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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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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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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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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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據外媒報道，近期國內多家AI團隊通過東南亞地區獲取算力支持，以繞開國內頂級AI運算芯片短缺帶來的限制。這種方式不僅讓新加坡和馬來西亞成為AI算力的重要節點，也給華為等國內芯片廠商帶來了新的競爭壓力。一些團隊攜帶存儲大量數據的硬盤前往新加坡或馬來西亞，利用當地的AI數據中心進行模型訓練和數據運算。業內人士透露，這些團隊中甚至有完全來自美國的資金和人員，僅團隊成員為華人，通過在新加坡設立公司，這些團隊能夠順利將數據交由馬來西亞的AI數據中心處理，整個過程在現行法規下難以阻攔。新加坡與馬來西亞的AI產業得益于政
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在過去，網絡就是連接少量本地計算機。但時代已經變了。在 AI 主導的世界中，訣竅是協調數以萬計的服務器的活動來訓練大型語言模型，而不會延遲通信。現在有一個經過優化的架構來做到這一點。Cornelis Networks 表示，其 CN500 網絡結構最大限度地提高了 AI 性能，支持多達 500,000 臺計算機或處理器的部署（比現在高出一個數量級），并且不會增加延遲。這項新技術為網絡世界帶來了第三個主要產品，即以太網和 InfiniBand。它旨在使 AI 和高性能計算機（H
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超低功耗無線物聯網連接領域的全球領先企業 Nordic Semiconductor近日宣布收購邊緣設備全自動 TinyML 解決方案先驅 Neuton.AI 的知識產權和核心技術資產。此次收購將 Nordic 業界領先的 nRF54L 系列超低功耗無線 SoC 與 Neuton 革命性的神經網絡框架相結合，開啟邊緣機器學習的新紀元，即使是資源受限的設備也能擁有可擴展的高性能人工智能 (AI)。Nordic Semiconductor首席執行官兼總裁Vegard Wollan表示：“這是嵌入式計算能力和效率
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