在技術驅動型產業中，半導體行業始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發行業廣泛關注。最新數據顯示，得益于存儲芯片領域的技術優化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰。但憑借3nm節點200萬片晶圓的量產經驗，將2nm工藝開發周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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為無線應用進行設計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經驗豐富的工程師來控制芯片的開發。或者您使用 AI！普林斯頓是人工智能驅動的射頻集成電路設計支持（AIDRFIC）的三個研發快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設計芯片。“幾十年來，導致技術突破的基
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AI 無線芯片設計
隨著人工智能和智能設備的不斷發展，機器視覺作為現代技術的關鍵使能者，正發揮著越來越重要的作用。然而，盡管取得了很大進展，機器視覺系統仍然面臨一個主要問題：處理每秒產生的海量視覺數據需要大量的電力、存儲和計算資源。這一限制使得在邊緣設備（如智能手機、無人機或自動駕駛汽車）中部署視覺識別功能變得困難。有趣的是，人類的視覺系統提供了一個引人入勝的替代模型。與必須捕捉和處理每個細節的常規機器視覺系統不同，我們的眼睛和大腦會選擇性地過濾信息，從而在視覺處理中實現更高的效率，同時消耗最小的能量。神經形態計算，它模仿生
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Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現象而不是數字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節能的基于磁記憶的神經網絡計算機。在另一個位置，您會發現一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統中最大的數字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念，這兩個概念
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Chalmers 研究人員深入研究了學習語言需要什么 - 人類和 AI 的經驗教訓AI 代理之間的交流游戲學習了如何學習新語言以及如何理解人類如何學習語言。兩個代理必須相互討論發送和接收的顏色。在發送端，他的顏色由一個品種表示，接收代理的任務是找到屬于該品種的相應顏色。Chalmers 研究人員的結論是：自主學習語言的 AI 系統會開發出一種結構與人類語言相同的語言。正如我們人類向前幾代人學習一樣，AI 模型在利用年長親屬的知識時會變得更好。查爾姆斯理工大學和瑞典哥德堡大學的一項研究證明了這一點，該研究探
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英國和荷蘭的一個項目正在使用大型語言模型（LLMs）來創建硬件設計，該項目稱之為對話式原型設計。雖然 LLMs 被廣泛用于開發代碼，但該項目正在探索它們如何用于硬件架構甚至 PCB 板布局。然而，開發硬件可能更復雜，特別是當使用傳感器和執行器等設備時。對于小規模或大規模生產進行迭代可能需要相當多的時間和資源。該項目旨在使用大型語言模型（LLMs）進行“對話式原型設計”，這將允許開發人員和最終用戶與 AI 系統進行對話，以開發原型功能，并結合傳感和驅動。該項目由諾丁漢特倫特大學設計與創新教授拉斯·埃里克·霍
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查爾姆斯大學的研究人員深入探究了學習語言所需的條件——為人類和 AI 提供了啟示兩個 AI 代理之間的通信游戲學習如何學習新語言以及如何理解人類學習語言的方式。在發送方，顏色由一個符號表示，接收代理的任務是找到屬于該符號的對應顏色。查爾姆斯大學的研究人員的結論：一個自主學習語言的 AI 系統會發展出與人類語言結構相同的方式的語言。就像我們人類從前輩那里學習一樣，當 AI 模型利用前輩的知識時，它們會變得更好。這由瑞典查爾姆斯大學和哥德堡大學進行的一項研究所示，該研究探索了人類語言背后的機制，并為未來 AI
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2025研華嵌入式設計論壇上海站圓滿落幕：聚焦Edge Computing & Edge AI，共探技術創新與生態融合。2025年5月29日，研華科技在上海漕河涇萬麗酒店成功舉辦了以“Edge Computing & Edge AI—技術創新，聚勢生態”為主題的嵌入式設計論壇。本次論壇匯聚了眾多行業專家及企業代表，共同探討Edge Computing與Edge AI領域的最新技術進展、創新應用及生態構建。一、引領前沿技術，洞見未來趨勢論壇在研華科技嵌入式物聯網事業群（中國）總經理許杰弘先生
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射頻集成電路（RFIC）對于提升通信能力至關重要——想想從 5G 網絡到 6G 的轉變——以及許多其他技術應用。但這些芯片的設計也非常困難。一個由多所大學組成的團隊，得到了行業領導者的深度參與，正在努力改變這一現狀。該團隊由德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員領導，計劃將人工智能融入射頻集成電路（RFIC）的設計過程中，以降低制造這些重要芯片的難度。“射頻集成電路的設計效率是一個大問題；在大多數情況下，設計單個芯片至少需要幾個月的時間，”德克薩斯大學奧斯汀分校 Cockrell 工程學院 Chandra 家庭
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特朗普的關稅讓整個行業保持警惕。ijiwei 援引美國智庫信息技術與創新基金會 （ITIF） 的一份報告稱，對半導體進口征收 25% 的全面關稅將導致美國經濟增長在第一年下降 0.18%。如果保持十年以上，放緩將進一步加深，到第十年達到 0.76%。ITIF 對美國半導體進口征收 25% 關稅的經濟影響進行了建模。根據其分析，這樣的政策將產生廣泛的經濟影響，十年內美國 GDP 總共減少 1.4 萬億美元。在 25% 的關稅情景下，ITIF 預計普通美國人在第一年的生活水平增長將下降 1
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科幻作品中早已多次討論過機器擁有自我意識、擺脫人類控制的可能發展。 最新一份研究報告顯示，或許這一天真的近了！ 專門研究AI風險的Palisade Research近期所做的試驗顯示，包括OpenAI最新的ChatGPT o3在內等多款AI模型竟然會拒絕關閉自己的指令，o3甚至會自行竄改代碼，阻止自己被強制關機！OpenAI在今年1月發布了新的推理模型o3系列的mini版本，并于4月正式推出o3模型。 OpenAI曾聲稱，o3是公司迄今「最聰明、最有能力」的模型，旨在為ChatGPT提供更強大的問題解決能
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麻省理工學院的研究人員創建了一個周期表，展示了 20 多種經典機器學習算法之間的聯系。這個新框架揭示了科學家如何融合不同方法的策略，以改進現有的 AI 模型或提出新的模型。例如，研究人員使用他們的框架結合了兩種不同算法的元素，創建了一種新的圖像分類算法，其性能比當前最先進的方法提高了8%。這個周期表源于一個關鍵思想：所有這些算法學習的是數據點之間的一種特定關系。雖然每種算法可能以略微不同的方式完成這一點，但每種方法背后的核心數學是相同的。基于這些見解，研究人員確定了一個統一方程，它構成了許多經典 AI 算
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5月28日消息，特斯拉股價周二上漲近7%。此前，CEO埃隆·馬斯克（Elon Musk）在周末重申，將把重心重新放在自身企業上，這恰逢最新一次SpaceX火箭發射在即。馬斯克在其社交平臺X上發文稱，自己需要對X、人工智能公司xAI以及特斯拉保持“高度專注”，以推動關鍵技術的發布。此前，X平臺剛剛經歷了短暫宕機。“正如本周的宕機問題所顯示，我們在運營上還有重大改進空間，”馬斯克寫道，并補充稱自己將恢復“全天候工作”。“系統的冗余切換本應發揮作用，但并未如愿。”據第三方網站統計，上周末X平臺（前身為推特）一度
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微軟研究人員在2015年人工智能會議上提交的一篇論文《用于圖像識別的深度殘差學習》，迅速攀升至歷史百大榜單第5名（WoS、Dimensions和Scopus數據庫排名中位數分析）。《用于圖像識別的深度殘差學習》已經成為21世紀以來被引用次數最多的論文。該論文的作者提出了深度殘差學習（ResNet）架構，突破性地解決了深層神經網絡訓練中的信號衰減問題，使網絡層數達到前所未有的深度，并在2015年贏得圖像識別競賽。ResNet不僅成為深度學習發展的重要里程碑，也為后續的AI突破 —— 如AlphaGo、Alp
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海光信息與中科曙光發布公告，雙方正籌劃通過換股吸收合并方式實施重大資產重組。海光信息將向中科曙光全體A股股東發行股票進行換股合并，并同步募集配套資金，雙方自5月26日起停牌，預計停牌不超過10個交易日。截至5月23日，中科曙光市值905億元，海光信息市值為3164億元（科創板市值排名第一）。交易方案顯示，海光信息將按1:1.5的換股比例向中科曙光股東發行新股（每持有1股中科曙光股票可換得1.5股海光信息股票），合并后市值預計超過4000億元，躋身A股半導體板塊前三強，成為國內算力領域市值僅次于華為的巨頭。
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人工智能（ai）介紹
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