世界上最先进的 AI 模型正在表现出令人不安的新行为 — 撒谎、诡计多端，甚至威胁其创造者以实现其目标。在一个特别令人震惊的例子中，在被拔掉插头的威胁下，Anthropic 的最新作品 Claude 4 通过勒索一名工程师进行反击，并威胁要揭露婚外情。与此同时，ChatGPT 的创建者 OpenAI 的 o1 试图将自己下载到外部服务器上，并在被当场抓到时否认了。这些事件凸显了一个发人深省的现实：在 ChatGPT 震惊世界两年多后，人工智能研究人员仍然没有完全了解他们自己的创作是如何运作的。然而，部署越
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全球新兴记忆体与储存技术市场正快速扩张，而台积电、三星、美光、英特尔等半导体巨头正与专业IP供应商合作，积极推动先进非挥发性存储器解决方案的商业化。过去两年，相变内存（PCM）、电阻式随机存取内存 （RRAM） 和 自旋转移矩磁阻式随忆式内存 （STT-MRAM） 已从实验室走向次22纳米节点的试产阶段，并运用3D堆叠技术实现高密度，以解决传统DRAM和NAND闪存在延迟、耐用性和能源效率方面的限制。在台积电、三星、美光、英特尔等业界领导者的合作下，每年超过50亿美元的研发投入加速新材料与制程的成熟。 这
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人工智能 （AI） 基础设施的主导地位将 Micron Technology （MU） 推到了聚光灯下。该公司 2025 年第三季度的销售额达到创纪录的 93 亿美元，同比增长 37%，凸显了其在为 AI 系统供应高带宽内存 （HBM） 芯片方面的关键作用。分析师认为，美光在 AI 内存热潮中的战略地位，加上被低估的倍数，使其成为一个引人注目的游戏。但与所有半导体股一样，周期性风险和估值障碍也迫在眉睫。以下是投资者应该注意的原因，以及为什么谨慎仍然很重要。AI Memory 淘金热美光
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（图片来源：英伟达）DeepSeek 凭借其今年的 R1 AI 模型吸引了大量关注，但似乎下一代 R2 模型的开发因中国 Nvidia H20 处理器的短缺而停滞，据 信息报道 。DeepSeek 本身尚未评论其 R2 模型的发布时间。DeepSeek 使用由其投资者 High-Flyer Capital Management 获得的包含 50,000 个 Hopper GPU 的集群——其中包括 30,000 个 H20、10,000 个 H800 和 10,000 个 H100——
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文章 概述本文中，DigiKey 总结了Edge AI 和机器学习领域中常用的 硬件类型 及其相应的 开发套件 。文章详细列举了四大主要的硬件类型：微控制器、单板计算机、专用 AI加速器，以及FPGA，并详细介绍了涵盖硬件平台、软件工具和预训练模型的多种开发套件。文章着重强调了合理选择硬件平台与开发套件对于Edge AI和机器学习发展的关键推动作用，为相关领域的开发者和研究者提供宝贵的参考依据。Edge AI和机器学习的计算主
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正如 Arm 工程部软件高级副总裁 Mark Hambleton 在 《2025 年芯片新思维》报告 中所说：人工智能 (AI) 的未来发展离不开软硬件的协同。然而，在由 Arm 赞助的新 CIO 报告中所述，开发者工作流程的碎片化限制了开发者创建和扩展新 AI 应用的速度，而这也是目前其所面临的最大挑战之一。报告下载链接： https://www.arm.com/resources/white-paper/why-software-is-crucialArm 深知软件对于释
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者：Arm 终端事业部技术战略及业务拓展总监 卢旻盛人工智能 (AI) 为消费电子设备实现了更综合、更加个性化且更智能的体验。而这也意味着设备上运行的软件和系统将愈发复杂，对安全性产生了直接的影响。举例来说，如果代码行数增加 10 倍，出现更多漏洞的风险也会增加 10 倍。虽然端侧 AI 创造了大量的机遇，新模型、功能、算子类型和量化技术不断涌入市场，但这种快速的变化在安全方面也带来了严峻的挑战，尤其是对消费电子设备而言。因此，建立起保护客户隐私与数据的安全技术和倡议，必须与 AI 带来的优势和持续机遇相
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当地时间6月25日，美国国会推出了一项重磅法案，旨在“强化美国联邦机构对于外国对手人工智能技术风险的防护能力”。这项名为《禁用敌对人工智能法案》（No Adversarial AI Act）的法案，由国会众议院中特会资深成员拉贾·克里希纳纳莫蒂（Raja Krishnamoorthi）和主席约翰·穆勒纳尔（John Moolenaar）共同提出。该法案得到了两党、两院制的支持，其核心目的在于建立一道明确的“防火墙”，将由外国对手所控制的AI技术从美国政府的敏感系统与数据中有效隔离。美国议员声称这项法案的出
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在 PCIM 上，Efficient Power Conversion 首席执行官 Alex Lidow 与 Alix Paultre 讨论了该公司先进的宽带隙 GaN 电源解决方案。其中提到了氮化镓 （GaN） 如何彻底改变 AI 基础设施和类人机器人技术，以及其他工业和消费应用。人工智能需要超高效的电源转换来维持不断增长的计算密度。EPC 最新的 GaN 解决方案适用于 AC-DC 服务器电源和 48V DC-DC GPU 电源，可减少损耗、提高功率密度并改善热
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我们有时将 Gemini 和 ChatGPT 等聊天机器人称为“机器人”，但生成式 AI 在真实的物理机器人中也发挥着越来越大的作用。在今年早些时候宣布 Gemini Robotics 之后，Google DeepMind 现在推出了一种新的设备上 VLA（视觉语言动作）模型来控制机器人。与之前的版本不同，它没有云组件，允许机器人完全自主运行。Google DeepMind 机器人技术负责人 Carolina Parada 表示，这种 AI 机器人技术方法可以使机器人在具有挑战性的情况下更加可靠
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博世在其最新的 3D 惯性测量单元中加入了 ±28g 加速度计，该装置针对运动可穿戴设备。该公司声称，它名为 BHI385，还包括一个运行嵌入式 AI 软件的 32 位处理器，“创建一个完整的可编程系统”。它“准确捕捉动态运动，如扣球、摆动和跳跃 [启用] 运动分析，用于运动、健身和游戏等高冲击力事件”。功能包括 6 和 9 自由度传感器融合、计步、活动识别以及单击、双击和三重点击手势检测。Bosch 说：“自学习循环手势识别使其能够检测重复的运动模式并使其适应个人，不仅可以识别正在做什么，还可以识别执行
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据报道，在加州的英特尔营销总部员工已获悉，他们的工作将被外包给埃森哲，埃森哲将利用人工智能（AI）处理传统上由英特尔员工完成的任务，利用AI技术接管信息处理、任务自动化及个性化沟通等职能，目标是将响应速度提升30%以上。而一周前，英特尔宣告了新一轮裁员的开始：核心制造部门“英特尔代工服务”（Intel Foundry）将削减15%-20%的岗位，波及全球超过万名员工。这标志着英特尔自1968年成立以来最剧烈的战略转型，而这场变革的走向将决定英特尔未来的命运。英特尔的营销体系正在经历一场十年未有的重构。根据
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据外媒报道，近期国内多家AI团队通过东南亚地区获取算力支持，以绕开国内顶级AI运算芯片短缺带来的限制。这种方式不仅让新加坡和马来西亚成为AI算力的重要节点，也给华为等国内芯片厂商带来了新的竞争压力。一些团队携带存储大量数据的硬盘前往新加坡或马来西亚，利用当地的AI数据中心进行模型训练和数据运算。业内人士透露，这些团队中甚至有完全来自美国的资金和人员，仅团队成员为华人，通过在新加坡设立公司，这些团队能够顺利将数据交由马来西亚的AI数据中心处理，整个过程在现行法规下难以阻拦。新加坡与马来西亚的AI产业得益于政
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在过去，网络就是连接少量本地计算机。但时代已经变了。在 AI 主导的世界中，诀窍是协调数以万计的服务器的活动来训练大型语言模型，而不会延迟通信。现在有一个经过优化的架构来做到这一点。Cornelis Networks 表示，其 CN500 网络结构最大限度地提高了 AI 性能，支持多达 500,000 台计算机或处理器的部署（比现在高出一个数量级），并且不会增加延迟。这项新技术为网络世界带来了第三个主要产品，即以太网和 InfiniBand。它旨在使 AI 和高性能计算机（H
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数据中心 重新布线 AI 速度
超低功耗无线物联网连接领域的全球领先企业 Nordic Semiconductor近日宣布收购边缘设备全自动 TinyML 解决方案先驱 Neuton.AI 的知识产权和核心技术资产。此次收购将 Nordic 业界领先的 nRF54L 系列超低功耗无线 SoC 与 Neuton 革命性的神经网络框架相结合，开启边缘机器学习的新纪元，即使是资源受限的设备也能拥有可扩展的高性能人工智能 (AI)。Nordic Semiconductor首席执行官兼总裁Vegard Wollan表示：“这是嵌入式计算能力和效率
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