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端侧AI里程碑：面壁大模型+英特尔酷睿Ultra首日协同优化效率提升220%；面壁智能端侧大模型首日上线，英特尔工程师联合优化实现2.2倍推理效率跃升；AI PC时代加速：面壁智能端侧大模型适配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特尔助力带来端侧性能体验；英特尔锐炫B60联合面壁MiniCPM 4.0，端侧首次支持高达128K上下文窗口
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AI PC 推理优化 面壁 英特尔
小米创始人雷军在小米投资者大会上表示，汽车业务亏损正在逐步收窄，预计将在今年第三到第四季度实现盈利。根据小米发布的一季报显示，今年第一季度，智能电动汽车及AI等创新业务分部的营收为186亿元，亏损5亿元。其中，智能电动汽车业务收入为181亿元，占智能电动汽车及AI等创新业务总营收的比例超97%，该项业务的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，经营亏损5亿元。在旗下第二款电动车YU7的智驾研发投入上，小米的总预算为35亿元，雷军称该投入在行业内处于领先水平。最新推出的小
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小米 智能电动汽车 AI YU7 辅助驾驶
在技术驱动型产业中，半导体行业始终走在全球科技变革的最前沿。2024年，台积电（TSMC）正式启动2nm制程（N2）试产，每片晶圆的代工报价高达3万美元，再次引发行业广泛关注。最新数据显示，得益于存储芯片领域的技术优化，台积电2nm制程自去年7月在新竹宝山晶圆厂风险试产以来，良率从去年底的60%快速攀升至当前的90%（256Mb SRAM）。从3nm节点的初期投产经验看，良率爬坡是一大挑战。但凭借3nm节点200万片晶圆的量产经验，将2nm工艺开发周期压缩至18个月，良率仅用9个月便从30%提升至60%，
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为无线应用进行设计并非易事。频率越高，信号的行为就越奇怪 - 您需要一位经验丰富的工程师来控制芯片的开发。或者您使用 AI！普林斯顿是人工智能驱动的射频集成电路设计支持（AIDRFIC）的三个研发快速启动项目之一。Keysight Technologies 和德克萨斯大学奥斯汀分校 （University of Texas at Austin） 获得了其他项目。获得能够跟上对无线应用日益增长的需求的熟练工程师是很困难的。该项目将使用 AI 的 LLM 和 ML 功能来设计芯片。“几十年来，导致技术突破的基
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AI 无线芯片设计
Naveen Verma 在普林斯顿大学的实验室就像一个博物馆，展示了工程师们试图通过使用模拟现象而不是数字计算来提高 AI 超高效的所有方法。一个工作台上是有史以来最节能的基于磁记忆的神经网络计算机。在另一个位置，您会发现一个基于电阻存储器的芯片，它可以计算迄今为止任何模拟 AI 系统中最大的数字矩阵。Verma 表示，两者都没有商业前景。不那么仁慈的是，他实验室的这一部分是一个墓地。多年来，Analog AI 一直吸引着芯片架构师的想象力。它结合了两个关键概念，这两个概念
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Chalmers 研究人员深入研究了学习语言需要什么 - 人类和 AI 的经验教训AI 代理之间的交流游戏学习了如何学习新语言以及如何理解人类如何学习语言。两个代理必须相互讨论发送和接收的颜色。在发送端，他的颜色由一个品种表示，接收代理的任务是找到属于该品种的相应颜色。Chalmers 研究人员的结论是：自主学习语言的 AI 系统会开发出一种结构与人类语言相同的语言。正如我们人类向前几代人学习一样，AI 模型在利用年长亲属的知识时会变得更好。查尔姆斯理工大学和瑞典哥德堡大学的一项研究证明了这一点，该研究探
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英国和荷兰的一个项目正在使用大型语言模型（LLMs）来创建硬件设计，该项目称之为对话式原型设计。虽然 LLMs 被广泛用于开发代码，但该项目正在探索它们如何用于硬件架构甚至 PCB 板布局。然而，开发硬件可能更复杂，特别是当使用传感器和执行器等设备时。对于小规模或大规模生产进行迭代可能需要相当多的时间和资源。该项目旨在使用大型语言模型（LLMs）进行“对话式原型设计”，这将允许开发人员和最终用户与 AI 系统进行对话，以开发原型功能，并结合传感和驱动。该项目由诺丁汉特伦特大学设计与创新教授拉斯·埃里克·霍
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查尔姆斯大学的研究人员深入探究了学习语言所需的条件——为人类和 AI 提供了启示两个 AI 代理之间的通信游戏学习如何学习新语言以及如何理解人类学习语言的方式。在发送方，颜色由一个符号表示，接收代理的任务是找到属于该符号的对应颜色。查尔姆斯大学的研究人员的结论：一个自主学习语言的 AI 系统会发展出与人类语言结构相同的方式的语言。就像我们人类从前辈那里学习一样，当 AI 模型利用前辈的知识时，它们会变得更好。这由瑞典查尔姆斯大学和哥德堡大学进行的一项研究所示，该研究探索了人类语言背后的机制，并为未来 AI
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2025研华嵌入式设计论坛上海站圆满落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技术创新与生态融合。2025年5月29日，研华科技在上海漕河泾万丽酒店成功举办了以“Edge Computing & Edge AI—技术创新，聚势生态”为主题的嵌入式设计论坛。本次论坛汇聚了众多行业专家及企业代表，共同探讨Edge Computing与Edge AI领域的最新技术进展、创新应用及生态构建。一、引领前沿技术，洞见未来趋势论坛在研华科技嵌入式物联网事业群（中国）总经理许杰弘先生
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射频集成电路（RFIC）对于提升通信能力至关重要——想想从 5G 网络到 6G 的转变——以及许多其他技术应用。但这些芯片的设计也非常困难。一个由多所大学组成的团队，得到了行业领导者的深度参与，正在努力改变这一现状。该团队由德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员领导，计划将人工智能融入射频集成电路（RFIC）的设计过程中，以降低制造这些重要芯片的难度。“射频集成电路的设计效率是一个大问题；在大多数情况下，设计单个芯片至少需要几个月的时间，”德克萨斯大学奥斯汀分校 Cockrell 工程学院 Chandra 家庭
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科幻作品中早已多次讨论过机器拥有自我意识、摆脱人类控制的可能发展。 最新一份研究报告显示，或许这一天真的近了！ 专门研究AI风险的Palisade Research近期所做的试验显示，包括OpenAI最新的ChatGPT o3在内等多款AI模型竟然会拒绝关闭自己的指令，o3甚至会自行窜改代码，阻止自己被强制关机！OpenAI在今年1月发布了新的推理模型o3系列的mini版本，并于4月正式推出o3模型。 OpenAI曾声称，o3是公司迄今「最聪明、最有能力」的模型，旨在为ChatGPT提供更强大的问题解决能
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微软研究人员在2015年人工智能会议上提交的一篇论文《用于图像识别的深度残差学习》，迅速攀升至历史百大榜单第5名（WoS、Dimensions和Scopus数据库排名中位数分析）。《用于图像识别的深度残差学习》已经成为21世纪以来被引用次数最多的论文。该论文的作者提出了深度残差学习（ResNet）架构，突破性地解决了深层神经网络训练中的信号衰减问题，使网络层数达到前所未有的深度，并在2015年赢得图像识别竞赛。ResNet不仅成为深度学习发展的重要里程碑，也为后续的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
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海光信息与中科曙光发布公告，双方正筹划通过换股吸收合并方式实施重大资产重组。海光信息将向中科曙光全体A股股东发行股票进行换股合并，并同步募集配套资金，双方自5月26日起停牌，预计停牌不超过10个交易日。截至5月23日，中科曙光市值905亿元，海光信息市值为3164亿元（科创板市值排名第一）。交易方案显示，海光信息将按1:1.5的换股比例向中科曙光股东发行新股（每持有1股中科曙光股票可换得1.5股海光信息股票），合并后市值预计超过4000亿元，跻身A股半导体板块前三强，成为国内算力领域市值仅次于华为的巨头。
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在 Computex 2025 上，英特尔发布了其 AI 聚焦硬件组合的大规模更新，巩固了其在工作站和数据中心市场的地位。随着 Arc Pro B 系列 GPU 和第三代 Gaudi AI 加速器的推出，英特尔正在将专业级的 AI 计算带给更广泛的开发者、创作者和企业用户。 Arc Pro B 系列：针对边缘 AI 工作流的加速器新推出的 Arc Pro B60 和 B50 显卡 基于英特尔 Xe2 架构，并配备了集成的 XMX 核心，英特尔为 AI 优化的向量和矩阵处理单元
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