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人工智能相關文章

愛芯元智入選2024玄鐵優選伙伴

　　中國 2024年03月18日——人工智能芯片研發及基礎算力平臺公司愛芯元智宣布，以“開放·連接”為主題的第二屆玄鐵RISC-V生態大會于03月14日在深圳舉行，愛芯元智聯合創始人、副總裁劉建偉受邀發表主題演講，向與會嘉賓分享了愛芯通元混合精度NPU這一面向邊端側算力布局的AI處理器，以及基于RISC-V生態所進行的AI算力提升及行業落地探索。

發表于：2024/3/26

Arm 宣布推出全新汽車技術

　　Arm 控股有限公司（納斯達克股票代碼：ARM，以下簡稱“Arm”）今日攜手生態系統合作伙伴推出最新的 Arm 汽車增強（AE）處理器和虛擬平臺，讓汽車行業在開發伊始便可應用，助力縮短多達兩年的開發周期。

發表于：2024/3/26

百度將為蘋果今年國行iPhone16等設備提供AI功能

3 月 25 日消息，從知情人士處了解到，百度將為蘋果今年發布的 iPhone16、Mac 系統和 ios18 提供 AI 功能。蘋果曾與阿里以及另外一家國產大模型公司進行過洽談，最后確定由百度提供這項服務。蘋果預計采取 API 接口的方式計費。蘋果將國行 iPhone 等設備采用國產大模型 AI 功能主要出于合規需求，該公司短期內還無法解決合規問題，但國外版 iPhone 等設備 AI 功能均來自蘋果自己的大模型。

發表于：2024/3/26

高通谷歌和英特爾共同向英偉達發起挑戰

3月26日消息，據國外媒體報道，高通、谷歌和英特爾等巨頭集體向“AI霸主”英偉達發起挑戰，欲打破CUDA“一家獨大”的局面。報道稱，高通、谷歌和英特爾等科技公司參與的UXL基金會正計劃開發一套軟件和工具，使計算機代碼能夠在任何架構的AI芯片和硬件上運行，從而打破芯片巨頭所主導的AI生態。高通人工智能和機器學習主管Vinesh Sukumar接受采訪時表示：“我們實際上是在向開發者展示如何從英偉達平臺遷移出來。” 從長遠的角度來看，由于英偉達CUDA產生的深遠影響力，UXL的最終目標是支持英偉達硬件和CUDA生態代碼。目前英偉達在AI芯片市場斬獲了高達90%的壟斷性份額，主要歸功于其高性能AI GPU和軟硬件協同系統CUDA。但是業績普遍認為，隨著英偉達競爭對手AMD、Groq等紛紛推出性能比肩英偉達的AI芯片，CUDA這一軟硬件協同運算平臺“壟斷性的優勢”才是英偉達壟斷AI芯片市場的最核心。基于CUDA的AI軟硬件一體化系統為英偉達創建了一條極其寬闊的“護城河”，使得AMD等競爭對手很難與英偉達在部署AI應用方面相匹配。

發表于：2024/3/26

嘉楠基于RISC-V的端側AIoT SoC采用了芯原的ISP IP和GPU IP

　　2024年3月14日，中國上海——芯原股份（芯原，股票代碼：688521.SH）今日宣布嘉楠科技（嘉楠，納斯達克股票代碼：CAN）全球首款支持RISC-V Vector 1.0標準的商用量產端側AIoT芯片K230集成了芯原的圖像信號處理器（ISP）IP ISP8000、畸變矯正（DeWarp）處理器IP DW200，以及2.5D圖形處理器（GPU）IP GCNanoV。該合作極大地優化了高精度、低延遲的端側AIoT解決方案，可廣泛適用于各類智能產品及場景，如邊緣側大模型多模態接入終端、3D結構光深度感知模組、交互型機器人、開源硬件，以及智能制造、智能家居和智能教育相關硬件設備等。

發表于：2024/3/25

新思科技推出業界首個1.6T以太網IP整體解決方案

　　加利福尼亞州桑尼維爾，2024年3月13日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達克股票代碼：SNPS）近日宣布，正式推出業界首個1.6T以太網IP整體解決方案，該方案大幅提升數據密集型人工智能（AI）工作負載的帶寬和吞吐量。超大規模數據中心是萬物智能時代的重要支柱，亟需高帶寬、低延遲的芯片和接口來快速處理PB級數據。新思科技全新1.6T以太網IP解決方案將助力芯片開發團隊面向AI和數據中心網絡應用打造業界速度領先的芯片。

發表于：2024/3/25

簡化退化模型的真實圖像超分辨率網絡

圖像超分辨率任務常用雙三次下采樣以構造數據集訓練網絡，但雙三次下采樣由于退化模型固定，導致網絡泛化能力低，無法用于真實世界低分辨率圖像。為解決上述問題本文提出預處理模塊，通過預處理模塊與雙三次下采樣數據集得到的網絡相結合，在減少資源消耗的同時提高其泛化能力。此外，還針對不同的精度需求設計了特征學習訓練策略和多任務聯調策略。通過根據不同需求采用相應的訓練策略，在滿足精度需求的同時具有消耗計算資源少、訓練速度快以及適用范圍廣的特點。實驗證明，增加預處理模塊的網絡以較少的模型參數增加量換取了重建效果和感知質量方面的較大提升，并且通過不同策略實現了進一步的精度提高。

發表于：2024/3/25

基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分辨率方法

針對基于混合構架的圖像超分模型通常需要較高計算成本的問題，提出了一種基于CNN-Transformer混合構架的輕量圖像超分網絡STSR（Swin Transformer based Single Image Super Resolution）。首先，提出了一種并行特征提取的特征增強模塊（Feature Enhancement Block，FEB），由卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）和輕量型Transformer網絡并行地對輸入圖像進行特征提取，再將提取到的特征進行特征融合。其次，設計了一種動態調整模塊（Dynamic Adjustment，DA），使得網絡能根據輸入圖像來動態調整網絡的輸出，減少網絡對無關信息的依賴。最后，采用基準數據集來測試網絡的性能，實驗結果表明STSR在降低模型參數量的前提下仍然保持較好的重建效果。

發表于：2024/3/25

首個國產單池萬卡液冷算力集群正式啟用

3月24日消息，中國電信官方宣布，首個國產單池萬卡液冷算力集群，天翼云上海臨港國產萬卡算力池正式啟用，首批用戶也同時入駐。據介紹，這不僅是國內首個投入正式運營的國產單池萬卡液冷算力集群，也是業內領先的全國產化云智一體公共智算中心。該集群采用新一代國產AI算力，通過高速RDMA連接各物理機節點，提供低延時、高吞吐量、無損通信網絡和強大的并行計算能力，多項技術指標領跑全國。該集群還最高可支持萬億參數大模型，滿足AI計算、深度學習、圖形渲染等復雜訓練任務對算力的要求。有機構認為，雙碳背景下，IDC綠色化是大勢所趨，液冷或是散熱技術演變的必經之路，隨著PUE要求不斷嚴格，液冷散熱優勢逐漸凸顯，無論是IDC新建需求還是存量改造需求，液冷均有望成為首選。

發表于：2024/3/25

IBM2024年將發力混合云和AI，加碼大模型落地B端

IBM2024年將發力混合云和AI，加碼大模型落地B端

發表于：2024/3/25

爆火的月之暗面國產大模型Kimi實測

國產大模型Kimi爆火，公司為宕機致歉，記者實測→ 站在Kimi背后的是一家叫做月之暗面的公司，該公司3月18日宣布，Kimi 智能助手在長上下文窗口技術上再次取得突破，無損上下文長度提升了一個數量級到200萬字。而在此前，GPT-4Turbo-128k公布的數字約10萬漢字，Claude3200k上下文約16萬漢字。

發表于：2024/3/22

恩智浦與NVIDIA合作將TAO工具套件集成到恩智浦邊緣設備

● 恩智浦是首家將NVIDIA TAO工具套件API直接集成到其人工智能產品（eIQ機器學習開發環境）中的半導體供應商 ● 將NVIDIA經過訓練的人工智能模型部署在恩智浦邊緣處理設備中 ● 簡化在邊緣部署經過訓練的人工智能模型的過程，加速人工智能的開發

發表于：2024/3/21

詳解英偉達AI盛會9個人形機器人出處

英偉達創始人兼CEO黃仁勛身著黑色皮衣登場，宣布當天參與盛會的企業價值高達100萬億美元。他表示，隨著生成式人工智能發展，“一個新的產業已經出現。” 全球9大公司共筑人形機器人“夢之隊” 據英偉達官網信息，英偉達正攜手9家業界領先的人形機器人公司，聯合開發“GR00T”項目。這9家公司包括1X Technologies、Agility Robotics、Apptronik、Boston Dynamics、Figure AI、Fourier Intelligence、Sanctuary AI、宇樹科技（Unitree Robotics）和小鵬鵬行（XPENG Robotics）。與黃仁勛同臺的“機器人天團”中，每款機器人都各具特色，展示了人形機器人在不同領域的廣泛應用前景。

發表于：2024/3/21

Open AI頻陷非法數據收集爭議

“有許多專家相信，Open AI公司在使用公共視頻網站的數據訓練其大模型?！泵绹吧虡I內幕”網站18日刊文稱，這家業界領先的人工智能（AI）初創企業獲取數據的方式正在引發爭議。不只是Open AI，近期美國多個頭部科技企業遭遇類似爭議。訓練人工智能大模型的數據來源是否合法？如何界定企業使用公眾數據的邊界？都成為未來各國完善人工智能法規需要認真考慮的問題。 Open AI遭遇質疑 “商業內幕”網的文章以Open AI公司旗下大火的人工智能視頻創作工具Sora為例稱，Sora的訓練依賴海量數據，這些數據很可能搜刮自谷歌旗下的YouTube視頻網站，而這已經幾乎是公開的秘密。事實上，YouTube官方一直禁止使用自動化工具批量下載網站視頻的做法，也禁止下載YouTube視頻用于商業目的，并采取限流等措施應對工具刮削。文章稱，目前尚不清楚Open AI是用了什么樣的技術手段繞過YouTube的攔截。

發表于：2024/3/21

全局通道注意力增強的毫米波圖像目標檢測

針對主動毫米波圖像中目標與背景紋理區分度較低導致隱匿目標漏檢問題，并根據安檢實時性要求，提出一種基于全局通道注意力增強的主動毫米波圖像目標檢測方法。該方法以YOLOv5s為載體，在坐標注意力位置方向上引入全局通道注意模塊，增強對隱匿目標全局通道信息的關注，從而提升在隱匿目標與背景紋理區分度較低時的檢測能力；再利用K-means++聚類算法重新生成適合毫米波圖像目標檢測的錨框。實驗結果表明，無論是陣列圖像數據集還是線掃圖像數據集，該方法增強了對隱匿目標的特征注意，提高了召回率，在滿足安檢實時性的前提下，提升了檢測性能。通過增加少量參數，在陣列圖像數據集上，精度、召回率和mAP@.5達到了92.0%、90.93%和95.32%；在線掃圖像數據集上，精度、召回率和mAP@.5達到了94.65%、92.67%和97.73%。平均單張圖像推理時間在兩個數據集上均達到1 ms，滿足實時性要求。

發表于：2024/3/20

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