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• AI 怎么变聪明的？神经网络、机器学习、NLP 三大里程碑2026-09-04 14:47

  

  神经网络与深度学习的崛起神经网络与深度学习，是人工智能走得最远、也最关键的一段路。它们让机器学会了从数据里找规律，把图像识别、语音识别、自然语言处理这些原本只有人能干的事，一步步揽到了自己手里。神经网络的萌芽神经网络的灵感，来自人脑里的神经元网络。最早的设想很简单：搭一张由人工神经元组成的网，让机器像人脑那样处理和传递信息。这条路的开头要追溯到20世纪40到

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• 郑南宁院士：具身智能，在物理世界中成长2026-09-02 15:42

  

  人工智能的重要发展方向之一，是让机器不仅能处理信息、推演复杂问题，也能在真实多变的环境中灵活完成各类任务。从工业生产线上的精细操作，到复杂地形中的自主行走，再到展演环境中的动态运动……近年来，机器人频繁出现在各种场景中。在这些能力背后，人工智能正在经历一场重要转变：从能够“计算”走向能够“行动”，并进一步发展为能够在物理世界中持续交互、学习与进化的智能形态—

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• 重估Chiplet2026-09-01 15:35

  

  本文转自：半导体行业观察光Chiplet有望突破铜互连的带宽、功耗和传输距离限制，但将光子技术应用于先进封装比简单地用一种信号介质替换另一种信号介质要困难得多。随着光器件与硅的集成度不断提高，它们逐渐成为一个紧密耦合的物理系统的一部分，其中热量、应力、电磁效应、对准和验证等因素相互作用。因此，光子学不再仅仅是组件层面的选择，而是一个系统层面的架构问题，涵盖了

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• 大模型 NLP 训练背后看不见的工程力量2026-08-31 15:33

  

  导语大模型惊艳的对话、推理、创作能力，并不是算法凭空生成。高质量文本标注，是自然语言大模型建立语义认知、对齐人类价值观的底层基石，也是AI产业不可忽视的数据基础设施。当我们惊叹大模型流畅对话、逻辑推理、行业知识库问答能力时，多数人聚焦于算法架构、算力规模，却常常忽略数据集背后的文本标注工作。在NLP（自然语言处理）体系中，文本标注承担着把人类语言逻辑、知识经

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• 为什么同一个RISC-V程序要反复运行？——回归测试筑牢芯片质量防线2026-08-28 16:28

  

  在RISC-V芯片研发与量产测试的全过程中，很多人都会产生一个疑问，既然一段程序单次运行成功、功能正常，为什么还要反复循环执行、成千上万次重复测试？在大众认知里，功能通过一次验证，就代表产品没有问题，但在芯片设计与测试领域，一次成功的测试结果，从来不能证明芯片绝对可靠。对基于开源架构、迭代速度极快的RISC-V芯片而言，唯有无数次重复验证，才能剔除隐藏的隐性

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• 对AI芯片测试行业的最新呼吁2026-08-27 16:22

  

  本文转自：半导体行业观察“人工智能半导体测试需要对自动测试设备(ATE)、连接器、印刷电路板(PCB)、探针卡和弹簧探针进行综合分析。”8月26日，在水原会议中心举行的“2026年人工智能半导体测试与插座技术大会”上，汉阳大学计算机工程系名誉教授朴成柱发表主题演讲，呼吁半导体测试行业对日益先进的芯片做出协调一致的回应。他表示，包括自动测试设备（ATE）、探针

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• 通用大语言模型（LLM）：技术原理、核心能力与产业应用解析2026-08-26 15:54

  

  随着人工智能技术深度迭代，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）已成为通用人工智能（AGI）的核心基础底座。当前各类智能对话、内容生成、智能办公、行业知识库服务，均依托通用大语言模型的语义理解与生成能力实现落地。不同于传统人工定制化AI系统，通用大语言模型具备任务泛化、上下文理解、逻辑推理、自主创作等通用能力，打破了传统AI“单场景、单任

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• 2nm时代，多芯片组件成为主流2026-08-25 14:31

  

  创新技术与成熟工艺融合，长期预研技术走向普及，芯片向大尺寸、高模块化、高性能演进。多芯片组件与异构集成正在成为高端服务器与高端边缘设备的标配，这给沿用已久的设计和制造流程带来广泛变革，同时催生大量创新与配套技术，其中不少技术仍处在研发阶段。这场备受期待的技术变革，核心驱动因素是：单块光刻版尺寸的裸片，已经无法集成足够多晶体管，来满足数据密集型AI工作负载的性

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• AI2.0：物理AI推动融合可编程AI计算架构重塑未来系统设计2026-08-24 12:44

  

  作者：北京华兴万邦管理咨询有限公司翔煜商瑞来源：战新技术经济学ImaginationE系列GPU融合图形处理与AI算力并用高度可编程性来应对物理AI的计算需求与物理制约8月20日，第六届集成电路设计创新会议暨应用展（ICDIA2026）在南京扬子江国际会议中心开幕，Imagination的E系列图形处理硅知识产权（GPUIP）凭借面向端侧人工智能（AI）与图

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• 从GPU到具身智能 Imagination E系列GPU荣获2026年“强芯TOP100”架构创新奖2026-08-21 15:55

  

  随着机器人和具身智能领域的AI负载日益复杂，Imagination正凭借其GPU融合加速架构，探索一种更高效、更灵活的边缘计算方案。8月20日，2026年“强芯TOP100”评选结果在第六届中国集成电路设计创新大会暨IC应用博览会（ICDIA2026）上揭晓。ImaginationTechnologies的E系列GPUIP荣获“2026强芯TOP100——架

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