目前的CPU市场上，高性能领域被x86架构占领，低功耗领域被ARM占领。今日，中国科学院计算技术研究所研究员包云岗 发文谈到了X86和ARM为何成为主流处理器生态的问题。
包云岗表示，如今X86和ARM成为两大主流处理器生态，关键原因并不是Intel、AMD、ARM这些国际处理器头部企业掌控着X86和ARM指令集规范的制定权（反例：IBM掌控PowerPC指令集、SUN掌控SPARC指令集、DEC掌控Alpha指令集）。
更为关键的是它们投入大力研发经费在其他标准规范的源代码实现上，使其更好地兼容X86和ARM处理器，例如Intel在PCIe、Ethernet、SATA等标准规范和Linux等开源软件上有大量投入。
据了解，在X86和ARM互抢市场的时候，开源的RISC-V架构崛起了，已经成为第三大CPU架构，同时这几年中就出货了100亿核心。
8月24日，倪光南院士在2022 RISC-V中国峰会致辞中表示：目前，主流CPU市场仍被X86、ARM架构垄断，但新兴的开源指令集RISC-V将为我国芯片产业发展提供新机遇，如果抓住机会，就有可能在CPU核心技术上掌握主动权。”
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根据最新的市场预测，到2023年底，全球iPhone手机的流通数量将超过13亿部，其中二手iphone将会占据超过一半的市场份额。这一数据有力地展示了iPhone的耐用性和持续吸引力。”Gebbie进一步解释道。
RerenderAVideo是一项令人印象深刻的技术成果，它旨在将大型文本到图像扩散模型的能力扩展到视频领域。该项目提出了一种零训练的文本引导视频到视频翻译框架，能够在视频帧之间确保时间一致性，这一直是一个巨大的挑战。命令行支持:提供了灵活的命令行脚本，允许用户通过命令行参数控制翻译过程。
IDEA研究院封神榜团队最近开源了最新的代码大模型Ziya-Coding-34B-v1.0，该模型在HumanEvalPass@1的评测上取得了75.5的好成绩，超过了GPT-4的得分。此次开源的Ziya-Coding-34B-v1.0，基于CodeLLaMA34B的预训练模型，经过了两个阶段的有监督精调，支持多种与代码相关的任务，包括代码生成、代码解释、代码纠错以及单元测试的生成等。
微软提出的CodePlan让码农的生产力又提高了!对于大模型来说，擅长的是本地化编码任务。但如果任务跨越了多个相互依赖的文件，LLM却无法解决。它成功应对了许多挑战，为高效可靠的软件工程实践开辟了新的可能性。
万万没想到，这年头GPU还能泄露密码了。主流6家公司的产品都中招，从英伟达英特尔AMD，到高通苹果ARM，手机电脑都没跑。那么作为用户，应该担心遭受这种攻击么?研究人员测试发现，大多数敏感网站都已拒绝被跨源网站嵌入，易受攻击的大型网站发现有维基百科。
【新智元导读】在2021年9月，由JeffDean领衔的谷歌大脑团队发表了一篇AI设计芯片的论文，曾引起业界轰动。随后有多人发现这项工作并不能被复现关键数据和代码被隐藏了，Nature也对此展开了调查。这篇曾引起整个EDA和IC设计社区的轰动的论文，如今在被Nature重新调查，不知后续会如何发展。
据FinancialTimes报道，日本综合企业SoftBank的创始人兼首席执行官孙正义有意投资于人工智能公司，其中包括OpenAI，此前他已成功将芯片技术公司Arm上市。知情人士称，SoftBank可能会与OpenAI形成战略合作伙伴关系，并考虑投资该公司的竞争对手。生成式人工智能承诺将在线存储的信息洪流转化为切实可行、可能改变生活的解决方案。
蚂蚁集团代码大模型CodeFuse-CodeLlama-34B4bits量化版本发布。CodeFuse-CodeLlama-34B-4bits是CodeFuse-CodeLlama-34B模型的4bits量化版本，后者是通过QLoRA对基座模型CodeLlama-34b-Python进行多代码任务微调得到的代码大模型，模型输入长度为4K。CodeFuse是蚂蚁自研的代码生成专属大模型，根据开发者的输入提供智能建议和实时支持，帮助开发者自动生成代码、自动增加注释，自动生成测试用例，修复和优化代码等，以提升研发效率。
ctoc是一个轻量级工具，用于分析代码库的令牌级别信息。它是基于gocloc的，具有极快的性能。这对于与不同模型的互操作性非常重要。
对标GPT-4代码解释器，港中大最新研究放了个“大招”:他们开发了一个叫做MathCoder的大模型，数学能力直接在竞赛级“题库”Math上超过GPT-4。做到这一点靠的就是无缝集成代码的能力——在遇到数学问题时，它不仅能用自然语言推理能自动编写和执行代码来建模、推导公式与方程。通讯作者为李鸿升，为港中大电子工程系副教授，同时也就职于上海人工智能研究室。
