通過光量子計算機可以對數據點進行分類，從而提高傳統方法的準確性。圖：Iris Agresti機器學習和量子計算是當前最熱門的研究領域之一。一項實驗研究表明，即使是小規模的量子計算機也能提升機器學習算法的性能。維也納大學的國際研究團隊在一臺光量子處理器上證明了這一點。這項最近發表在《 自然·光子學 》雜志上的工作，為光量子計算機展示了新的應用前景。近期的科學突破正在重塑未來技術的發展。一方面，機器學習和人工智能已經從日常任務到科學研究等方面徹底改變了我們的生活。另一方面，量子計算已成為一
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光量子 人工智能
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
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三星 CAD 人工智能 芯片設計
英偉達CEO黃仁勛在巴黎VivaTech科技展期間接受采訪時，對華為創始人任正非此前接受人民日報專訪的講話表達了他的觀點
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黃仁勛 任正非 華為 英偉達 AI
今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應都是：“啊？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發生了什么。 知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發出一篇長文，題為
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Apple AI Siri
在當今數字化時代，人工智能（AI）技術的飛速發展正在重塑各個領域的基礎設施，其中包括支撐AI運行的網絡架構。傳統的數據中心網絡架構以交換機為核心，構建了層級化的數據傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓練規模的爆炸性增長，這種傳統架構正面臨前所未有的挑戰。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓練過程中需要在數千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數據。這些GPU之間的通信不再是傳統意義上的“服務器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數據中心已不再是簡單的“服務器的
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AI 網絡 架構 交換機
美國芯片制造商英偉達（NVIDIA）的首席科學家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術相關的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達H20在內的高性能計算芯片后，原本為英偉達編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強調，雖然目前美國在AI硬件領域仍占有技術優勢，但中國正通過人才儲備和國家戰略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起。”英偉達首席科學家Bill
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英偉達 AI
端側AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協同優化效率提升220%；面壁智能端側大模型首日上線，英特爾工程師聯合優化實現2.2倍推理效率躍升；AI PC時代加速：面壁智能端側大模型適配酷睿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，英特爾助力帶來端側性能體驗；英特爾銳炫B60聯合面壁MiniCPM 4.0，端側首次支持高達128K上下文窗口
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AI PC 推理優化 面壁 英特爾
去年蘋果的全球開發者大會（WWDC）上，人們充滿了興奮。該公司即將展示其人工智能能力，科技界期待蘋果推出一個能夠與谷歌和 OpenAI 競爭的人工智能平臺。當時蘋果展示的演示令人信服，但后續跟進卻令人失望，讓開發者和消費者都渴望更多。過去一年，蘋果在人工智能方面的更大挑戰變得更加明顯。其個性化智能的雄心遭遇了延遲，新工具的推出也參差不齊。蘋果在 2024 年所描繪的愿景——設備端人工智能的無縫融合、改進的 Siri 交互以及強大的新開發者功能——尚未完全實現。Apple Intelligence
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WWDC Apple 人工智能
關注俄烏局勢的讀者應該已經知道，俄羅斯空軍遭遇了重大變故，且事發地點極具敏感性，正是其位于摩爾曼斯克州的奧列尼亞基地。該基地絕非等閑之地，它堪稱俄羅斯戰略轟炸機的 “核心”。烏克蘭第一時間宣布擊毀了41架戰略轟炸機，占俄空天軍戰略轟炸機機隊總數的34%（據悉，俄空天軍一共121架各型戰略轟炸機）。而現在可以確認的戰果是，9 架圖 - 95MS 戰略轟炸機、2 架圖 - 22M3 遠程轟炸機以及好幾架其他戰機遭受重創，這些代表著俄
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無人機 人工智能 機械視覺
小米創始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業務虧損正在逐步收窄，預計將在今年第三到第四季度實現盈利。根據小米發布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創新業務分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業務收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創新業務總營收的比例超97%，該項業務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發投入上，小米的總預算為35億元，雷軍稱該投入在行業內處于領先水平。最新推出的小
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小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
在技術驅動型產業中，半導體行業始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發行業廣泛關注。最新數據顯示，得益于存儲芯片領域的技術優化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰。但憑借3nm節點200萬片晶圓的量產經驗，將2nm工藝開發周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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臺積電 2nm AI 蘋果 晶圓
為無線應用進行設計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經驗豐富的工程師來控制芯片的開發。或者您使用 AI！普林斯頓是人工智能驅動的射頻集成電路設計支持（AIDRFIC）的三個研發快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設計芯片。“幾十年來，導致技術突破的基
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AI 無線芯片設計
隨著人工智能和智能設備的不斷發展，機器視覺作為現代技術的關鍵使能者，正發揮著越來越重要的作用。然而，盡管取得了很大進展，機器視覺系統仍然面臨一個主要問題：處理每秒產生的海量視覺數據需要大量的電力、存儲和計算資源。這一限制使得在邊緣設備（如智能手機、無人機或自動駕駛汽車）中部署視覺識別功能變得困難。有趣的是，人類的視覺系統提供了一個引人入勝的替代模型。與必須捕捉和處理每個細節的常規機器視覺系統不同，我們的眼睛和大腦會選擇性地過濾信息，從而在視覺處理中實現更高的效率，同時消耗最小的能量。神經形態計算，它模仿生
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機械視覺 人工智能
Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現象而不是數字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節能的基于磁記憶的神經網絡計算機。在另一個位置，您會發現一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統中最大的數字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念，這兩個概念
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Chalmers 研究人員深入研究了學習語言需要什么 - 人類和 AI 的經驗教訓AI 代理之間的交流游戲學習了如何學習新語言以及如何理解人類如何學習語言。兩個代理必須相互討論發送和接收的顏色。在發送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務是找到屬于該品種的相應顏色。Chalmers 研究人員的結論是：自主學習語言的 AI 系統會開發出一種結構與人類語言相同的語言。正如我們人類向前幾代人學習一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學和瑞典哥德堡大學的一項研究證明了這一點，該研究探
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AI 學習語言
人工智能（ai）介紹
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