英特尔公司今天在Computex年度活动（本周在台北举行）中提供了其最新移动处理器Ice Lake（冰湖）的预览版本。

IBM日前放出话来，说旗下POWER服务器上的机器学习不仅仅是比谷歌云的TensorFlow快而已，而是快了整整46倍。

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阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学研究团队开发出轻量级语音合成系统LLMVoX，仅用3000万参数就能让任何大语言模型获得流式语音输出能力。该系统实现475毫秒超低延迟，词错误率仅3.7%，支持多语言扩展，可与视觉语言模型集成，为AI语音交互提供了"即插即用"的革命性解决方案。

德州大学研究团队通过数学优化理论，成功将3D高斯点云渲染技术的点数量减少50%，在保持渲染质量的同时大幅降低内存占用。该技术通过"分裂矩阵"精确识别需要优化的区域，有望让高质量3D渲染在手机等移动设备上普及，为VR/AR应用带来突破。

中国制造业已经走到了转型的关键节点，过去更多是速度导向，现在到了质量导向和定制化的新阶段，所以要把数字化转型作为企业发展智能制造的抓手。

计算能力与带宽能力之间的巨大差距导致了内存容量和数据传输速度难以跟上AI硬件的计算速度，这已成为限制AI芯片性能发挥的主要瓶颈，通常被称为“内存墙”问题。

今日，英特尔与腾讯云在2021年中国国际信息通信展览会（PT EXPO CHINA）上分享了全新的一站式应用云试玩场景方案。

意大利布鲁诺·凯斯勒基金会研究团队发布FAMA，首个遵循开放科学原则的英意双语语音基础模型。与Whisper等闭源模型不同，FAMA完全开放训练数据、代码和模型权重，在超过15万小时开源语音数据上训练。研究创建了包含1.6万小时伪标注数据的新数据集，实验表明FAMA性能可与现有语音基础模型媲美，同时速度提升8倍。这一突破不仅促进研究可重复性和公平评估，还为语音技术领域树立了开放科学新标准。

面对发展初期RISC-V生态薄弱的难点，赛昉科技同样有自己的独到见解。“垂直整合”的落地模式是赛昉科技的破局之策，从处理器内核到处理器芯片，到开发板和生态，再到最终的系统和产品，赛昉科技一路同行。

企业云计算领导者Nutanix近日宣布，公司将正式发布全新渠道体系，旨在全方位赋能合作伙伴（Power to the Partner）。相比于传统的渠道政策，新体系更加重视合作伙伴对Nutanix的投入和支持……

卡内基梅隆大学研究团队开发了名为Multiverse的创新AI架构，让大语言模型首次具备了类似人类大脑的"多线程思考"能力。通过巧妙的MapReduce设计，该系统能够将复杂问题分解为并行处理的子任务，然后无损整合结果。在仅用1000个样本、3小时训练后，Multiverse-32B在数学竞赛中较基础模型提升23.6%，实现最高2倍计算加速，为AI推理效率的提升开辟了全新道路。

笔记本电脑早已成为当年用户生活中不可缺少的办公娱乐工具,想要高效办公,轻松娱乐,不妨重点关注华硕全新推出的无畏系列2023新品

IEEE高级会员林道庄预计，未来几年生成式AI模型将能够更容易地从简短的文字片段中提供图像和视频，文本到图像、文本到视频和语音合成技术将得到改进，模型将在多样化输入中实现更好的上下文理解。

Astribot S1能像人一样去理解和决策、与人流畅交互，更能通过与真实世界交互持续学习进化。

英伟达推出基于3nm工艺的GB10超级芯片，搭载于DGX Spark工作站中。该芯片采用联发科设计的CPU和英伟达GPU通过NVLink互连，提供600GB/s双向带宽。配备128GB LPDDR5x内存，功耗仅140瓦，可支持700亿参数模型微调和2000亿参数模型推理。通过ConnectX-7网卡可实现多设备协作，为开发者提供从原型设计到生产部署的完整AI开发平台。

虽然分布式存储的SDS理念很好，横向扩展能力不错，自动添加和删除节点都是优势，但与传统集中式存储（磁盘阵列）相比，其稳定性和性能仍然存在明显的短板。

在GTC 2022大会上，NVIDIA宣布推出NVIDIA Jetson AGX Orin开发者套件。这款性能强大、尺寸紧凑、且节能的 AI 超级计算机适用于先进的机器人、自主机器以及新一代嵌入式和边缘计算。

新加坡国立大学ShowLab团队提出FAR模型，通过"长短期上下文建模"和多级缓存系统，解决了AI视频生成中的长期记忆问题。该模型能生成长达300帧的连贯视频，在多个基准测试中达到最优性能，为AI世界模拟器的发展奠定重要基础。

随着生成式人工智能的飞速发展，行业应用出现井喷式增长。