站长之家(ChinaZ.com) 12月4日 消息:近日，英特尔已在一项名为“自旋电子学”的技术领域取得进展。这项技术可取代传统芯片加速用户手机、笔记本电脑和智能手表。
昨日，英特尔和加州大学伯克利分校的研究人员公布了他们的自旋电子学研究进展，它可以将芯片元件的尺寸缩小到目前尺寸大小的五分之一，并降低能耗90-97%。
团队的研究为一种名为“磁电旋转轨道”(MESO)的逻辑元件。具体来说，该元件使用氧，铋和铁原子的晶格，这种元件所需的功率大大小于CMOS晶体管。
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英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码，并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列，引入了AIPC概念，该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示，从其角度来看，AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统，但并不一定需要具有Copilot键。
英特尔宣布，他们将通过推出一个新的AIPCDeveloperProgram子计划，进一步推进其人工智能PC加速计划，为软硬件人工智能开发者提供各种新的工具包和开发套件。最初于10月23日推出的AIPC加速计划旨在连接硬件供应商和软件开发者，利用英特尔丰富的资源和经验，开发一个更广泛的生态系统，以适应世界向以人工智能开发驱动的转变。开发者可以在官方网页上加入AIPC加速计划，或者发送电子邮件至AIPCIHV@intel.com以获取更多信息。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
近日，Meta重磅推出其80亿和700亿参数的MetaLlama3开源大模型。该模型引入了改进推理等新功能和更多的模型尺寸，并采用全新标记器，旨在提升编码语言效率并提高模型性能。即使80亿参数的Llama3模型比70亿参数的Llama2模型参数更高，在AWSm7i.metal-48xl实例上运行BF16推理时，整体prompt的推理时延几乎相同。
探索科技前沿，重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书，由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合，我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合，无论你身处哪个行业，都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界，感受AI在游戏
昨晚的GoogleCloudNext2024大会上，谷歌接连放出一堆模型和产品王炸:Gemini1.5Pro公开可用、上线音频处理能力;代码模型CodeGemma上新，首款自研Arm处理器Axion正式向微软和亚马逊宣战……这次，谷歌要以量取胜。昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。此次谷歌超算的大规模更新表明，谷歌在努力为客户带来实际的商业利益，创建无缝集成、高效可扩展的AI训练和推理环境。
【新智元导读】昨晚的GoogleCloudNext2024大会上，谷歌接连放出一堆模型和产品王炸:Gemini1.5Pro公开可用、上线音频处理能力;代码模型CodeGemma上新，首款自研Arm处理器Axion正式向微软和亚马逊宣战……这次，谷歌要以量取胜。昨天的谷歌Next大会可是太精彩了，谷歌一连放出不少炸弹。此次谷歌超算的大规模更新表明，谷歌在努力为客户带来实际的商业利益，创建无缝集成、高效可扩展的AI训练和推理环境。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
英特尔发布了新一代人工智能芯片Gaudi3，引发了业界的广泛关注。Gaudi3的性能远超竞争对手英伟达的H100芯片，成为当前市场上最强大的AI芯片之一。这使得Gaudi3在AI领域的应用中具有出色的表现，特别适合处理大规模的深度学习模型。
4月12日，英特尔极限大师赛于成都开赛，时隔四年，在宏碁掠夺者和英特尔的推动下，这项第一个具备全球规模的电竞精英锦标赛再次落地中国区，在为期3天的赛程中，来自全球不同国家和地区的16支顶级《反恐精英2》和《CS2》的战队角逐25万美元的总奖金。作为全球唯一的PC合作伙伴，宏碁游戏产品不仅为本次赛事保驾护航，更是在现场带来了多重彩蛋。欢迎您参访宏碁的官方网站了解更多讯息。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
AI 内容检测器拥有惊人的 98% 准确率，可区分人类与来自 ChatGPT、GPT4、Bard、Claude 和 Gemini 等 AI 生成的内容。它在搜索引擎排名、学术评分和读者感知方面具有重要影响。
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