人工智能相關(guān)文章 芯科科技Works With開發(fā)者大會深圳站成功舉辦,展示全球AIoT先進(jìn)科技與協(xié)同創(chuàng)新 中國,深圳 – 2025年10月27日 – 低功耗無線解決方案創(chuàng)新性領(lǐng)導(dǎo)廠商Silicon Labs(亦稱“芯科科技”,NASDAQ:SLAB)日前在深圳灣萬麗酒店成功舉辦“2025年Works With開發(fā)者大會”深圳站。 發(fā)表于:10/29/2025 恩智浦完成對Aviva Links和Kinara的收購 荷蘭埃因霍溫——2025年10月29日 —— 恩智浦半導(dǎo)體(納斯達(dá)克股票代碼:NXPI)宣布已完成對Aviva Links和Kinara的收購。 發(fā)表于:10/29/2025 SK海力士明年全系列存儲芯片訂單已售罄 韓國SK海力士公司(SK Hynix Inc.)公布利潤同比激增 62%,并表示客戶已鎖定該公司明年全系列存儲芯片的供貨,這一現(xiàn)象凸顯出全球人工智能(AI)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)正推動整個行業(yè)需求升溫。 發(fā)表于:10/29/2025 英偉達(dá)Blackwell GPU已在美國全面投產(chǎn) 10 月 29 日消息,在本周二于華盛頓舉行的英偉達(dá) GTC 大會上,公司首席執(zhí)行官黃仁勛宣布,其最新一代 Blackwell 圖形處理器(GPU)—— 該公司最快的 AI芯片 —— 已在亞利桑那州全面投產(chǎn)。 發(fā)表于:10/29/2025 英偉達(dá)與甲骨文聯(lián)手打造美國能源部史上最大AI超算 10 月 29 日消息,英偉達(dá)今日宣布與甲骨文(Oracle)達(dá)成一項具有里程碑意義的合作,將共同為美國能源部(DOE)打造其歷史上規(guī)模最大的人工智能超級計算機(jī),以加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)進(jìn)程。 發(fā)表于:10/29/2025 NVIDIA IGX Thor處理器將實(shí)時物理AI引入工業(yè)和醫(yī)療邊緣場景 NVIDIA 今日推出了 NVIDIA IGX Thor,這是一個功能強(qiáng)大的工業(yè)級平臺,專為將實(shí)時物理AI直接部署于邊緣端而打造。該平臺將高速傳感器處理、企業(yè)級可靠性和功能安全性整合到桌面級緊湊模組中。相較于上一代產(chǎn)品 NVIDIA IGX Orin,IGX Thor 的 AI計算性能提升至 8 倍,能夠幫助開發(fā)者構(gòu)建感知、推理和行動更快速、更安全、更智能的智能系統(tǒng)。 發(fā)表于:10/29/2025 OpenAI解綁轉(zhuǎn)型 為IPO掃清障礙 靴子落地!歷時一年的重組完成后,OpenAI的IPO之路正式開啟。美國時間10月28日,OpenAI宣布完成了一場復(fù)雜的公司架構(gòu)與資本重組。這標(biāo)志著這家AI巨頭正式邁入從“非營利研究實(shí)驗室”向“萬億級科技巨頭”轉(zhuǎn)型的第二階段。 發(fā)表于:10/29/2025 腦機(jī)接口方案之爭開始 OpenAI創(chuàng)始人押注超聲波讀取大腦 10月28日消息,據(jù)媒體報道,OpenAI首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼旗下的腦機(jī)接口初創(chuàng)公司Merge Labs目前正處于緊鑼密鼓的籌備階段。 在腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展賽道上,Merge Labs憑借在非侵入式腦機(jī)接口技術(shù)領(lǐng)域的突破性進(jìn)展,與埃隆·馬斯克旗下Neuralink的侵入式方法形成了鮮明且引人注目的差異。 發(fā)表于:10/29/2025 全球首個類腦智算體智者一號在中國誕生 10月28日消息,近日,在廣東橫琴粵澳深度合作區(qū)舉辦的“2025類腦智算論壇暨類腦智算創(chuàng)新產(chǎn)品發(fā)布會”上,全球首款搭乘原創(chuàng)類腦算法的超小型、移動式的類腦智算體“智者一號”(BI Explorer-1/BIE-1)正式亮相! 發(fā)表于:10/29/2025 強(qiáng)化學(xué)習(xí)評估指標(biāo)的系統(tǒng)性分析與優(yōu)化研究 強(qiáng)化學(xué)習(xí)評估指標(biāo)作為衡量智能體性能與指導(dǎo)算法優(yōu)化的核心工具,在實(shí)際應(yīng)用中面臨指標(biāo)單一性、環(huán)境依賴性及可解釋性缺失等關(guān)鍵挑戰(zhàn)。系統(tǒng)性分析了現(xiàn)有評估指標(biāo)的分類框架,提出基于性能、學(xué)習(xí)過程、策略、魯棒性和效率的多維度指標(biāo)體系,并探討其在不同任務(wù)場景(如稀疏獎勵、高維狀態(tài)空間)下的適用性與局限性。研究指出,傳統(tǒng)指標(biāo)在復(fù)雜環(huán)境中易忽略安全性、效率及人類偏好對齊等需求,需結(jié)合任務(wù)特性設(shè)計融合多目標(biāo)的評估方法。針對未來研究,提出需聚焦多目標(biāo)帕累托優(yōu)化、基于人類反饋的獎勵建模、稀疏獎勵環(huán)境下的探索效率量化等方向,以提升評估的全面性、可解釋性。通過理論與實(shí)際案例結(jié)合,為強(qiáng)化學(xué)習(xí)評估體系的規(guī)范化與跨領(lǐng)域適配提供了方法論支持,推動其在復(fù)雜場景中的高效落地。 發(fā)表于:10/28/2025 基于Pearson與FBRCSP的運(yùn)動想象腦電分類研究 腦機(jī)接口(BCI)為用戶提供了一種無需依賴外周神經(jīng)和肌肉的控制通道,廣泛應(yīng)用于神經(jīng)肌肉疾病患者的康復(fù)治療。基于運(yùn)動想象(MI)的BCI利用大腦在運(yùn)動任務(wù)想象過程中的信號,實(shí)現(xiàn)無需肢體運(yùn)動的控制。為提高M(jìn)I-BCI的分類性能,提出了一種結(jié)合皮爾遜相關(guān)系數(shù)通道選擇(PCCS)和濾波器組正則化共空間模式(FBRCSP)的方法。首先,通過PCCS對EEG信號進(jìn)行通道選擇,保留關(guān)鍵信號并去除冗余信息;然后,采用FBRCSP優(yōu)化空間模式提取判別性特征。在BCI Competition III IVa和IV Dataset I數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗證。實(shí)驗結(jié)果表明,PCCS-FBRCSP方法在分類準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)方法,尤其在跨個體實(shí)驗中展現(xiàn)出更強(qiáng)的魯棒性。同時,該方法有效降低了計算復(fù)雜度,具有較好的應(yīng)用潛力。 發(fā)表于:10/28/2025 基于混合專家模型的云原生教育培訓(xùn)平臺動態(tài)安全防御體系研究 針對云原生教育培訓(xùn)平臺面臨的復(fù)雜動態(tài)安全威脅,以及傳統(tǒng)防御機(jī)制存在的環(huán)境感知薄弱、智能決策缺失、泛化能力不足和隱私合規(guī)沖突等缺陷,提出基于混合專家模型的動態(tài)安全防御體系。該體系構(gòu)建四層協(xié)同防護(hù)框架:時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模流量時空特征;多模態(tài)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合容器化異構(gòu)數(shù)據(jù);聯(lián)邦學(xué)習(xí)組件實(shí)現(xiàn)隱私保護(hù)下的知識共享;大語言模型生成可執(zhí)行防御策略。核心創(chuàng)新包括設(shè)計可微分門控網(wǎng)絡(luò)(Top-2稀疏激活)實(shí)現(xiàn)攻擊特征到最優(yōu)專家模型的動態(tài)路由,并建立威脅強(qiáng)度指數(shù)驅(qū)動的Kubernetes資源彈性調(diào)度機(jī)制。該研究為云原生教育平臺提供了可彈性擴(kuò)展的安全防護(hù)范式,其方法論對構(gòu)建自適應(yīng)安全體系具有理論價值與實(shí)踐意義,為智能主動防御體系發(fā)展奠定基礎(chǔ)。 發(fā)表于:10/28/2025 高通發(fā)布兩款A(yù)I芯片挑戰(zhàn)英偉達(dá) 10 月 27 日消息,高通公司今日發(fā)布其新一代數(shù)據(jù)中心 AI 推理優(yōu)化解決方案:基于高通 AI200 和 AI250 芯片的加速卡和機(jī)架。高通發(fā)布 AI200 和 AI250 人工智能芯片挑戰(zhàn)英偉達(dá),股價漲超 20% 發(fā)表于:10/28/2025 首批NVIDIA DGX Spark已正式落地中國市場 作為 NVIDIA Compute(GPU)、Networking(網(wǎng)絡(luò))的雙 Elite精英級合作伙伴,超擎數(shù)智率先完成全國首批 NVIDIA DGX Spark的到貨與交付,較行業(yè)普遍預(yù)期交付時間大幅提前,凸顯了公司在 AI領(lǐng)域的市場前瞻性與強(qiáng)大供應(yīng)鏈效能。 發(fā)表于:10/27/2025 仿生手成機(jī)器人最大難題 5萬億美元市場待解鎖 10 月 27 日消息,人類最復(fù)雜的生物機(jī)械 —— 手,至今仍是機(jī)器人領(lǐng)域最具挑戰(zhàn)性的未解難題。如果工程師能夠攻克這一難關(guān),如今在實(shí)驗室中逐漸成形的機(jī)器人,或許很快就會成為未來工廠車間里的尋常景象。 發(fā)表于:10/27/2025 ?…78910111213141516…?