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我们总说AI有多强，但真正决定AI能否落地的，是它的两个阶段：训练（Training）和 推理（Inference）。它们就像“学霸的高考备考”和“考试当天的答题表现”，缺一不可。

展望了未来十年的关键技术趋势以及这些技术对教育、医疗、金融、制造、电力等行业带来的改变和影响，并帮助全球各国量化数智化发展进程。

液态神经网络旨在通过模拟大脑中神经元之间的动态连接来处理信息。

传统游戏中，算力的作用更多是支撑画面渲染与物理交互，而元宇宙则要求算力承担更复杂的任务

高性能计算是利用超级计算机实现并行计算的理论、方法、技术以及应用的一门技术科学，围绕利用不断发展的并行处理单元以及并行体系架构实现高性能并行计算这一核心问题

《异构算力协同白皮书》由全球计算联盟GCC智能计算产业发展委员会异构算力协同工作组牵头，中国电信作为组长单位、中国信通院、智源研究院作为副组长单位，联合产业链上下游8家伙伴共同编制完成。

《框架》2.0版的发布，顺应全球人工智能发展潮流，统筹技术创新与治理实践，在人工智能安全、伦理、治理等方面不断深化共识，促进形成安全、可信、可控的人工智能发展生态，构建跨国界、跨领域、跨行业的协同治理格局。

“次表面散射”（Subsurface Scattering，简称 SSS）带来的是一种柔和、透亮的光感，有了它，渲染作品才不会显得死板、塑料感太强。

人工智能如今已广泛应用于法庭、医院、机场、银行等行业，成为众多现代企业王冠上的明珠。然而，在量子计算时代，保护这些人工智能系统变得越来越困难。

将计算机视觉与AR、VR深度融合，不仅能够实现物理世界与数字世界的无缝衔接，还推动了人机交互模式的革新。

许多人将边缘 AI 与云端 AI 视为 “对立关系”，但事实上，二者更像是 “协同伙伴”。

普林斯顿大学和印度理工学院马德拉斯分校的研究人员利用人工智能(AI) 展示了一种“逆向设计”方法，即从所需属性出发，然后在此基础上进行设计。

在过去的几十年里，半导体行业经历了飞速的发展，不断突破技术瓶颈，创造了一个又一个奇迹。

新一代零信任技术体系亟待全面融合AI技术，开启全新的发展篇章。

了解NLP与LLM的关系，对于任何希望深入探索人工智能与语言技术的人而言，都是基础且必要的第一步。

符合ISO/SAE 21434标准可以帮助汽车制造商和零部件供应商满足全球汽车网络安全管理法规要求。

“算力经济”作为一种依托算力资源供给与服务交易、实现高效资源配置和多元价值共创的新型经济形态正在迅速兴起。

随着互联网普及率提高、物联网产品价格更亲民，以及AI技术的加速应用，智能家居不再只是未来愿景，而是现实生活的一部分。

传统硅基电子芯片已难以支撑指数级增长的AI运算需求，“存算分离”带来的带宽瓶颈、能耗过高等问题日益凸显。

阿里巴巴 T-HEAD TH1520 是一款四核玄铁 C910 RISC-V 处理器，搭配 Imagination BXM-4-64 PowerVR 显卡。