Arm首次推出面向汽车应用的“Neoverse”级芯片设计,以及一套面向汽车制造商及其供应商的全新系统,预计将于2025年交付,可将汽车开发周期缩短长达两年。
Neoverse计算子系统(CSS),通过汇集专用集成电路 (ASIC) 设计公司、IP 供应商、EDA 工具提供商、代工厂和固件开发者等行业领先企业的能力,从而为各方实现创新和加速上市时间,并降低打造定制芯片的成本和难度。
“有意见”留言板
@我不是在针对谁:性能和用户体验提升是好事,但汽车行业对高级芯片的依赖可能导致成本上升,希望不会因为这个导致汽车价格不断被抬高,毕竟汽车它不是客厅。
@慌慌张张:将汽车开发周期缩短长达两年,这对于汽车制造商来说是一个非常有吸引力的优势,他们可以更快地推出新产品并满足市场需求。这也将有助于降低汽车制造商的成本,因为他们不需要花费过多的时间和资源来开发自己的芯片。
好文章,需要你的鼓励
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。