5月27日消息，苹果公司正积极布局人工智能领域，通过一系列战略举措寻求在竞争中抢占优势。其核心战略包括推出名为“Project
Greymatter”的人工智能工具集成计划，旨在将更多人工智能功能融入核心应用中。此外，为了优化数据处理，苹果采纳了将本地计算与云处理结合的策略，使得低计算强度的任务可以直接在设备上完成，而更为复杂的任务则转移到云端处理。苹果智能助手Siri将得到重大升级，包括改进自然交互方式和引入更先进的语言模型。同时，苹果正与OpenAI合作，计划将其领先的聊天机器人技术集成到即将
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iPhone AI 人工智能
5月27日消息，苹果公司正积极布局人工智能领域，通过一系列战略举措寻求在竞争中抢占优势。其核心战略包括推出名为“Project
Greymatter”的人工智能工具集成计划，旨在将更多人工智能功能融入核心应用中。此外，为了优化数据处理，苹果采纳了将本地计算与云处理结合的策略，使得低计算强度的任务可以直接在设备上完成，而更为复杂的任务则转移到云端处理。苹果智能助手Siri将得到重大升级，包括改进自然交互方式和引入更先进的语言模型。同时，苹果正与OpenAI合作，计划将其领先的聊天机器人技术集成到即将
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iPhone AI 人工智能
5 月 26 日消息，谷歌搜索新推出的“AI 摘要（AI Overviews）”功能近日备受诟病，原因是该功能经常提供严重错误的搜索结果信息，例如，该功能曾建议用户使用胶水来防止披萨上的奶酪滑落。本周早些时候，据科技媒体 The Verge 报道，谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊在接受采访时承认，这些“AI 摘要”功能产生的“幻觉”是大型语言模型（LLM）的“固有缺陷”，而大型语言模型正是“AI 摘要”功能的核心技术。皮查伊表示，这个问题目前尚无解决方案（is still an unsolved proble
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谷歌 AI 出错
如果您近期关注电脑市场的话，有一个词绝对不会陌生，这边是“AI PC”。是的，前有AI手机、AI电视，现在，AI故事终于讲到了略显没落的PC（personal computer，个人电脑）。不过，不同于去年年初以OpenAI开始的AI狂潮，AI PC的概念似乎对于消费者来说更像是商家看着日渐下降的PC销量，而不得以推出的“噱头”和“炒作”“割韭菜”的行为。那么我们不禁要问，如今的AI PC究竟是未来的大趋势还是商家为了收割消费者的智商税呢？这篇文章笔者就想和和各位一道探讨一下这个问题。首先，我们需要说明的
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AI PC 笔记本电脑 智能计算
5月24日，据外媒消息，Meta和谷歌正向好莱坞电影公司提供数百万美元，旨在达成许可协议，以进一步完善其人工智能（AI）生成的视频模型。彭博社的最新报告指出，两家公司提出的报价已达“数千万美元”，然而，目前谈判的最终结果仍不明确。据悉，Netflix和迪士尼对于直接授权其内容表示了保留态度，但表现出对其他形式合作的兴趣。与此同时，华纳兄弟探索频道已公开表示愿意授权其部分节目内容供AI研究使用。对于这一动向，Meta的发言人选择保持沉默，未对外发表任何评论。谷歌方面也未立即回应相关的置评请求。这两大科技巨头
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Meta 谷歌 AI
一种能够在极高温度下运行的新型计算机存储设备，有望在地球上最严酷的环境中使用，甚至首次在金星上运行。当前最坚固的非易失性存储器（NVM）设备，包括固态硬盘（SSD），在温度达到572华氏度（300摄氏度）时会失效。但科学家们创造并测试了一种新的铁电二极管（半导体开关装置），即使在温度升至1112华氏度（600摄氏度）时仍能连续工作数小时。这意味着，使用这种二极管的传感器和计算设备可以放置在极端环境中，例如核电站、深井油气勘探，甚至我们的太阳系中最热的行星——金星，这些环境中以前的设备在几秒钟内就会失效。创
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AI
IT之家 5 月 23 日消息，据英国《金融时报》当地时间 23 日报道，Meta 人工智能主管、首席人工智能科学家杨立昆（Yann Lecun）发表了对大语言模型能力的看法。杨立昆断言（asserted），尽管这些模型在某些任务中的表现令人印象深刻，但从根本上讲它们是有限的，永远无法达到像人类那样的智能水平 —— 具备进行推理和规划的能力。他指出，这类大语言模型的缺陷在于缺乏对逻辑的理解，对物理世界的掌握有限，没有持久记忆，无法推理，也无法进行分层规划。在追求人类水平的智能时，不要过分依赖于推
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AI 智能计算
世界领先的开源解决方案提供商红帽公司近日宣布推出Podman AI实验室，这是Podman桌面的一个新扩展。该实验室通过一个直观的图形界面，使开发者能够在本地工作站使用容器来构建、测试和运行基于生成式人工智能（GenAI）的应用程序。此举旨在推动GenAI的普及，同时允许开发者在保持对敏感数据所有权和控制权的同时，享受本地开发的便利、简洁和成本效益。最近，GenAI和开源大语言模型（LLM）的兴起标志着一个新时代的开始，这个时代在很大程度上依赖于AI应用的计算能力。企业正迅速积累专业知识、流程和工具，以保
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红帽 Podman AI
据 CNBC 报道，欧盟理事会周二正式批准了世界上第一部监管人工智能的主要法律——《人工智能法案》。该法案将在走完相关签字流程后予以公布，并在公布 20 天后正式实施。这一具有里程碑意义的监管法律为人工智能技术制定了全面的规则。首先，该法案提出了人工智能风险等级的分类，这意味着根据人工智能技术的不同应用将对社会可能造成的威胁，应将对其进行不同的对待。这一规定将禁止应用风险水平被认为“不可接受”的人工智能，以确保公众安全和社会的稳定。值得注意的是，全球主流人工智能的应用与开发主要由美国大型科技公司所主导。这
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人工智能 AI 欧盟 法律
5月22日消息，今天，商汤科技联合创始人徐冰接受采访时表示，中美之间的算力存在10倍以上的差距。按照徐冰的说法，中国和美国算力存在10倍以上的差距，但这个差距可以弥补。“一方面是因为国产芯片快速发展，其次是因为算力是商品，投资属性也比较强，只要愿意投入资金，中美之间差距有机会缩小。”徐冰说道。徐冰还谈到，目前AI行业最好的人才在美国，因为美国有最大的算力，但如果中国能弥补差距，人才也会流动到亚洲市场。
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商汤科技 AI 芯片
5 月 23 日消息，众所周知，英伟达平均每两年就会推出新一代 GPU 架构，例如2020 年发布的 Ampere，2022 年发布的 Hopper，2024 年发布的 Blackwell，无论是 AI 还是游戏卡都是如此。不过，由于人工智能产业的爆火，英伟达仅凭其 AI 芯片就能够在短短一个季度内斩获 140 亿美元（IT之家备注：当前约 1013.6 亿元人民币）的利润，而且还在进一步加速发展中。为适应业界需求，英伟达 CEO 黄仁勋现宣布该公司从此每年都会设计一代全新的 AI 芯片。“我可以宣布，在
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黄仁勋 英伟达 AI 芯片
随着AI技术的不断发展，驱使视觉识别技术在各个领域得到了广泛应用。在数字表示中感知图像和电影的方法被称为计算机视觉。计算机视觉用于机器学习和AI，以训练模型以检测特定模式并将数据存储在其人工存储器中，然后可用于预测现实生活中的结果。人类视觉类似于计算机视觉，除了人们有一个良好的开端。人类的视觉受益于一生的上下文，教它如何区分物体，它们有多远，它们是否在移动，以及图像是否不正确。 计算机视觉教计算机执行类似的任务，但使用相机，数据和算法
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AI 工业检测 机器视觉
对象识别计算机视觉AI的这个分支涉及检测图像或视频中的一个或多个事物。例如，监控摄像头可以智能地识别人类及其活动（没有运动，枪支或刀具等东西），因此这些可疑活动被标记。图像分割图像分割是一种像素级计算机视觉技术，用于确定给定图像中的内容。它不同于图像识别（使用一个或多个标签标记完整图像）和对象检测（通过在图像周围创建边界框来定位图像内的内容）。图像分割提供有关图像内容的更细粒度的信息。图像分类图像分类是根据图像周围的视觉内容对图像进行分类的过程。该过程需要专注于相邻像素之间的关系。具有预定模式的数据库组成
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AI 机器视觉 工业
简介半导体行业以不断创新、严格的质量标准、成本效率和快速的市场交付为特征。然而，它也面临着诸多挑战，包括设计复杂性增加、特征尺寸缩小、缺陷率上升以及对新材料和产品的旺盛需求。现在，人工智能在克服这些障碍并提升工程师在芯片制造中的生产力方面发挥着至关重要的作用。AI对芯片制造的影响成本降低AI通过优化生产过程的各个方面，大大降低了芯片制造成本。生成性AI采用先进的强化学习技术，如深度Q网络（DQN）和蒙特卡罗树搜索（MCTS），来优化成本。这些技术通过改进决策过程和评估放置选项来预测最有前途的结果。这种精细
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半导体 市场 国际，AI
“IDC认为，我们正在向‘无处不在的AI’的下一阶段过渡，将会侧重于从持续的AI投资中实现可量化的业务影响。”近日，在IDC Directions 2024：中国ICT市场趋势论坛（北京站）期间，IDC中国区总裁霍锦洁这样告诉记者。当前，生成式AI正在越来越多行业掀起浪潮。IDC数据显示，到2027年，生成式AI将占整个AI市场投资总规模的29%。2022年至2027年，生成式AI基础设施年复合增长率将达到71%。霍锦洁表示，对于企业而言，生成式AI不仅将使员工、客户、合作伙伴和供应商能够以全新的方式与引
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