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声网与紫光展锐、谨逊联合发布4G版对话式AI开发套件R1-4G,基于紫光展锐高性能AI芯片8910,集成声网对话式AI引擎,实现4G通信与CPU融合,支持全球主流4G频段。产品具备轻量化、低功耗特性,支持流畅音视频交互,适用于AI教育硬件、陪伴宠物等场景。套件提供灵活单/双屏设计、视觉理解及多语言对话能力,并兼容国内外主流大模型,助力开发者快速集成对话式AI功能,缩短产品上市周期。
9月10日,斗士首款AI智能眼镜G1正式发售,售价1899元,赠送镜盒充电仓。主打37克轻量化设计,支持语音交互、AI识图翻译、第一人称视角拍摄等功能。搭载高通骁龙AR1平台,配备1200万像素摄像头,支持IP54防尘防水。深度集成联想天禧智能体,实现跨设备协同。首发福利包括免费配镜、限时赠礼等,旨在推动AI眼镜从极客玩具迈向日常工具。
在iPhone 16e首发自研5G基带C1之后,苹果计划将这颗基带芯片应用到笔记本产品中。 苹果内部代码显示,苹果正在测试一款全新的MacBook Pro,它搭载M5 Pro芯片和苹果首款5G基带C1,其中M5 Pro芯片代号是t6050,C1基带芯片代号是Centuari。 目前部分Windows笔记本和iPad早已内置蜂窝网络功能,但苹果一直没有在Mac中加入蜂窝网络,理由是蜂窝网络影响电池续航。
在今晚的发布会上,小鹏G7搭载的太极AI底盘正式亮相。 该车型在行业内首发并应用了五项领先的AI底盘技术,为驾驶者带来前所未有的舒适体验。 在软件层面,AI技术的应用使得底盘系统具备了预判能力,能够提前识别并应对各种路况问题,如减速带、颠簸路段、障碍物以及道路的凹凸不平。 这种预判能力不仅提升了行驶的平稳性,还显著改善了车内乘客的舒适度。 车辆�
本期AI日报聚焦多项AI领域重要进展:1) Midjourney推出首款视频生成模型V1,支持21秒视频生成;2) OpenAI CEO确认GPT-5将于今夏发布;3) Google上线语音对话搜索功能Search Live;4) OpenAI开源客户服务代理框架;5) MiniMax发布智能代理Agent;6) 恶意工具WormGPT出现新变种;7) OpenAI推出企业版ChatGPT折扣;8) DeepSite V2支持3D网页动画生成;9) AI工具可秒变PPT;10) 比亚迪与字节跳动合作开发动力电池技术;11) 马斯克否认xAI巨额亏损传闻。
本文汇总了AI领域最新动态:1)中国信通院发布智能体开发标准,推动AI商业化进程;2)阿里推出QwenLong-L1-32B长文本推理模型,性能媲美Claude-3;3)GPT-4o语音模式升级,新增唱歌功能;4)秘塔AI搜索推出极速模型,响应速度达400tokens/秒;5)谷歌发布LMEval评估框架,统一大模型评测标准;6)Chrome浏览器集成Gemini AI助手;7)阿联酋全民免费使用ChatGPT Plus;8)苏州成立60亿元AI产业基金;9)法国Kyutai实验室推出10秒定制语音的Unmute系统;10)UAV-Flow项目实现无人机语音精准控制;11)Claude将升级支持百万字上下文和记忆功能;12)百度心响iOS版上线;13)夸克推出高考深度搜索功能;14)Chrome v137开发者工具升级;15)美团AI业务接近GPT-4o水平;16)Direct3D-S2实现3D生成速度提升10倍;17)OpenAI计划2026年推出首款AI硬件。
小米在5月22日发布会上宣布推出玄戒O1、玄戒T1和自研4G基带三款芯片产品。其中玄戒O1采用3nm工艺,拥有190亿晶体管,采用创新的10核架构,性能达到旗舰级别;玄戒T1是专为智能手表设计的4G芯片,性能提升35%。雷军回顾了小米11年造芯历程,从2014年松果项目立项到2021年重启大芯片研发,累计投入超135亿元,研发团队超2500人。小米通过先研发小芯片积累经验,最终实现SoC大芯片突破,展现了持续投入半导体产业的决心。
5月22日小米新品发布会上,除发布玄戒O1外,还推出了搭载于小米手表S4的玄戒T1。该产品集成小米首款自主设计4G基带,实现基带+射频蜂窝通信全链路自主设计,支持4G eSIM独立通信,4G-LTE实网性能提升35%。雷军表示,基带研发投入超600人团队,其中60%为10年经验工程师。历经15个月、覆盖100+城市、累计测试15万公里,完成7000+测试用例的实验室验证及海量现网适配。
快科技5月22日消息,雷军突然发布两款自研芯片:旗舰手机芯片玄戒O1和智能手表芯片玄戒T1。T1是完整SoC,集成CPU、GPU、4G基带等模块,其中4G基带为小米自主研发,号称性能提升35%、功耗降低27%,但未公布具体制式频段。雷军坦言自研基带极具挑战性,测试里程超15万公里。T1首发用于小米Watch 4S,支持eSIM独立通信。未采用5G或因研发难度过高和手表场景需求有限。
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