全球領先的開源解決方案提供商紅帽公司和AMD(納斯達克股票代碼:AMD)近日宣布建立戰略合作,旨在推動AI能力發展,并優化虛擬化基礎設施。通過此次深化合作,紅帽與AMD將拓展客戶在混合云環境中的選擇——從部署經過優化、高效的AI模型,到更具成本效益地實現傳統虛擬機(VM)的現代化升級。 隨著AI的引入導致工作負載需求和多樣性持續增加,企業必須具備滿足這些不斷增長需求的能力和資源。然而,典型的數據中心主要專注于傳統IT系統,幾乎沒有余力支持AI等密集型工作負載。為滿足這一需求,紅帽與AMD正攜手,
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紅帽 AMD 混合云 AI 虛擬化
近日,國際數據公司(IDC)正式對外發布《中國RPA+AI解決方案,2024》(Doc#CHC53527125,2025年6月)研究報告。報告顯示,傳統機器人流程自動化(RPA)技術在企業數字化轉型深化階段正面臨結構性瓶頸。其核心局限體現在三方面:一是高度依賴預設規則,導致自動化場景固化——當業務流程出現細微調整(如表單字段變更、審批節點增加)時,傳統RPA需重新編寫代碼邏輯,難以適應動態業務需求;二是非結構化數據處理能力缺失,企業日常運營中大多數文檔、郵件、圖像等非結構化信息無法被有效處理,導致自動化覆
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世界上最先進的 AI 模型正在表現出令人不安的新行為 — 撒謊、詭計多端,甚至威脅其創造者以實現其目標。在一個特別令人震驚的例子中,在被拔掉插頭的威脅下,Anthropic 的最新作品 Claude 4 通過勒索一名工程師進行反擊,并威脅要揭露婚外情。與此同時,ChatGPT 的創建者 OpenAI 的 o1 試圖將自己下載到外部服務器上,并在被當場抓到時否認了。這些事件凸顯了一個發人深省的現實:在 ChatGPT 震驚世界兩年多后,人工智能研究人員仍然沒有完全了解他們自己的創作是如何運作的。然而,部署越
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AI
全球新興記憶體與儲存技術市場正快速擴張,而臺積電、三星、美光、英特爾等半導體巨頭正與專業IP供應商合作,積極推動先進非揮發性存儲器解決方案的商業化。過去兩年,相變內存(PCM)、電阻式隨機存取內存 (RRAM) 和 自旋轉移矩磁阻式隨憶式內存 (STT-MRAM) 已從實驗室走向次22納米節點的試產階段,并運用3D堆疊技術實現高密度,以解決傳統DRAM和NAND閃存在延遲、耐用性和能源效率方面的限制。在臺積電、三星、美光、英特爾等業界領導者的合作下,每年超過50億美元的研發投入加速新材料與制程的成熟。 這
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人工智能 (AI) 基礎設施的主導地位將 Micron Technology (MU) 推到了聚光燈下。該公司 2025 年第三季度的銷售額達到創紀錄的 93 億美元,同比增長 37%,凸顯了其在為 AI 系統供應高帶寬內存 (HBM) 芯片方面的關鍵作用。分析師認為,美光在 AI 內存熱潮中的戰略地位,加上被低估的倍數,使其成為一個引人注目的游戲。但與所有半導體股一樣,周期性風險和估值障礙也迫在眉睫。以下是投資者應該注意的原因,以及為什么謹慎仍然很重要。AI Memory 淘金熱美光
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(圖片來源:英偉達)DeepSeek 憑借其今年的 R1 AI 模型吸引了大量關注,但似乎下一代 R2 模型的開發因中國 Nvidia H20 處理器的短缺而停滯,據 信息報道 。DeepSeek 本身尚未評論其 R2 模型的發布時間。DeepSeek 使用由其投資者 High-Flyer Capital Management 獲得的包含 50,000 個 Hopper GPU 的集群——其中包括 30,000 個 H20、10,000 個 H800 和 10,000 個 H100——
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文章 概述本文中,DigiKey 總結了Edge AI 和機器學習領域中常用的 硬件類型 及其相應的 開發套件 。文章詳細列舉了四大主要的硬件類型:微控制器、單板計算機、專用 AI加速器,以及FPGA,并詳細介紹了涵蓋硬件平臺、軟件工具和預訓練模型的多種開發套件。文章著重強調了合理選擇硬件平臺與開發套件對于Edge AI和機器學習發展的關鍵推動作用,為相關領域的開發者和研究者提供寶貴的參考依據。Edge AI和機器學習的計算主
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正如 Arm 工程部軟件高級副總裁 Mark Hambleton 在 《2025 年芯片新思維》報告 中所說:人工智能 (AI) 的未來發展離不開軟硬件的協同。然而,在由 Arm 贊助的新 CIO 報告中所述,開發者工作流程的碎片化限制了開發者創建和擴展新 AI 應用的速度,而這也是目前其所面臨的最大挑戰之一。報告下載鏈接: https://www.arm.com/resources/white-paper/why-software-is-crucialArm 深知軟件對于釋
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者:Arm 終端事業部技術戰略及業務拓展總監 盧旻盛人工智能 (AI) 為消費電子設備實現了更綜合、更加個性化且更智能的體驗。而這也意味著設備上運行的軟件和系統將愈發復雜,對安全性產生了直接的影響。舉例來說,如果代碼行數增加 10 倍,出現更多漏洞的風險也會增加 10 倍。雖然端側 AI 創造了大量的機遇,新模型、功能、算子類型和量化技術不斷涌入市場,但這種快速的變化在安全方面也帶來了嚴峻的挑戰,尤其是對消費電子設備而言。因此,建立起保護客戶隱私與數據的安全技術和倡議,必須與 AI 帶來的優勢和持續機遇相
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Arm AI 消費電子設備安全
當地時間6月25日,美國國會推出了一項重磅法案,旨在“強化美國聯邦機構對于外國對手人工智能技術風險的防護能力”。這項名為《禁用敵對人工智能法案》(No Adversarial AI Act)的法案,由國會眾議院中特會資深成員拉賈·克里希納納莫蒂(Raja Krishnamoorthi)和主席約翰·穆勒納爾(John Moolenaar)共同提出。該法案得到了兩黨、兩院制的支持,其核心目的在于建立一道明確的“防火墻”,將由外國對手所控制的AI技術從美國政府的敏感系統與數據中有效隔離。美國議員聲稱這項法案的出
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在 PCIM 上,Efficient Power Conversion 首席執行官 Alex Lidow 與 Alix Paultre 討論了該公司先進的寬帶隙 GaN 電源解決方案。其中提到了氮化鎵 (GaN) 如何徹底改變 AI 基礎設施和類人機器人技術,以及其他工業和消費應用。人工智能需要超高效的電源轉換來維持不斷增長的計算密度。EPC 最新的 GaN 解決方案適用于 AC-DC 服務器電源和 48V DC-DC GPU 電源,可減少損耗、提高功率密度并改善熱
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我們有時將 Gemini 和 ChatGPT 等聊天機器人稱為“機器人”,但生成式 AI 在真實的物理機器人中也發揮著越來越大的作用。在今年早些時候宣布 Gemini Robotics 之后,Google DeepMind 現在推出了一種新的設備上 VLA(視覺語言動作)模型來控制機器人。與之前的版本不同,它沒有云組件,允許機器人完全自主運行。Google DeepMind 機器人技術負責人 Carolina Parada 表示,這種 AI 機器人技術方法可以使機器人在具有挑戰性的情況下更加可靠
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博世在其最新的 3D 慣性測量單元中加入了 ±28g 加速度計,該裝置針對運動可穿戴設備。該公司聲稱,它名為 BHI385,還包括一個運行嵌入式 AI 軟件的 32 位處理器,“創建一個完整的可編程系統”。它“準確捕捉動態運動,如扣球、擺動和跳躍 [啟用] 運動分析,用于運動、健身和游戲等高沖擊力事件”。功能包括 6 和 9 自由度傳感器融合、計步、活動識別以及單擊、雙擊和三重點擊手勢檢測。Bosch 說:“自學習循環手勢識別使其能夠檢測重復的運動模式并使其適應個人,不僅可以識別正在做什么,還可以識別執行
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智能手機處理器將要邁入新世代,研調機構Counterpoint指出,隨著生成式AI手機快速普及,對高效能與低功耗的需求水漲船高,至2026年全球將有約三分之一智慧型手機SoC采用3納米或2納米先進制程節點。另一方面,蘋果全新基礎模型框架將允許第三方開發者允許存取蘋果所內建的LLM,在App中整合蘋果AI,外界解讀是擴大蘋果AI生態系的重要進展,安卓陣營包括聯發科(2454)、高通嚴陣以待。今年第一季手機SoC(系統單晶片)市場,聯發科以36%市占領先高通28%,蘋果則以17%排名第三; Counterpo
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據報道,在加州的英特爾營銷總部員工已獲悉,他們的工作將被外包給埃森哲,埃森哲將利用人工智能(AI)處理傳統上由英特爾員工完成的任務,利用AI技術接管信息處理、任務自動化及個性化溝通等職能,目標是將響應速度提升30%以上。而一周前,英特爾宣告了新一輪裁員的開始:核心制造部門“英特爾代工服務”(Intel Foundry)將削減15%-20%的崗位,波及全球超過萬名員工。這標志著英特爾自1968年成立以來最劇烈的戰略轉型,而這場變革的走向將決定英特爾未來的命運。英特爾的營銷體系正在經歷一場十年未有的重構。根據
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