新聞重點：●? ?在Arm CPU上運行Meta最新Llama 3.2版本，其云端到邊緣側的性能均得到顯著提升，這為未來AI工作負載提供了強大支持●? ?Meta與Arm的合作加快了用例的創新速度，例如個性化的端側推薦以及日常任務自動化等●? ?Arm十年來始終積極投資AI領域，并廣泛開展開源合作，為?1B?至?90B?的?LLM?實現在?Arm?計算平臺上無縫運行人
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在當今日益增長的環境意識和技術進步的背景下，汽車行業正在迅速向電動化、智能化、網絡化轉型。在這一轉型過程中，汽車電控系統（Electronic Control System）起著至關重要的作用。汽車電控系統不僅提高了汽車的性能、安全性和舒適性，還使汽車更加環保。它通過高度集成的電子硬件和軟件組件，實現對汽車各個功能的精準控制，從而響應駕駛員的操作意圖，并優化整車的性能表現。隨著技術的不斷發展，汽車電控系統的功能和復雜性也在不斷增加。從基本的駕駛員意圖解析，到復雜的整車能量管理和遠程控制，電控系統已成為現代
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自主移動機器人(AMR)可幫助制造商提高生產效率、增強安全性并節省大量成本，因而在各行各業得到廣泛應用。2022年全球AMR市場規模為86.5億美元，預計2022年至2028年間的復合年增長率(CAGR)將達到18.3%。進入工業5.0時代，人類將與人工智能(AI)機器人協同工作，機器人輔助而非取代人類。愿景固然美好，但要實現這一目標，AMR必須克服重重挑戰，集成各種傳感器以及新興的傳感器融合技術將為此提供助益。AMR采用過程中所面臨的挑戰AMR普及的一大難題是其在多種不同應用和環境中的適應性。AMR已廣
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近期，臺積電研究發展副總經理曹敏表示，人工智能（AI）驅動下，2030年全球半導體業營收可望達1萬億美元，高性能運算（HPC）占最大宗，比重達40%。 應用面汽車產業會看到有信心的體驗。曹敏強調，回顧半導體產業的發展史，自1987年臺積電成立開始，每隔10年的時間就會出現推動新成長的趨勢。
也就是從個人電腦時代、網絡、智能手機及汽車，每一個新趨勢都將產業推向新的高度。 2021 年半導體產業營收達約 5,000
億美元的規模，2024 年可望達 6,000 億美元。 AI 推動半導體產業的情況下，
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在現代汽車和工業應用中，可靠性至關重要。從汽車區域控制器，到工業應用中的計算機數控等產品，無論最終產品是簡單還是復雜，如果不能保證可靠性，就很可能損害制造商的聲譽。此外，還需要考慮保修維修的成本，甚至是召回產品的成本。然而，電子電路總歸都會出現故障，可能是由于外部影響，也可能是由于組件隨時間推移性能下降而引起。因此，根據良好的設計實踐，建議采用電路保護器件，以確保將故障的影響降至最低。本文介紹了標準電路保護器件的局限性，以及如何利用電子保險絲改進設計。
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據統計，傳統汽車中的芯片數量約為500-600顆。隨著自動駕駛、新能源等功能的增加，現在大部分車型普遍裝配的芯片數量至少在1000-1200個。而一些以智能為主打的車型，則需要的芯片數量更多。除了傳統汽車，新能源汽車才是芯片大戶。
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HDR 相機的世界不僅限于為您的手機或超高清電視屏幕提供令人驚艷的視覺效果。如今，高性能相機越來越多地應用于現代先進駕駛輔助系統 (ADAS) 和自動駕駛汽車 (AV) 領域。例如，Waymo 的第五代自動駕駛汽車配備了至少29個攝像頭，此外還有五個激光雷達和六個雷達。未來的自動駕駛汽車需要支持總帶寬在 3 到 40 GBit/s（約 1.4 到 19 TB/h）之間，而攝像頭將生成最多的數據。圖1 在ADAS和AV傳感器中，攝像頭每秒產生的數據量最多 數據來源：Lucid Motors車載網絡-區域架構
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ChatGPT和GPT-4等大型語言模型 (LLM) 已成為提高工作效率和更好地理解各種主題不可或缺的工具。從教育到軟件開發，再到內容寫作，LLM在眾多領域嶄露頭角，它們在提煉和生成供人類使用的信息方面有著近乎神奇的能力。不過，盡管LLM的能力令人印象深刻，但它們在提供準確答案或執行需要精確知識的特定任務時，卻常常比較吃力。例如，對于復雜的數學問題或者晦澀難懂的題目，往往會給出錯誤或不夠充分的答案。出現這些局限性的主要原因是，LLM通常是使用過時的數據進行訓練，以預測句子中下一個在統計
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多年來，英偉達在許多機器學習基準測試中占據主導地位，現在它又多了兩個檔次。MLPerf，有時被稱為“機器學習的奧林匹克”的人工智能基準測試套件，已經發布了一套新的訓練測試，以幫助在競爭計算機系統之間進行更多更好的同類比較。MLPerf 的一項新測試涉及對大型語言模型的微調，該過程采用現有的訓練模型，并用專業知識對其進行更多訓練，使其適合特定目的。另一個是圖神經網絡，一種機器學習，一些文獻數據庫背后的一種機器學習，金融系統中的欺詐檢測，以及社交網絡。即使使用谷歌和英特爾的人工智能加速器的計算機增加和參與，由
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針對燃料電池汽車使用大功率DC-DC變換器帶來的高成本與效率損失問題，提出了將雙繞組永磁同步電機引入燃料電池汽車系統的設計思路，利用兩套繞組間的互感關系替代DC-DC變換器。首先根據電磁感應原理以及雙d-q建模的方法建立了雙繞組永磁同步電機的數學模型，分析了在雙d-q坐標系下兩套繞組間的耦合關系及其對電機輸出轉矩的影響。其次在燃料電池汽車系統下，闡述了雙繞組永磁同步電機驅動系統的用法，針對汽車處于停車狀態時，采用q軸零電流d軸磁場交替變化的矢量控制方法，研究電機在保持零轉矩轉速狀態下，從燃料電池經由雙繞組
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IT之家 6 月 19 日消息，中國電信人工智能研究院（TeleAI）和智源研究院聯合發布全球首個單體稠密萬億參數語義模型 Tele-FLM-1T，該模型與百億級的 52B 版本，千億級的 102B 版本共同構成 Tele-FLM 系列模型。TeleAI 和智源研究院基于模型生長和損失預測等技術，Tele-FLM 系列模型僅使用了業界普通訓練方案 9% 的算力資源，基于 112 臺 A800 服務器，用 4 個月完成 3 個模型總計 2.3T tokens 的訓練。模型訓練全程做到了零調整零重試
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6月14日消息，針對美國、歐盟對中國電動汽車加征關稅一事，我國表態會進行反制。在歐盟發布初裁披露之后，中國業界非常不滿，強烈呼吁相關部門采取對歐反制措施。據業內人士透露，中方內部正在推進提高大排量汽油車進口暫定關稅的相關程序。除此之外，今年初，商務部發布公告，對原產于歐盟的進口相關白蘭地進行反傾銷立案調查，據熟悉白蘭地反傾銷調查案的業內專家透露，該案初裁結果預計將于8月底前公布。
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1 前言在前一期里，介紹過大語言模型(LLM)幕后核心的注意力(Attention)機制。本期就來繼續擴大，介紹大名鼎鼎的轉換器(Transformer)模型。其中，要特別闡述：為什么當今主流LLM都采用<僅譯碼器>(Decoder-Only Transformer)模型。在 2017 年， 首先在「Attention is All You Need」這篇論文中提出了經典的Transformer架構，它內含編碼器(Encoder)和譯碼器(Decoder)兩部分。后來，自從GPT-2之后，整個
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如何在快節拍的生產線上實現對擠出制品的高質高效檢測？產品輪廓尺寸變化通常表示材料、設備或工序發生了變化，從而導致產品質量低劣、廢品率高或回收成本高，造成企業經濟損失。進行產品輪廓的尺寸監控對于產品質量管理無疑具有重要作用。在現代工業領域，類似汽車密封膠條、輪胎三角膠、塑料金屬型材等產品多由擠出工藝制成，這類產品除了具有材質單一、截面恒定、呈長條形的普遍特征外，大部分呈外輪廓異形，從而進一步增加了檢測難度。以汽車密封膠條為例，看光圖智能Omni檢測系統如何在快節拍的生產線上實現對擠出制品的高質高效檢測。光圖
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汽車 檢測
近日，北京市經信局印發《北京市加快建設信息軟件產業創新發展高地行動方案》，計劃到2027年，推動北京市信息軟件產業收入達到4.8萬億元，打造具有國際競爭力的信息軟件產業集群。《行動方案》從培育大模型應用生態、筑牢關鍵技術底座、搶抓新業態培育先機、探索數據驅動新機制、推動中國軟件全球布局、深化區域間協同聯動等6個方面提出了15項重點任務。其中在搶抓新業態培育先機方面，《行動方案》指出，面向具身智能、XR設備、智能計算機、車載終端、物聯網設備等新終端，引導軟硬件協同創新。前瞻布局具身智能，加強人工智能企業與機
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汽車 llm 交互介紹
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