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• 发布了文章 2026-04-16 12:47

  人工智能五大核心：芯片、算力、数据、算法、能源 ！

  

  在全球科技革命的浩荡浪潮中，人工智能已成为重塑人类文明形态的核心驱动力。那么，人工智能究竟由何构成？支撑其持续迭代进化的内在技术体系又是什么？本文聚焦人工智能发展的五大核心支柱：芯片、算力基础设施、数据、算法与能源电力。这五大层次自微观至宏观、从硬件到软件、由物质基础到能量支撑，共同构筑起人工智能完整的“身体图谱”，形成其闭环式技术体系，也成为当今大国科技竞

  人工智能 数据 算力 能源 芯片

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• 发布了文章 2026-04-15 14:44

  解读大型语言模型的偏见

  

  在一项新的研究中，研究人员发现了LLM中某种偏见的根本原因，为更准确、更可靠的AI系统铺平了道路。研究表明，大型语言模型（LLM）往往倾向于过分强调文档或对话开头和结尾的信息，而相对忽略中间部分。这种“位置偏差”意味着，若律师使用LLM支持的虚拟助手检索30页宣誓书中的某个短语，该短语位于第一页或最后一页时被找到的可能性会大得多。麻省理工学院的研究人员揭示了

  LLM 人工智能 语言模型

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• 发布了文章 2026-04-14 14:21

  芯片算力每年增长300%：12张图看懂AI现状

  

  本文转自：半导体行业观察领先的人工智能模型能力持续加速提升，包括OpenAI和Anthropic在内的几家大型人工智能公司正朝着今年晚些时候的IPO迈进。然而，人们对人工智能的抵触情绪依然暗流涌动，在某些情况下甚至已经爆发，尤其是在美国，一些地方政府开始对新建数据中心实施限制甚至彻底禁止。要掌握如此多的信息并非易事，但斯坦福大学以人为本人工智能中心发布的20

  AI 算力 芯片

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• 发布了文章 2026-04-13 15:05

  Chiplet：重新定义高性能半导体设计的未来

  

  从单芯片设计到封装级异构集成的转变正在重新定义半导体行业的现在和未来。大型单芯片集成电路在光刻技术和良率方面的局限性，以及成本和上市时间方面的优势，推动了芯片组解决方案的发展。芯片组架构可以将来自不同工艺节点的多个芯片集成到单个异构封装中。除了成本和良率优势外，芯片组解决方案还极大地提高了设计的模块化程度，从而能够更精确地将各种逻辑集成到单个封装中。Chip

  半导体设计 封装 集成电路

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• 发布了文章 2026-04-10 14:18

  汽车电子，从单片SoC走向多芯片设计

  

  可扩展算力架构、更高良率、异质集成能力与更强可靠性，多芯片设计有效弥补了单片式SoC的局限。受算力需求攀升、功能安全要求提高以及向可扩展半导体架构转型等因素驱动，现代汽车电子正经历快速变革。支撑这一变革的最重要技术突破之一，便是多芯片系统集成方案的普及。多芯片设计是指将多颗同质或异质半导体裸片集成于单一封装内，以实现更强的可扩展性、更高性能与更好的可靠性。这

  soc 汽车电子 芯片设计

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• 发布了文章 2026-04-09 13:55

  深度学习驱动的超构表面设计进展及其在全息成像中的应用

  

  当前，深度学习技术与超构表面（metasurface）全息成像技术的融合，有力推动了光学成像领域的发展。得益于超构表面对光波特性的精准调控，全息成像技术经处理后可生成对应的三维图像。因此，二者的结合可实现高质量图像的获取。基于神经网络深度学习方法进行超构表面设计的文章数量日益增多，但关于该主题的综述仍较为匮乏。据麦姆斯咨询报道，近期，中国计量大学田颖教授等人

  光学成像 深度学习 神经网络

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• 发布了文章 2026-04-08 14:41

  机器学习特征工程：缩放、编码、聚合、嵌入与自动化

  

  本文转自：DeepHubIMBA好模型的秘诀不在于更花哨的算法，而在于更好的特征。第1部分：数值特征1.1缩放多数机器学习算法对尺度敏感。一个取值范围在0到1,000,000的列，会在训练中压制一个取值范围仅0到1的列。常用的三种缩放器各有适用场景：StandardScaler适合近似正态分布的数据，也是最常见的选择；MinMaxScaler将值压缩到0和1

  嵌入式 数据集 机器学习

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• 发布了文章 2026-04-07 14:42

  汽车芯片安全，迫在眉睫

  

  安全必须被视为首要架构约束条件，从芯片设计之初就融入其中。芯片领域最紧迫的安全挑战，已不再是抽象的抗量子算法选型，或是后期追加安全功能。这些挑战本质是必须在设计早期就做出的架构决策，且要在面积、功耗、性能、成本的现实约束下，兼顾产品超长使用寿命。若干安全问题已直接影响芯片架构，包括将后量子密码算法集成到实际硬件、数学安全算法与物理安全实现之间的差距不断扩大，

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• 发布了文章 2026-04-03 14:56

  《具身智能数据行业研究》正式发布，洞见数据机遇与挑战

  

  具身智能不是单纯的机器人产业，而是人工智能从数字世界的“认知智能”向物理世界的“行动智能”的跨越。人工智能逐渐进入物理世界的浪潮，将是一个比互联网、移动互联网更具想象力的时代，通往这一未来的道路注定漫长而艰辛，这不会是一次ChatGPT式的突变，而是一场以五年、十年、二十年为尺度的渐进式演进。具身智能作为一种前沿交叉技术，已经如神经网络般延伸

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• 发布了文章 2026-04-02 11:00

  车载以太网，速度直指Tbps？

  

  要点总结：汽车以太网，特别是10BASE-T1S，正在成为车载网络中CAN的替代品，预计未来自动驾驶和联网汽车将拥有更高的速度。汽车领域向以太网的过渡并非普遍现象；一些原始设备制造商(OEM)可能由于成本原因在某些领域保留CAN或LIN，而且集成各种以太网标准在技术上是可行的，但很复杂。汽车以太网的应用仍然面临诸多挑战，包括噪声、测试和互操作性

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