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微軟2024年采購(gòu)了48.5萬(wàn)顆英偉達(dá)AI芯片遠(yuǎn)超對(duì)手

微軟2024年采購(gòu)了48.5萬(wàn)顆英偉達(dá)AI芯片，達(dá)到了Meta的兩倍

發(fā)表于：2024/12/19

2024年AI網(wǎng)絡(luò)安全行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資超過(guò)26億美元

最近，人工智能數(shù)據(jù)安全初創(chuàng)公司Cyera完成了由Accel和Sapphire Ventures領(lǐng)投的3億美元D輪融資。這筆交易使Cyera成為風(fēng)險(xiǎn)投資家最喜歡的兩個(gè)行業(yè)——人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全——交叉領(lǐng)域的初創(chuàng)公司的最大一筆融資。今年4月，Cyera的C輪融資也達(dá)到了3億美元。

發(fā)表于：2024/12/19

博通與英偉達(dá)競(jìng)逐AI芯片新格局主導(dǎo)者

上周五美股博通大漲24.43%、市值站上萬(wàn)億美元后，本周一博通股價(jià)又上漲了11.21%，市值達(dá)1.17萬(wàn)億美元。該公司拿出超市場(chǎng)預(yù)期的一份最新財(cái)報(bào)后，市場(chǎng)對(duì)于AI定制芯片的興趣仍在高漲。即便周二美股多只芯片股普跌，博通周二股價(jià)回調(diào)跌3.91%，收盤(pán)市值也仍在1.1萬(wàn)億美元以上。

發(fā)表于：2024/12/18

SK海力士開(kāi)發(fā)出AI數(shù)據(jù)中心固態(tài)硬盤(pán)PS1012 U.2

12 月 18 日消息，SK海力士今日宣布，該公司已開(kāi)發(fā)出適用于 AI數(shù)據(jù)中心的高容量固態(tài)硬盤(pán)產(chǎn)品 PS1012 U.2（以下簡(jiǎn)稱 PS1012）。注：U.2 是固態(tài)硬盤(pán)的一種形態(tài)，是 2.5 英寸大小的 SSD，主要用于服務(wù)器、高性能工作站。

發(fā)表于：2024/12/18

谷歌第二代AI視頻生成模型Veo 2發(fā)布

12月17日消息，據(jù)報(bào)道，谷歌發(fā)布了最新的AI視頻生成模型Veo 2。據(jù)悉，Veo 2模型能夠生成最高4K（4096 x 2160像素）分辨率、時(shí)長(zhǎng)達(dá)到2分鐘的視頻片段，相較于OpenAI的Sora模型，分辨率提升了4倍，視頻時(shí)長(zhǎng)增加了6倍。僅一個(gè)直出原生4K，就非常的恐怖。

發(fā)表于：2024/12/18

英偉達(dá)推出生成式AI超級(jí)電腦Jetson Orin Nano Super

12月18日消息，據(jù)報(bào)道，英偉達(dá)推出一款名為“Jetson Orin Nano Super”的生成式人工智能 (AI) 超級(jí)電腦。

發(fā)表于：2024/12/18

北電數(shù)智以國(guó)產(chǎn)算力PoC平臺(tái)助力大模型落地

近期，36氪于北京盛大召開(kāi)“WISE2024 商業(yè)之王”大會(huì)，吸引各行各業(yè)精英齊聚，共探艱難卻正確之事。北京電子數(shù)智科技有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱“北電數(shù)智”）應(yīng)邀出席，其CMO兼戰(zhàn)略與市場(chǎng)負(fù)責(zé)人楊震發(fā)表《“國(guó)產(chǎn)算力 PoC 平臺(tái)”，以場(chǎng)景測(cè)評(píng)尋找算力最優(yōu)解》主題演講，在大會(huì)上分享了北電數(shù)智對(duì)于國(guó)產(chǎn)算力應(yīng)用的深刻見(jiàn)解與前沿探索成果，為行業(yè)發(fā)展提供了極具價(jià)值的思路與方向。

發(fā)表于：2024/12/17

美國(guó)計(jì)劃授權(quán)谷歌微軟等云服務(wù)商管制AI芯片出口

12月16日消息，據(jù)國(guó)內(nèi)媒體報(bào)道，兩名知情人士透露，美國(guó)計(jì)劃授權(quán)谷歌、微軟等公司，充當(dāng)AI芯片“守門(mén)人”，阻止包括中國(guó)等國(guó)家獲取先進(jìn)AI芯片。通過(guò)讓云服務(wù)提供商充當(dāng)“守門(mén)人”，美國(guó)可以更有效地掌控AI芯片的用途。根據(jù)計(jì)劃，獲得“守門(mén)人”資格的企業(yè)被允許在海外云服務(wù)中提供AI功能，且無(wú)需獲得許可。但必須遵守嚴(yán)格的要求，包括向美國(guó)政府報(bào)告關(guān)鍵信息，以阻止中國(guó)等國(guó)家獲得AI芯片。目前，美國(guó)政府正在對(duì)商務(wù)部起草的“AI擴(kuò)散”規(guī)則進(jìn)行最終審查，這表明該規(guī)則可能即將發(fā)布。美國(guó)商務(wù)部拒絕對(duì)此發(fā)表評(píng)論。據(jù)此前報(bào)道，美國(guó)政府計(jì)劃在本月底前發(fā)布一項(xiàng)新規(guī)則，進(jìn)一步升級(jí)對(duì)華芯片禁令，從而遏制中國(guó)公司從不受限制的第三方國(guó)家采購(gòu)先進(jìn)的人工智能(AI) 芯片。由于該措施尚未最終確定，實(shí)施日期仍可能發(fā)生變化。

發(fā)表于：2024/12/17

特斯拉美國(guó)新車自動(dòng)駕駛電腦出現(xiàn)大面積故障

12 月 17 日消息，據(jù) Electrek 報(bào)道，大量特斯拉新車出現(xiàn)自動(dòng)駕駛電腦故障，導(dǎo)致車輛包括主動(dòng)安全功能、攝像頭、GPS 導(dǎo)航以及續(xù)航里程估算等在內(nèi)的多項(xiàng)功能失效，并給特斯拉的售后服務(wù)帶來(lái)了巨大壓力。

發(fā)表于：2024/12/17

英飛凌發(fā)布邊緣AI軟件解決方案品牌DEEPCRAFT?及新型成熟模型

【2024年12月16日, 德國(guó)慕尼黑訊】隨著邊緣AI被越來(lái)越多的消費(fèi)和工業(yè)應(yīng)用采用，全球功率系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）正在進(jìn)一步加強(qiáng)其AI軟件產(chǎn)品組合。為此，公司發(fā)布了邊緣AI和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件解決方案的新品牌 DEEPCRAFT?。

發(fā)表于：2024/12/16

基于多頭注意力的社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接方法

隨著社交網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們?cè)谏缃痪W(wǎng)絡(luò)中擁有越來(lái)越多的虛擬身份，識(shí)別同一自然人不同網(wǎng)絡(luò)虛擬身份的網(wǎng)絡(luò)用戶身份鏈接問(wèn)題變得越來(lái)越重要。用戶身份鏈接有助于挖掘網(wǎng)絡(luò)用戶的隱信息，構(gòu)建全面的網(wǎng)絡(luò)用戶畫(huà)像，進(jìn)而促進(jìn)跨網(wǎng)絡(luò)的推薦、鏈接預(yù)測(cè)、信息傳播等多個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展?，F(xiàn)有的基于用戶屬性和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的用戶身份鏈接方法，沒(méi)有考慮不同用戶之間影響力差異因素，收斂速度較慢?；谏疃扔巫叩挠脩羯矸萱溄臃椒?，融入多頭注意力機(jī)制，對(duì)用戶間影響力進(jìn)行建模，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以很好地改進(jìn)算法有效性，提高訓(xùn)練效率。

發(fā)表于：2024/12/16

基于改進(jìn)YOLOv5n的腐敗水果檢測(cè)模型

為了實(shí)現(xiàn)多種水果在采摘后自動(dòng)化篩選和分揀中腐敗水果識(shí)別的問(wèn)題，提出了改進(jìn)的YOLOv5n模型，命名為mobile-YOLO。首先將YOLOv5n的主干網(wǎng)絡(luò)替換為MobileNetV3并引入深度可分離卷積，相較于原模型，這種改進(jìn)在計(jì)算效率和速度上都有所提升，并且準(zhǔn)確率也得到了提高。為了進(jìn)一步提升速度，將C3模塊替換為C2f模塊，實(shí)現(xiàn)輕量化的同時(shí)獲得了更豐富的梯度流信息。最后將原有的CIoU替換為α-CIoU，以加快收斂速度并保證圖像框位置的準(zhǔn)確性。mobile-YOLO相較于原始的YOLOv5n，mAP@.5（mean Average Precision）達(dá)到了98.1%，mAP@.5：.95達(dá)到了94.2%，同時(shí)在P（Precision）值為97.1%和R（Recall）值為96.8%的情況下，參數(shù)量幾乎與YOLOv5n保持一致。

發(fā)表于：2024/12/16

一種基于狀態(tài)預(yù)測(cè)的多線程數(shù)據(jù)過(guò)濾算法

數(shù)據(jù)過(guò)濾算法在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域有著重要的作用?；谡齽t表達(dá)式匹配技術(shù)的數(shù)據(jù)過(guò)濾算法憑借強(qiáng)大的特征表達(dá)能力適合于處理大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的正則表達(dá)式匹配過(guò)程為串行匹配，造成性能低，無(wú)法滿足現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理的需求。針對(duì)傳統(tǒng)正則表達(dá)式匹配性能低的問(wèn)題，提出一種基于多線程和狀態(tài)預(yù)測(cè)的正則表達(dá)式加速匹配算法，稱之為μFA：基于向量指令執(zhí)行字符值比較，獲取可直接跳過(guò)的信任字符數(shù)。同時(shí)，基于多線程加速和狀態(tài)猜測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)字符串的分段匹配處理，通過(guò)圈定字符危險(xiǎn)區(qū)域，研判各分段最終匹配結(jié)果的正確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，μFA算法的吞吐率是原始DFA算法的10.12~91.36倍、ßFA算法的1.08~2.97倍。

發(fā)表于：2024/12/16

融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯

由于漢語(yǔ)和越南語(yǔ)之間存在顯著的語(yǔ)法差異及語(yǔ)料稀缺，漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準(zhǔn)確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺(jué)語(yǔ)言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過(guò)文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義；而視覺(jué)語(yǔ)言聯(lián)合訓(xùn)練模型則提供了與文本相關(guān)聯(lián)的視覺(jué)上下文，這有助于模型更準(zhǔn)確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過(guò)Gumbel門(mén)控模塊動(dòng)態(tài)地整合多模態(tài)信息，以優(yōu)化翻譯輸出。在漢越及越漢翻譯任務(wù)中，該方法相比傳統(tǒng)Transformer模型分別提升了7.13和4.27的BLEU值。

發(fā)表于：2024/12/16

無(wú)問(wèn)芯穹開(kāi)源全球首款端側(cè)全模態(tài)理解模型Megrez-3B-Omni

12 月 16 日消息，無(wú)問(wèn)芯穹今日宣布，開(kāi)源無(wú)問(wèn)芯穹端側(cè)解決方案中的全模態(tài)理解小模型 Megrez-3B-Omni 和它的純語(yǔ)言模型版本 Megrez-3B-Instruct。

發(fā)表于：2024/12/16