神经形态芯片
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极限人工智能如何实现？哪些应用与多少钱？
实现极限人工智能需突破三个技术维度：神经形态计算通过模拟生物神经网络构架，将存储与处理单元融合；量子-经典混合架构利用量子比特处理非线性运算，配合传统GPU完成数据预处理；自主演化算法使系统能通过对抗性训练不断重构底层代码。目前DeepMind的AlphaDev已展示AI自主优化系统底层算法的能力，而OpenAI的模型集群技术则实现了千卡级并行训练。 核心应…
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人工智能如何改变计算机的未来发展路径
七十年前的冯·诺依曼架构如同计算机世界的“牛顿定律”，而今人工智能正以量子跃迁的姿态重构计算基石。当传统的CPU-GPU分工在万亿参数模型面前捉襟见肘时，全球顶尖实验室已开始部署三维堆叠存算一体芯片，这种被称作“智能立方体”的新型硬件，将存储器与处理器融合为单一智能单元，使数据不必在存储与计算单元间疲于奔命。斯坦福大学研发的神经形态芯片更是模仿人脑突触结构，…
