Rambus专利
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Rambus发布DDR5服务器PMIC：支持数据中心内存模块
Rambus公司最近发布了全新的DDR5RDIMM服务器内存专用PMIC电源管理芯片系列，为数据中心提供了强大的性能支持。这一系列PMIC产品不仅为内存模块制造商提供了完整的DDR5RDIMM内存接口芯片组满足了广泛的数据中心用例需求。无论是处理大规模数据集还是运行复杂的算法，这些PMIC芯片都能确保服务器稳定运行，提供持续、高效的数据处理能力。
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19年来最大革命：Rambus全球首发PCIe 6.0接口子系统
10月25日，大名鼎鼎的Rambus宣布，推出全球首个PCIe6.0接口子系统，主要面向高性能数据中心、AISoC等领域...PCIe6.0被认为该标准诞生19年来最具革命性的一次飞跃，不仅数据传输率再次翻番最高可达64GT/s，x16单向带宽128GB/s、双向带宽256GB/s，更是升级为1b/1b编码的PAM4脉冲调制、提升信号完整性和信号稳定性的ECC前向纠错机制、提升高带宽效率的FLIT流量控制单元、更高安全级别的IDE引擎......
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Rambus宣布面向数据中心和PC的DDR5内存接口芯片产品组合
作为一家致力于让数据传输更快更安全、且保持着业内领先地位的芯片和硅 IP 提供商，Rambus Inc. 刚刚宣布了 DDR5 内存接口芯片组合的最新扩展 —— 通过 SPD Hub（SPD5118）和温度传感器（TS5110），为业内领先的 RCD 时钟芯片带来了又一补充...作为 Rambus 服务器和客户端 DDR5 内存接口芯片组的一部分，结合 SPD 集线器、温度传感器、以及 RCD 芯片，其能够为计算系统提供高性能、大容量的存储解决方案......
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Rambus宣布收购Hardnet 致力于推动下一代数据中心解决方案发展
作为一家知名的硅芯片 IP 提供商，Rambus 刚刚宣布了对业内领先的电子设计公司 Hardnet 的收购，旨在让数据传输更快、更安全。Rambus 指出，本次收购增强了该公司的世界级工程师团队，且致力于推动下一代数据中心 CXL 处理解决方案的发展。据悉，Hardnet 拥有 20 年的半导体研发经验，其一流的硅设计、验证、压缩与纠错码专业知识，可为 Rambus CXL 内存互连方案提供关键的技术支撑。 Rambus 总裁兼首席执行官 Luc Seraphin 表示：“得益于人工智能（AI）/ 机器学习（ML）等高级工作负载的旺盛需求、以及向分层数据中心架构的转型，基于 C
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美ITC裁定联发科等公司未侵犯Rambus专利
北京时间3月3日消息，据国外媒体报道，美国国际贸易委员会（以下简称“ITC”）法官希欧多尔·艾塞克斯（Theodore Essex）当地时间周五裁定，芯片厂商LSI、联发科和芯片设计公司意法半导体（STMicroelectronics NV）没有侵犯Rambus的芯片技术专利。
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分享一个文档完整的超棒iOS开发框架（Frameworks) - NimbusKit
NimbusKit是一个非常适合有经验的开发人员使用的文档完整的iOS开发框架，并且提供了模块化的方式来将解决iOS开发的各种不同需求。最重要的在于经常的性的发布新的组件和特性。
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StyleMamba：一种高效的文本驱动图像风格转换的ai模型
来自伦敦帝国理工学院和戴尔的研究团队推出了StyleMamba，这是一种有效的框架，用于转移图片风格，通过使用文本来指导风格化过程，同时保持原始图像内容。当前文本驱动风格化技术的计算需求和训效率低下的问题在这个引入中得到了解决。StyleMamba在各种应用和媒体格式上都表现出多功能性和适应性，包括多种风格转移任务和视频风格转移。
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Mamba 模型在视频理解任务中展现出强劲潜力 打败Transformer
来自南京大学、上海人工智能实验室、复旦大学、浙江大学的研究队发布了一项关于视频理解的开创性工作。该研究全面审视了Mamba模型在建模中的多重角色，提出了针对14种模型/模块的VideoMambaSuite，并对其在12项视频理解任务中进行了深估。综合实验结果显示，Mamba模型在视频理解领域具潜在的优势和多样化的角色，为未来视频理解研究提供了有力的推动和参考价值。
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荐 今日AI：OpenAI要给开发者发钱；马斯克Grok-1.5王炸级更新；李玟姐姐称AI“复活”是二次伤害；世界首个Mamba的生产级模型Jamba发布
欢迎来到【今日AI】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。
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AI21发布世界首个Mamba的生产级模型Jamba 支持256K上下文长度
AI21发布了世界首个Mamba的生产级模型:Jamba。这个模型采用了开创性的SSM-Transformer架构，具有52B参数，其中12B在生成时处于活动状态。这意味着Jamba模型在处理需要理解大量文本和复杂依赖关系的任务时，既能保持高效率，又不会牺牲性能或精度。
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荐 首个基于SSM-Transformer混合架构，开源商业大模型Jamba
3月29日，知名AI研究实验室AI21在官网开源了，首个基于SSM-Transformer混合架构的商业大模型——Jamba。ChatGPT、StableDifusion、Lyria等产品使用的皆是Transformer架构，虽然在捕捉序列内长距离依赖关系、泛化能力、特征提取等方面非常优秀，但在处理长序列、训练大参数模型时存在AI算力消耗大、过拟合、内存占用大等缺点。耐克、Zoom、沃尔玛、三星、阿迪达斯、airbnb等知名企业在使�
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Jamba官网体验入口 最新高性能开源AI语言模型下载使用地址
Jamba是一款基于SSM-Transformer混合架构的开放语言模型，提供顶级的质量和性能表现。它融合了Transformer和SSM架构的优势，在推理基准测试中表现出色，同时在长上下文场景下提供3倍的吞吐量提升。作为基础模型，Jamba旨在供开发者微调、训练并构建定制化解决方案。
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Camb.ai官网体验入口 AI配音服务平台免费试用地址
Camb.ai利用突破性的AI技术，为视频制作者和数字内容创作者提供一站式解决方案，从内容上传到配音下载，支持100多种语言的地道口音和方言配音，同时保留原声。该平台适合任何内容长度、背景音乐、说话者数量或语言种类，是多语种电影配音、跨语种发布和全球观众拓展的理想选择。要了解更多信息并体验这项革命性的AI配音服务，请访问Camb.ai官方网站。
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迪拜AI配音公司Camb.AI种子融资400万美元，高还原度即时配音服务
总部位于阿联酋的AI配音初创公司CAMB.AI宣布在种子轮融资中成功筹集了400万美元。此次融资由美国纽约的CourtsideVentures、新加坡TRTLVentures、美国德州BlueStarInnovationPartners、日本的IkemoriVentures以及日本网页设计师EisaburoMaeda领投。对于此次融资，CAMB.AI的CEOAvneeshPrakash表示，他们已经看到技术的惊人应用，并希望这笔资金能够快速推动公司的进一步发展和全球扩张。
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Mamba架构遭同行评审质疑，LeCun自曝类似经历
Mamba架构论文因在ICLR2024评审中得到低分引起关注。该架构去年底由CMU和普林斯顿的研究者提出，被认为有颠覆Transformer的潜力。在这个过程中，LeCun的经历成为引发讨论的契机，引导学术界关注同行评审制度的合理性和公正性。
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Mamba论文为什么没被ICLR接收？AI社区沸腾了
基于Mamba的创新正不断涌现，但原论文却被ICLR放到了「待定区」。2023年，Transformer在AI大模型领域的统治地位被撼动了。无论Mamba最终能否被ICLR接收，它都已经成为一份颇具影响力的工作，也让社区看到了冲破Transformer桎梏的希望，为超越传统Transformer模型的探索注入了新的活力。
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智源推Vision Mamba 高效处理视觉任务，内存能省87%
VisionMamba是一种新的视觉模型，通过引入状态空间模型来进行视觉建模，并在ImageNet分类、COCO对象检测和ADE20k语义分割任务上实现了更高的性能。项目地址:https://github.com/hustvl/Vim与传统的基于ConvNet的网络相比，VisionMamba在ImageNet分类任务中表现更好，并且比基于Transformer的视觉模型DeiT具有更高的分类准确率。VisionMamba的出现为视觉基础模型的发展带来了巨大的潜力。
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迷你AI模型TinyLlama发布：高性能、仅637MB
经过一番期待，TinyLlama项目发布了一款引人注目的开源模型。该项目于去年9月启动，开发人员致力于在数万亿标记上训练一款小型模型。这一趋势正在推动着人工智能领域的创新，也使得许多小型模型在性能上能够与像OpenAI的GPT这样的前沿模型相媲美。
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Mambu发布报告:生成式AI和监管变革将塑造2024年亚太金融服务
领先的SaaS云银行平台Mambu发布了其2024年度合作伙伴预测报告，深入探讨了未来一年金融领域的趋势，并研究了银行、企业和金融机构如何应对这些变化的方式。该报告由包括AWS、EY、德勤、Mastersystem、frankieone和Marqeta在内的来自大科技和金融服务领域的30位专家预测，这些趋势预计将在全球范围内影响金融行业。该地区的监管框架仍然存在分歧，不同国家的发展速度差异巨大，跨国金融服务提供商必须主动了解监管变革。
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丢掉注意力的扩散模型：Mamba带火的SSM被苹果、康奈尔盯上了
为了用更少的算力让扩散模型生成高分辨率图像，注意力机制可以不要，这是康奈尔大学和苹果的一项最新研究所给出的结论。注意力机制是Transformer架构的核心组件，对于高质量的文本、图像生成都至关重要。对于这个任务，最佳GAN模型在模型类别上胜过扩散模型。
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斯坦福CMU提出新序列模型Mamba 性能优于Transformer
斯坦福大学和卡内基梅隆大学的研究团队联合提出了一种新的序列模型，名为Mamba，它在语言、音频和DNA序列等任务上超越了Transformer模型。Mamba采用了一种新的架构，具有线性复杂度和更高的推理吞吐量。Mamba的出现对于序列建模领域来说是一个重要的突破，未来还有许多研究和实践的工作需要进行。
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荐 五倍吞吐量，性能全面包围Transformer：新架构Mamba引爆AI圈
在别的领域，如果你想形容一个东西非常重要，你可能将其形容为「撑起了某领域的半壁江山」。但在AI大模型领域，Transformer架构不能这么形容，因为它几乎撑起了「整个江山」。与类似规模的Transformer相比，Mamba具有5倍的生成吞吐量Mamba-3B的质量与两倍于其规模的Transformer相当。
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多模态语言模型新基准AMBER 评估和降低模型中的幻觉问题
AMBER项目是针对多模式语言模型的一个新基准，旨在评估和降低模型中的幻觉问题。幻觉是指当模型在生成文本、图像或音频等多种模态的数据时，可能会产生不准确或误导性的结果。自动化评估流程:提供自动化评估管道，简化用户评估模型性能的过程。
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作家联合控告 Meta、微软和彭博的 Llama 2、BloombergGPT 模型侵犯版权
包括前阿肯色州州长MikeHuckabee和畅销的基督教作家LysaTerKeurst在内的一组作家已在纽约联邦法院提起诉讼，指控Meta、微软和彭博在未经许可的情况下使用他们的作品来训练人工智能系统。这起拟议中的集体诉讼于周二提起，指称这些公司使用了备受争议的「Books3」数据集，作家们称其中包含数千本盗版书，用于教导他们的大型语言模型如何回应人类提示。他们要求法庭给予他们
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现代光疗之父 Michael R Hamblin：40年光疗研究的传奇
随着科技的不断进步，抗衰光电类仪器市场呈现出多种多样的产品和复杂的选择。对于追求年轻肌肤和美丽外貌的消费者来说，如何在众多选项中做出明智的选择成为了一个重要的问题。在美肤抗衰的巨大市场面前，光电仪器应该会只多不少，如何选择一定要提前根据自身需求，做好相关资料研究再进行决策。
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SambaNova发布全新AI芯片SN40L 可运行5万亿参数模型
9月26日，位于加利福尼亚帕洛阿尔托的SambaNovaSystems公司宣布推出一款革命性的新芯片，名为SN40L。这款芯片将为SambaNova的全栈大语言模型平台SambaNovaSuite提供动力，并具有革命性的内部设计:在内部，它提供了密集和稀疏计算，同时包括大内存和快速内存，使其成为一款真正的“智能芯片”。还提供了推理优化系统，配备了3层数据流内存，以实现高带宽和高容量。
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人工智能初创公司 SambaNova 推出专为更高质量 AI 设计的新芯片：可运行比 OpenAI 的 ChatGPT 高级版大两倍以上的模型
人工智能芯片初创公司SambaNovaSystems在周二推出了一款新的半导体芯片，旨在让其客户以更低的总成本使用更高质量的人工智能模型。这家位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的公司表示，SN40L芯片旨在运行比OpenAI的ChatGPT高级版使用的大两倍以上的模型。SambaNova的芯片由台积电负责制造。
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小却强大！TinyLlama：仅用90天、3万亿token训练的 550MB AI模型
文章概要:1.TinyLlama:一款小型但强大的AI模型，由新加坡科技设计大学的研究团队开发，仅占用550MB内存。2.该模型采用了稳定扩散XL技术，计划在90天内在3万亿代币的数据集上进行训练，旨在适应内存受限的边缘设备。EleutherAI的Pythia-1b和Databricks旗下MosaicML的MPT-1b也在取得进展。
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声临其境 沉浸自然 仅需一台小型的条形音箱 森海塞尔推出 AMBEO音箱Mini
声临其境沉浸自然仅需一台小型的条形音箱AMBEO音箱|Mini和AMBEO低音炮德国韦德马克，2023年8月31日——在家中，只要您打开AMBEO音箱|Mini，就能随时随地享受到卓越的沉浸式聆听体验。作为AMBEO音箱系列的新成员，它拥有非凡的音效以及7.1.4格式的虚拟化技术，即使在有限的空间内也能实现三维声效。总部位于瑞士的索诺瓦集团是全球领先的创新听力保健解决方案供应商，在全球范围内拥有17，000名员工。
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Ambient Diffusion：从受损数据中学习干净分布的创新方法
AmbientDiffusion是一种能够从损坏数据中学习干净分布的创新方法，为科学应用中无法获得未损坏样本的问题提供了解决方案。该框架不仅适用于学习分布可以训练生成模型，避免记忆训练样本。4.可扩展性:支持在标准数据集上进行训练，并能够在所有训练样本中有90%像素丢失的情况下学习分布。
