产品、运营、生产制造等方方面面的竞争力。在自动驾驶领域，站在“大模型+”的视角下，大模型可以加速自动驾驶数据闭环，通过数据自动标注、仿真场景的重建和生成提高模型的迭代速度。站在“+大模型”的角度，车辆部署的视觉语言模型可以提升对复杂场景的理解能力，给出合
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AI 汽车智能座舱 自动驾驶 VLM模型
随着纬创资通12日发布财报，其与英伟达的合作模式可能正在转变的迹象引起了业界关注。据Wccftech报道，纬创第三季度财报电话会议的一位分析师表示，从明年的Vera Rubin平台开始，英伟达可能会转向直接向合作伙伴供应Level-10系统，以标准化机架设计并显着缩短上市时间。作为回应，报告指出，纬创资通表示将继续处理这项工作;因此，报告的协作模式不会产生重大影响，并且总体上对其业务有利。据报道，NVIDIA 可能会为合作伙伴提供完全组装的 10 级 （L10） VR200 计算托盘——包括计算硬件、冷却
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英伟达 AI 服务器 系统
新增端到端AI工作流支持，具备自带模型功能、模型检查和性能分析功能，助力用户在ADI全系列硬件上实现快速部署。全新的统一配置工具、多核支持和集成调试功能，能够简化跨异构系统的开发工作。基于Zephyr的新型模块化框架支持运行时AI/ML性能剖析和逐层分析，巩固了开源基础，消除了工具链碎片化问题，降低了复杂性。近日，全球领先的半导体公司ADI推出CodeFusion Studio™ 2.0，作为对旗下开源嵌入式开发平台的一次重大升级。CodeFusion Studio 2.0旨在简化和加速支持AI的嵌入式系
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ADI CodeFusion 嵌入式 AI
你的聊天机器人可能存在数据泄露风险。近期有报道称，用户与 OpenAI 的 ChatGPT、xAI 的 Grok 等 AI 聊天机器人的对话 “已出现在搜索引擎结果中”，Meta AI 应用中的用户指令也可能被公开推送。但如果这些查询和对话能得到保护，隐私安全是否能得到强化？这正是专注于隐私增强技术的公司 Duality 想要实现的目标 —— 其推出的私有大语言模型（LLM）推理框架，核心依托全同态加密（FHE）技术。这种加密技术允许在不解密数据的前提下对加密数据进行计算，从根源上保障隐私。Duality
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数据泄露 加密数据 AI
随着OpenAI Atlas、Perplexity Comet等AI浏览器的推出，网页自动化效率变成了核心技术关注点；但同时，LLM驱动的Web Agent却也使“智能爬虫”威胁加剧，对当前网络安全构成日益严峻的威胁。如何理解Web Agent的爬虫威胁OpenAI Atlas的核心优势在于「自然语言驱动的网页自动化」：输入文字指令，AI就能帮你完成搜商品、订酒店等复杂操作。然而，其“解析-理解-执行”的技术原理，也带来了一种新型攻击模式 —— 攻击者能轻松操控Web Agent，实现自然语言驱
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AI 浏览器
想象一下，你安装了一款全新的智能家居助手，它的表现堪称神奇：能在晚间电价飙升前预冷客厅，在正午阳光升温前自动调暗窗帘，还会记得在电价最低时为你的汽车充电。但在这流畅体验的背后，系统正悄然生成密集的个人数据数字轨迹。这就是智能体 AI（不仅能回答问题，还能感知环境、制定计划并代表用户采取行动的系统）的隐藏成本。每一项计划、指令和行动都会被记录，缓存数据与预测结果不断累积，日常行为痕迹逐渐沉淀为长期存储的信息。这些记录并非疏忽导致的错误，而是大多数智能体 AI 系统的默认行为。好消息是，这种情况并非无法改变。
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AI 智能体 数据轨迹
Agent目前最大瓶颈是上下文窗口，当Agent需要连接成百上千个外部工具时，海量的工具定义和中间数据结果会迅速撑爆上下文，导致成本飙升、效率骤降。Anthropic给出了一套全新的解决方案 —— 一种名为“代码执行”的新范式，它建立在模型上下文协议（MCP）之上，旨在从根本上解决AI Agent的效率问题。核心思想很简单：别再让模型直接调用工具了，让它写代码来调用工具。Anthropic的数据显示，这一转变能将处理任务的Token消耗从15万降低到2000，成本和时间节省高达98.7%。# 开发者们普遍
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Real-Time Innovations （RTI） 宣布推出 Connext Drive 4.0，这是一个人工智能增强的通信框架，旨在加快跨区域、HPC、边缘到云和模拟环境的软件定义汽车 （SDV） 开发。Connext Drive 4.0 基于 DDS 标准构建，针对现代汽车项目常见的安全、安保和实时性能要求。对于 eeNews Europe 的读者来说，这可能与基于 DDS 的混合关键性系统正在评估中，以及团队希望重用从仿真到生产的工作的情况有关。RTI 正在添加什么RTI 的版本以“S
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Connext Drive 4.0 AI SDV
随着人工智能在整个电子市场中的重要性日益增加，Nvidia 的 GPU 和数据中心处理器在市场上变得无处不在。为了鼓励工程师开发新的创新，Nvidia 推出了 Nvidia Jetson AGX Orin 的开发套件。该套件是一个生产就绪的 AI 开发平台，将 Jetson AGX Orin 64 GB 模块与散热器和参考载板相结合。该套件旨在让工程师能够开始使用 Jetson Orin，以构建从 AI 设计原型或 AI 驱动的机器人和其他自主机器的任何东西。以下是 TechInsights 对开发板的部
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Tachyum® 今天公布了其 2nm Prodigy® 通用处理器的详细信息和规格，该处理器将使 AI 模型的参数比任何现有解决方案的参数大许多数量级，而成本仅为其一小部分。Prodigy Ultimate 提供的 AI 机架性能比 Nvidia Rubin Ultra NVL576 高出 21.3 倍。Prodigy Premium 提供的 AI 机架性能比 Vera Rubin 25.8 高出 144 倍。2nm Prodigy 是有史以来第一个推理超过 1,000 PFLOP 的芯片，
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据路透社和 CNBC 报道，在报告创纪录的第三季度销售额并预测人工智能热潮导致第四季度收入更高后不久，AMD 在三年来的第一个分析师日上描绘了一幅更加乐观、具体的增长图景。路透社指出，这家芯片制造商现在预计数据中心芯片的年收入将在五年内达到 1000 亿美元，收益将增加两倍以上。路透社援引首席财务官让·胡的话补充说，AMD 预测未来三到五年内总体年增长率为 35%，其数据中心业务将增长约 60%。AMD 还预计同期其收益将飙升至每股 20 美元。据AMD新闻稿称，首席执行官Lisa S
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AMD 首席执行官 Lisa Su 解释了她预计芯片设计商的业务将在未来三到五年内增长，其 Instinct GPU 预计将推动收入平均增长 80%，其他产品的销售额预计也将在此期间增长。Lisa Su周二表示，这位芯片设计商看到了一条“非常清晰的道路”，可以在 Nvidia 主导的数据中心 AI 市场获得两位数的份额，这可能会推动该细分市场未来三到五年平均收入增长 80%。Lisa Su在 2025 年 AMD 金融分析师日活动中表示，以 Instinct GPU 系列为基础的数据中心 AI 产品的估计
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美东时间11日周二，在AMD首次举行的公司金融分析师日活动上，AMD CEO苏姿丰给出了乐观的人工智能（AI）市场预期，并预计未来五年AMD的销售会加速增长。本周二苏姿丰称，AMD预计，包括处理器、加速器、网络产品在内，到2030年，AI数据中心的总市场规模（TAM）将突破1万亿美元，远超今年的约2000亿美元，复合年增长率（CAGR）超过40%。最新TAM目标。华尔街见闻曾提到，今年6月苏姿丰表示，预计到2028年，AI处理器的市场规模将超过5000亿美元。与去年的预期相反，今年苏姿丰说，AI基础设施的
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