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消息称苹果、OpenAI 成为台积电 A16 制程首批客户

消息称苹果、OpenAI 成为台积电 A16 制程首批客户
台媒《经济日报》今日报道称，台积电定于 2026 下半年量产的 A16 工艺已收获首批客户：除已预定首批产能的长期合作伙伴苹果外，OpenAI 也为自家 AI 芯片下达预订单。A16 工艺是台积电目前已公布的最先进节点，其采用下一代 Nanosheet 纳米片 GAA 晶体管技术，也是台积电首个应用 Super Power Rail 超级电轨背面供电解决方案的制程。台积电宣称 A16 工艺采用的 backside contact 技术能够维持与传统正面供电下相同的闸极密度（Gate Density）、布局版框尺寸（
9/2/2024 11:57:15 AM
溯波（实习）
无问芯穹获近 10 亿元累计融资，致力于成为大模型时代首选的“算力运营商”

无问芯穹获近 10 亿元累计融资，致力于成为大模型时代首选的“算力运营商”
2024 年 9 月 2 日，无问芯穹（Infinigence AI）宣布完成近 5 亿元 A 轮融资，至此，在成立短短 1 年 4 个月内，无问芯穹累计已完成近 10 亿元融资。无问芯穹本轮融资联合领投方为社保基金中关村自主创新专项基金（君联资本担任管理人）、启明创投和洪泰基金，跟投方包括联想创投、小米、软通高科等战略投资方，国开科创、上海人工智能产业投资基金（临港科创投担任管理人）、徐汇科创投等国资基金，以及顺为资本、达晨财智、德同资本、尚势资本、森若玉坤、申万宏源、正景资本等财务机构。无问芯穹的过往投资方还包
9/2/2024 10:02:00 AM
新闻助手
AI 编程公司 Magic 融资 3.2 亿美元，Codeium 融资 1.5 亿美元；1X 发布家务机器人 NEO丨AI情报局

AI 编程公司 Magic 融资 3.2 亿美元，Codeium 融资 1.5 亿美元；1X 发布家务机器人 NEO丨AI情报局
今日融资快报AI 编码助手初创公司 Magic 完成 3.2 亿美元融资，竞争对手 Codeium 获得 1.5 亿美元Magic 筹集了 3.2 亿美元。 Codeium（正式名称为 Exafunction Inc.）同时宣布已完成 1.5 亿美元融资，估值为 12.5 亿美元。 两家公司都在使用人工智能为开发人员自动执行重复性任务，但他们采取了不同的方法来实现这一点。
9/2/2024 9:59:00 AM
我在思考中
微软副总裁 Vik Singh：AI 聊天机器人需“学会求助”而非“制造幻觉”

微软副总裁 Vik Singh：AI 聊天机器人需“学会求助”而非“制造幻觉”
当地时间 9 月 1 日，据法新社报道，微软公司副总裁 Vik Singh 在接受采访时说，“坦率地说，如今（生成式 AI）真正缺少的能力，即是当模型无法确定（自身答案是否准确）时，能够主动说‘嘿，我不确定，我需要帮助’。”自去年以来，微软、谷歌及其竞争对手一直在迅速部署如 ChatGPT、Gemini 等生成式 AI 应用，这些应用可以按需生成各种内容，并给用户一种“无所不知”的错觉。尽管生成式 AI 的开发取得了进展，它们仍然会出现“幻觉”或编造答案。图源 PexelsVik Singh 坚持认为，“真正聪明的
9/2/2024 9:45:25 AM
清源
设计素材不用愁！10 组高质量中秋节主题 Midjourney 提示词

设计素材不用愁！10 组高质量中秋节主题 Midjourney 提示词
大家好，我是花生~ 马上就是中秋节了，照例为大家整理了一批高质量的 Midjourney 中秋主题提示词。这次我尝试将 --p 参数加入到提示词中，获得了更多样的效果，希望为大家生成 AI 素材带来新的灵感启发~ 相关推荐：一、主体 Top view, A round chinese mooncake, with a pure light background. 3D cartoon style, C4D rendering --ar 1:1 --v 6.1 俯视图，一个圆形的中国月饼，以纯光为背景。3D 卡通风格
9/2/2024 8:22:43 AM
夏花生
工具大盘点！11款AI视频生成神器优缺点分析（附打分表）

工具大盘点！11款AI视频生成神器优缺点分析（附打分表）
今年 2 月，OpenAI 发布了全新的文生视频模型 Sora，致使 AI 视频生成领域迎来了一系列令人瞩目的突破。 在这一系列技术浪潮下，AI 视频生成赛道也给传统视频创作行业带来了冲击。传统视频制作获取素材成本较高，且需要大量人员投入时间精力参与视频制作。 而 AI 视频生成则无需烦恼这些。首先，通过 AI 生成视频素材，可以减少对外购买版权素材的依赖，降低视频制作的成本。其次，借助 AI 可以通过智能渲染和特效应用的即时完成视频的剪辑和处理，大幅缩短后期处理时间。最后，使用 AI 生成视频技术可以根据用户偏好
9/2/2024 7:12:33 AM
Infinite AI工作室
Claude也变懒了！网友：学会给自己放假了

Claude也变懒了！网友：学会给自己放假了
开学将至，该收心的不止有即将开启新学期的同学，可能还有 AI 大模型。前段时间，Reddit 上挤满了吐槽 Claude 越来越懒的网友。「它的水平下降了很多，经常停顿，甚至输出也变得很短。在发布的第一周，它可以一次性翻译整整 4 页文稿，现在连半页都输出不了了！」                                        「对 Claude 彻底失望了的帖子里」，满满地摘录了 Claude「偷懒」的「十五大罪状」。引得 Claude 的首席信息安全官 Jason Clinton 出来回复：「C
9/1/2024 10:23:00 PM
机器之心
用Mac训练个机器人叠衣服，HuggingFace开源全套教程，开源AI机器人革命要来了？

用Mac训练个机器人叠衣服，HuggingFace开源全套教程，开源AI机器人革命要来了？
这是机器人界的 Llama？  靠 100 条轨迹数据，在 Mac 上训练几个小时，就能拥有一个可以抓取乐高积木的机械臂，这是 HuggingFace 机器人科学家 Remi Cadene 晒出的一个实例。机器人的门槛可能并没有想象中那么高。Remi Cadene 之前是特斯拉人形机器人 Optimus（擎天柱）项目的成员，3 月份被挖去 HuggingFace，领导一个新的开源机器人项目 ——LeRobot，当时引发了一些轰动。LeRobot 基于有史以来最大规模的众包机器人数据集，它的代码库堪称机器人领域的「T
9/1/2024 10:18:00 PM
机器之心
太拟人了！OpenAI加持，1X消费级人形机器人亮相

太拟人了！OpenAI加持，1X消费级人形机器人亮相
终于有了点赛博朋克的样子。这真不是个穿着皮套的人类吗？刚刚，OpenAI 押注的机器人创业公司 1X 宣布正式推出一款专为家庭使用而设计的双足人形机器人原型 ——NEO Beta。NEO 身高 5 英尺 5 英寸，大概 1 米 65，体重 30 公斤，步行速度 2.5 英里 / 小时（1.12 m/s），跑步速度 7.5 英里 / 小时（3.35 m/s），NEO 专为做家务而设计，可以承重 20 公斤，运行时间可达 2 到 4 个小时。NEO 能做哪些家务呢？1X 展示的全都是高难度动作。整理一下高脚杯吧：正在做
9/1/2024 10:08:00 PM
机器之心
再见，AnandTech：著名科技网站宣布结束运营

再见，AnandTech：著名科技网站宣布结束运营
他们成为了一个传奇故事。「让人极度悲伤的是，这是我在 AnandTech 上撰写的有史以来最难以下笔的新闻。在 27 年疯狂的计算机硬件领域报道之后，今天是 AnandTech 的最后一天，」主编 Ryan Smith 写道。昨天，老牌硬件科技网站 AnandTech 关停的消息在互联网上引发震动。多年以来，这家网站凭借其深入的硬件评论和分析在科技新闻界具有重要的影响力。在硬件爱好者中，AnandTech 一直拥有忠实的受众群体，这归功于它对主板、芯片和其他硬件组件的详尽评测，细致的原理解读。其高质量的分析水准使其
9/1/2024 9:56:00 PM
机器之心
中国科学院开发出基于语义记忆的动态神经网络：相比静态最高减少 48.1% 计算量

中国科学院开发出基于语义记忆的动态神经网络：相比静态最高减少 48.1% 计算量
中国科学院微电子研究所等将人工神经网络与大脑的动态可重构性相结合，开发出基于语义记忆的动态神经网络。▲ 基于语义记忆的脑启发动态神经网络硬件软件协同设计大脑神经网络具有复杂的语义记忆和动态连接性，可将不断变化的输入与庞大记忆中的经验联系起来，高效执行复杂多变的任务。目前，人工智能系统广泛应用的神经网络模型多是静态的。随着数据量不断增长，它在传统数字计算系统中产生大量能耗和时间开销，难以适应外界环境的变化。与静态网络相比，语义记忆动态神经网络能够根据计算资源权衡识别准确性和计算效率，可在资源受限设备或分布式计算环境中
9/1/2024 6:21:57 PM
沛霖（实习）
AIGC实战案例！2024家电家居618项目总结

AIGC实战案例！2024家电家居618项目总结
此次 618 大促在视觉风格进行突破，采用非常规大促风的描边插画风，是一次大胆的尝试，视觉上也能在众多促销页面中让人眼前一亮。另外，AIGC 确实给工作项目带来了诸多便利，不仅提高了效率，同时能在创意层面带来很多帮助，日后会挖掘 AIGC 更多应用场景，利用其助力设计工作更好地开展。
9/1/2024 1:08:40 AM
团队京东JellyDesign
美警使用 AI 工具写文书：8 秒生成犯罪现场报告，竟比人脑回忆还准

美警使用 AI 工具写文书：8 秒生成犯罪现场报告，竟比人脑回忆还准
美国警察开始使用人工智能工具 Draft One 辅助文书工作，犯罪报告秒生成，比人脑回忆更准确。三百六十行，行行用 AI——AI 可以用来协助警务工作了，最近，由 GPT-4 支持的人工智能开始用于撰写犯罪报告和归档文书。今年 4 月，Axon 推出了一款名为 Draft One 的新工具，Draft One 可以转录执法记录仪中的音频，并自动转变成一份警务报告。Draft One 使用和 ChatGPT 相同的人工智能生成模型，云服务则由微软提供。Draft One 的推出很快受到了警务人员的欢迎，因为琐碎的数
8/31/2024 1:48:50 PM
清源
Perplexity AI 搜索测试 PPLX 支付系统：网购仅需点 2 下

Perplexity AI 搜索测试 PPLX 支付系统：网购仅需点 2 下
科技媒体 testingcatalog 昨日（8 月 30 日）报道，AI 搜索网站 Perplexity 正测试新的内部支付系统 PPLX，在 Discover 信息流中会显示产品卡，提供关于该产品的摘要以及“通过 PPLX 购买”选项。AI在线附上相关截图如下，可以看到这些产品卡片包含产品评论和提示等详细信息，用户可以轻松选择数量，并通过一个重定向到第三方支付提供商的按钮结账，常规下只需点击两次即可完成购买。这种方式更接近于联盟营销，Perplexity 可以通过引导用户购买产品来赚取佣金。用户首次点击这个新按
8/31/2024 1:08:13 PM
故渊
OpenCity 大模型预测交通路况：零样本下表现出色，来自港大百度

OpenCity 大模型预测交通路况：零样本下表现出色，来自港大百度
长时间交通状况预测，可以用大模型实现了。香港大学联合华南理工大学和百度，推出了长时间城市交通预测模型 ——OpenCity。而且泛化能力极强，可有效应用于广泛的交通预测场景。为了解决传统交通预测模型泛化性及长期预测能力不足的问题，研究团队新的基础模型 OpenCity。OpenCity 结合了 Transformer 架构和图神经网络，用以模拟交通数据中复杂的时空依赖关系。通过在大规模、异质性交通数据集上进行预训练，OpenCity 能够学习丰富、具有泛化性的表征，这些表征可有效应用于广泛的交通预测场景。相比于传统
8/31/2024 12:41:55 PM
清源
谷歌打磨 Gemini AI 技能：扩充支持文件类型、提高文档洞察力

谷歌打磨 Gemini AI 技能：扩充支持文件类型、提高文档洞察力
谷歌于 8 月 27 日发布博文，宣布旗下 Gemini AI 支持更多类型的文件，通过分析、摘录、洞察文档内容，为用户提供更优质的 AI 服务。谷歌表示拥有 Gemini Business、Enterprise、Education 或 Education Premium 许可证的 Google Workspace 用户，现在可从 Google Drive 或本地设备上传各种文件到 Gemini（gemini.google.com）：电子表格：Gemini AI 现在可以处理 CSV、XLSX 和 ODS 等格式的
8/31/2024 11:24:33 AM
故渊
国内运营商最大单集群智算中心在哈尔滨投用，可训练万亿参数大模型

国内运营商最大单集群智算中心在哈尔滨投用，可训练万亿参数大模型
感谢综合央视新闻、《黑龙江日报》消息，8 月 30 日，国内运营商最大单集群智算中心 —— 中国移动智算中心（哈尔滨），建设完成并正式投产使用。该智算中心具有单集群算力规模最大、国产化网络设备组网规模最大等特点。单集群智算中心把所有 AI 加速卡打造成 1 个集群，用以支持千万亿级参数的大模型进行训练。AI在线从报道中获悉，中国移动智算中心（哈尔滨）实现 AI 芯片国产化率 100%，首次通过国产网络设备探索 1.8 万张智算卡单集群部署规模上限，可提供 6.9EFLOPS（每秒 690 亿亿次半精度浮点运算）智能
8/31/2024 9:21:36 AM
清源
OpenAI 的 GPT-4 变身考证能手：无额外训练通过日本理疗师考试，正确率 73.4%

OpenAI 的 GPT-4 变身考证能手：无额外训练通过日本理疗师考试，正确率 73.4%
一项新的同行评审研究表明，OpenAI 的 GPT-4 大语言模型无需任何额外训练，即可通过日本国家理疗考试。最新发表在《Cureus》杂志上的新研究，测试了 GPT-4 的文字和视觉技能。AI在线注：日本国家物理理疗师考试包括 160 道综合题和 40 道实践题，测试记忆、理解、应用、分析和评估能力。研究人员在 GPT-4 中输入了 1000 个问题，并将答案对比了官方解决方案。GPT-4 通过了所有五个测试部分，正确回答了 73.4% 的问题。不过，人工智能在处理技术性问题和包含图片或表格的问题时显得有些吃力。
8/31/2024 9:02:36 AM
故渊