將會在明年4月晚些時候開始生產(chǎn)蘋果的A11芯片,而這款芯片正采用臺積電的10納米制程工藝。
據(jù)稱,明年采用臺積電10納米制程的芯片將不僅有A11芯片,還有蘋果新一代iPad中的A10X芯片以及聯(lián)發(fā)科的Helio X30移動處理器。
不過,A10X和Helio X30這兩款芯片的生產(chǎn)時間會比A11要早。但與A11相比,蘋果A10X和聯(lián)發(fā)科Helio X30的出貨量相對比較小,在臺積電10nm工藝芯片總出貨量中占據(jù)的比例不會很大。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學、編程等任務上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓練提供了新思路。
南洋理工大學與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術,實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學習方法訓練多個AI模型。實驗結果顯示,幾何訓練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。