【一周速览】谷歌在量子计算机纠错技术领域取得重要突破;三星将量产5nm工艺的自动驾驶芯片;马斯克宣称推特将对算法开源
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知晓圈内动态,追踪市场热点。下面让我们5分钟了解2月18日-2月24日行业热门资讯。
学研动向
美国科学家研发能预警声音疲劳的可穿戴设备
近日,美国西北大学研究人员开发了一种智能可穿戴设备,可持续跟踪人们使用语音的次数,在声音疲劳和潜在伤害出现之前发出警示。
该设备可感应与说话和唱歌相关的微妙振动,捕获的数据会通过蓝牙即时传输到用户的智能手机或平板电脑上,这样他们就可以全天实时监控其语音活动,并测量累计使用情况,定制的机器学习算法还可区别说话和唱歌。对于许多靠声音“吃饭”的人来说,这种首创的设备和配套算法可能会解决声音疲劳的问题,同时,它还可帮助医生远程持续监测语音障碍患者。
谷歌在量子计算机纠错技术领域取得重要突破
2月22日,谷歌宣布在纠正当前量子计算机的固有错误方面取得突破,使量子计算机达到以足够低的错误率运行可用量子算法的水平,这意味着人类在解决量子计算最大技术障碍方面迈出了早期但可能意义重大的一步。
谷歌研究员称,此次的突破来自于谷歌对量子计算机所有组件的优化,涉及量子比特的质量控制、控制软件,以及用于将计算机冷却至接近绝对零度的低温设备。这些优化将错误的数量减少到了足够低,使得扩大系统规模不会导致错误率呈现指数级上升。
美国科技公司尝试在七名患者身上测试脑机接口技术
2月19日,美国脑机接口初创企业Synchron宣称目前正在美国和澳大利亚的七名瘫痪患者身上测试脑机接口技术,让他们可以利用大脑思维操控电脑光标和智能家居等设备。
Synchron的脑机接口设备通过血管植入,其支架被称为Stentrode,安装有微型传感器,并被输送到位于运动皮质旁边的大静脉。Stentrode与位于患者胸部皮肤下的天线相连,收集原始的大脑数据,并将数据从身体内部发送给外部设备。与只有神经外科医生才能进行的脑部开颅手术或钻孔手术相比,这种方法的可扩展性更强,有望帮助改善瘫痪病人的日常生活。
产业要闻
亚马逊在AWS上联手开发针对ChatGPT的开源竞品
2月21日,亚马逊云服务AWS宣布与AI初创公司Hugging Face拓展合作关系,Hugging Face将在AWS上开发针对ChatGPT的开源竞品,构建开源语言模型的下个版本Bloom,这是大型科技公司在生成式AI模型市场上结盟的最新举措。
Hugging Face首席执行官Clement Delangue在接受采访时表示,下一代Bloom是一种开源人工智能模型,在规模和范围上与OpenAI创建的ChatGPT模型竞争,Bloom将在AWS制造的专有人工智能芯片Trainium上运行。
三星将量产5nm工艺的自动驾驶芯片
2月21日,三星宣布和美国芯片设计公司安霸(Ambarella)达成合作,在5nm工艺上为后者量产芯片,该芯片用于支持汽车的自动驾驶功能。
三星官方表示,安霸开发的CV3-AD685系统级芯片(SoC)可以充当自动驾驶汽车的“大脑”,其性能是前代CV2的20倍。它读取和分析来自摄像头和雷达的输入数据,并自动选择合适的驾驶模式。这次合作将有助于改变下一代自动驾驶汽车安全系统,将人工智能处理性能、功率和可靠性提升到新的水平。
马斯克宣称推特将对算法开源
2月21日,推特老板埃隆・马斯克 (Elon Musk) 在回复用户推文时表示,推特的算法将于下周开源,这意味着任何人都可以公开访问、查看、修改和重新分发推特源代码。
据悉,马斯克曾多次表示,自己支持将推特平台算法开源的想法,从而进一步提高平台透明度。他在收购推特前也再次重申,Twitter的代码应该在GitHub上开源,以便公众对其进行检查。
诺基亚发布第六代光子业务引擎PSE-6s,可降低60%网络功耗
2月20日,诺基亚宣布推出第六代超级相干光子业务引擎PSE-6s,该引擎号称能够将网络功耗降低 60%。
PSE-6s光子业务引擎支持独特的“芯片到芯片接口”,使其能够成对部署,为业界首个2.4Tb/ s相干传输解决方案提供支持,允许网络运营商高效地传输包括400GE和800GE在内的任意高速客户端业务组合。此外,PSE-6s还使得光传输平台的性能提高了三倍,支持在城域和数据中心互连(DCI)应用中传输800GE业务,并通过长途网络和海缆传输,完成2000公里及以上的服务。
MOSS团队回应服务器被挤崩:模型尚不成熟,未来将开源代码
2月20日,复旦团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS,但在当晚的测试中,MOSS已经显示服务器流量过载,只能第二天再重试。
对此,MOSS团队发布公告称,MOSS还是一个非常不成熟的模型,距离ChatGPT还有很长的路需要走,它只是想在百亿规模参数上探索和验证ChatGPT的技术路线,并且实现各种对话能力。公告中还称,该团队的最初的想法只是想将MOSS进行内测,以便可以进一步优化,在MOSS完成初步的验证之后,会将MOSS的经验、代码、模型参数开源出来供大家参考。
编辑 | 陈连虎《软件和集成电路》杂志
美编 | 陈蒙蒙
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