蘋果的 AI 模型負責人 Pang，據彭博社周一報道，將離開該公司加入 Meta 工作。這標志著 Meta CEO 馬克·扎克伯格再次招募高級 AI 管理人員，以領導他的新 AI 超級智能部門，離開蘋果加入 Meta。據報道，Pang 此前曾負責蘋果公司內部團隊，該團隊負責訓練支撐蘋果智能和其它設備端 AI 功能的基礎 AI 模型。蘋果的 AI 模型并沒有取得太大的成功——它們的能力遠不如 OpenAI、Anthropic，甚至 Meta 提供的模型。據報道，蘋果甚至考慮使用第三方 AI 模型來為其即將推
（圖片來源：西門子）在人工智能 (AI) 革命的風口浪尖，人們開始擔憂 AI 是否會取代人工。然而，仔細想想，將 AI 應用于零部件制造并不意味著完全用自動化取代人員和流程；相反，AI 能讓效率倍增，通過增強現有系統來提升生產效能。以計算機輔助制造 (CAM) 系統中的智能協作為例：通過分析零部件的 3D 模型并與復雜軟件進行交互，AI 能自動生成刀具路徑優化方案。當傳統生產工藝與智能數據采集相結合時，AI 與全維度數字孿生技術將成為實現下一代數據驅動型制造的核心推動力。工業級AI的必要性盡管 AI 為零
Cadence 和三星晶圓廠擴大了他們的合作，簽訂了一項新的多年 IP 協議，并在最新的 SF2P 和其他先進工藝節點上聯合開發先進的 AI 驅動流程。具體來說，這項多年的 IP 協議將擴展 Cadence 內存和接口 IP 在三星晶圓廠的 SF4X、SF5A 和 SF2P 先進工藝節點上。通過利用 Cadence 的 AI 驅動設計技術和三星的先進 SF4X、SF4U 和 SF2P 工藝節點，這項合作旨在為 AI 數據中心、汽車、ADAS 和下一代射頻連接應用提供高性能、低功耗的解決方案。“我們支持在三
麻省理工學院的研究人員創建了一個周期表，展示了 20 多種經典機器學習算法之間的聯系。這個新框架揭示了科學家如何融合不同方法的策略，以改進現有的 AI 模型或提出新的模型。例如，研究人員使用他們的框架結合了兩種不同算法的元素，創建了一種新的圖像分類算法，其性能比當前最先進的方法提高了8%。這個周期表源于一個關鍵思想：所有這些算法學習的是數據點之間的一種特定關系。雖然每種算法可能以略微不同的方式完成這一點，但每種方法背后的核心數學是相同的。基于這些見解，研究人員確定了一個統一方程，它構成了許多經典 AI 算
人工智能（AI）能否在情感緊張的情境中提出適當的行為建議？日內瓦大學（UNIGE）和伯爾尼大學（UniBE）的一個研究團隊使用通常為人類設計的情商（EI）評估方法，對包括 ChatGPT 在內的六個生成式 AI 進行了測試。結果：這些 AI 的表現優于普通人類水平，甚至能夠在創紀錄的時間內生成新的測試。這些發現為 AI 在教育、輔導和沖突管理中的應用開辟了新的可能性。這項研究發表在《 心理學交流 》期刊上。大型語言模型（LLMs）是能夠處理、解釋和生成人類語言的人工智能（AI）系統。例
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