生成式AI 一、 OpenAI 将为免费版的ChatGPT用户，提供轻量级记忆功能 1. OpenAI为免费版ChatGPT提供轻量级记忆功能，可根据用户对话习惯进行个性化回答； 2. 轻量级记忆功能(免费版)仅支持短期对话的连续性，用户可以体验基础的记忆功能，让 ChatGPT记住一些基本的用户偏好和对话内容 ； 3. 该功能对写作、金融分析、医疗跟踪等领域有显著帮助，用户可随时启用或禁用相关功 能。 https://mp.weixin.qq.com/s/K5PAi-iQ2Dcnip6Lw2gAFg 二、 ChatGPT的plus普通会员能用编程神器Codex了！支持联网 1. ChatGPT的CodeX编程工具现已向Plus会员开放，新增互联网访问、更新PR和语音输入 功能； 2. CodeX互联网访问功能默认关闭需手动开启，提供约70个安全白名单网站； 3. OpenAI在持续更新中，CodeX两周内已更新三次，奥特曼表示更多功能即将发布，如o3 pro模型等。 https://mp.weixin.qq.com/s/T2Xxw7mNdDH5O0yx5_Ewjw 三 、 将被 OpenAI 收购的 AI ...

Group 1 - The core viewpoint of the article emphasizes that the true essence of IoT is to "awaken all things" rather than merely connecting or controlling them, highlighting a shift from traditional "weak current engineering" to a more integrated and intelligent approach [2][3] - The launch of the V7 commercial version of the AIoT smart IoT control platform marks a significant advancement, being the first in the industry to integrate real-time data with AI models, enhancing user experience through natural language processing and data analysis [2][3] - The company has undergone three major transformations over its 30-year history, moving from product innovation to building energy services and then to medical big data, ultimately deciding to transition from an IoT integrator to a core solution product supplier [3][4] Group 2 - The company aims to focus on niche markets within the IoT sector, especially as larger competitors like Alibaba, Huawei, and Tencent withdraw from the complex vertical applications of building platforms [4] - The strategic partnerships with Xinjiang Tianfu Information Technology and Langao Technology will target projects in various sectors, including energy, education, and government enterprises, promoting smart solutions and IoT platforms [5]

Group 1: AR/VR and Display Technology - The company has made significant advancements in AR/VR display products, with its Mini-LED+VR technology gaining high recognition from clients like Meta and Pico, leading to mass production in 2022 [2] - The company is also developing AR glasses optical systems using Micro-LED and waveguide technology, anticipating rapid growth in the smart wearable market as industry giants accelerate their strategies [2] Group 2: LIPO Technology and OLED Innovations - LIPO technology, an innovation in OLED screen processes, is expected to see a rapid increase in penetration, driven by demand from major clients like Apple, with the company starting its development in 2022 [2] - The company is actively upgrading LIPO technology and exploring applications in OLED folding screen hinges, which is projected to positively impact company performance as it enters mass production [2] Group 3: Automotive Partnerships - The company has successfully supplied its display products for key automotive clients, including a 14.6-inch central control screen for Geely's Xingyuan and a 15.6-inch screen for XPeng's MONA M03 [3] - Future plans include deepening and broadening collaborations with these automotive clients to enhance product offerings [3]

AIEV汽车工业的深度参与加速了人形机器人的技术升级，并推动其在工业、服务业等领域的应用落地，展现出广阔的应用前景。 人形机器人，临近产业爆发前夕 人形机器人是一种仿生机器人，指形状与人体相似，能够模仿人类运动、表情、互动及动作的机器人，并具有一定程度的认知和决策能力。 亿欧汽车研究院撰写并发布《新能源智能汽车（AIEV）产业赋能人形机器人发展——2025人形机器人供应链洞察报告》，深入探讨AIEV产业 链厂商的密集布局对人形机器人供应链的深远影响。 亿欧汽车研究院预计，2040年，中国AIEV人形机器人产业规模有望达3万亿元，其中工业领域近2.3万亿元，商业服务领域超5000亿元，家庭 生活领域接近1700亿元。 近年来，生成式AI和大模型技术的快速发展推动了人形机器人产业的崛起，使其成 为科技创新的前沿领域。 新能源智能汽车（AIEV）产业的快速成长为人形机器人产业提供了强大动力，AIE V厂商利用其在自动驾驶和智能座舱领域的技术积累，加速布局人形 机器人领域，推动其从实验室走向商业化应用。 2023年，工信部发布指导意见，计划到2025年初步建立人形机器人创新体系，并在2027年将其打造为经济增长新引擎 ...

本文第一作者为刘启昊，约翰霍普金斯大学计算机科学博士四年级学生，师从 Alan Yuille 教授，研究方向涉及模型鲁棒性、生成模型与 3D 视觉。通讯作者为 Mannat Singh，Meta GenAI 研究员，近期的研究主要涉及视频生成领域创新工作，包括 Emu Video、MovieGen 等项目。 核心创新：从 "噪声到数据" 到 "模态到模态" 基于 Diffusion 或者流匹配的生成模型通常从高斯噪声出发，通过逐步去噪或优化路径生成目标数据。然而，对于噪声的依赖限制了这类算法的灵活性和潜能。 近期，不少工作在探索如何摆脱对噪声的依赖，比如使用基于薛定谔桥的生成模型。然而这些算法往往很复杂，并且依旧局限于相似模态之间的生成（比如人类 转猫脸等）。 而 CrossFlow 则深入分析了流匹配，并基于流匹配提出了一种非常简单跨模态生成新范式，可以直接在模态间进行映射，无需依赖噪声分布或额外条件机制。例 如，在文本到图像生成中，模型直接使用流匹配学习从文本语义空间到图像空间的映射，省去了复杂的跨注意力机制（Cross-Attention），仅通过自注意力即可实 现高效的文本到图像生成。 论文标题：Fl ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容 编译自 semiengineering 。 基于共封装光学器件 (CPO) 的网络交换机已开始商业化，能够以每秒太比特的速度路由信号，但 在光纤到光子 IC 对准、热缓解和光学测试策略方面仍然存在制造挑战。 通过将光电数据转换尽可能靠近数据中心的 GPU/ASIC 交换机，CPO 显著提升了带宽，并降低了 运行生成式 AI 和大型语言模型所需的功耗。采用共封装光学器件有望大幅降低训练 AI 模型的能 源成本，并显著提高数据中心的能源效率。 Amkor Technology 产品营销副总裁 David Clark 表示："尽管当今的 AI 加速器、GPU 和高容量 网络交换机正在快速突破计算能力的界限，但它们却受到芯片级、主板级、托盘级和机架级互连瓶 颈的制约。CPO通过提供 1 Tbps/mm 的带宽密度，实现更高的前面板端口密度，并在日益拥挤的 数据中心优化宝贵的机架空间，打破了这些限制。" 如今，在数据中心中，计算机机架中的网络交换机由 GPU/ASIC 芯片组成，这些芯片通过 PCB 电连接到机架前端的可插拔光收发器。这些光收发器集成了激光器、光路、 ...

刚刚，图灵奖得主、深度学习三巨头之一、蒙特利尔大学教授 Yoshua Bengio 官宣了非营利组织 LawZero，希望通过采取与大型科技公司根本不同的方 法，开发一种"设计安全"的人工智能（AI），以发现试图欺骗人类的"流氓"系统。 LawZero 以科幻小说作家 Isaac Asimov 的机器人第三定律命名--"机器人不得伤害人类，也不得因不作为而让人类受到伤害。" LawZero 的最初支持者包括人工智能安全机构"未来生命研究所"、Skype 创始工程师 Jaan Tallinn 和谷歌前首席执行官 Eric Schmidt 创办的研究机构 Schmidt Sciences。 Bengio 将担任 LawZero 的主席。他们在 LawZero 官网写道： 当前的前沿系统已经显示出自我保护和欺骗行为的迹象，随着其能力和代理程度的提高，这种现象只会加速。 我们认为，应将 AI 作为全球公益事业来培养，安全地开发和使用 AI，以实现人类的繁荣。每个 AI 前沿系统的基础都应基于一个核心承诺： 保护人类的快乐和努力（to protect human joy and endeavour）。 由两个主要部分组 ...

杨小芳：AI大模型刚出现时，大家更多关注的是模型生成内容的风险，但随着AI技术的逐步应用，风 险也逐渐从理论走向实际，需要我们从多个角度进行关注和审视。 第一是数据隐私风险。比如，训练数据透明度不足，可能会引发版权问题，这个问题亟待解决。另外， 随着大模型被赋予调用各种线上服务的能力，AI Agent（智能体）应运而生，但可能会越权访问用户数 据。比如原本用户只能访问本人的基本信息或账单，但由于服务权限配置不当或安全性不足，可能会使 得恶意用户可以访问其他人的账单等敏感信息。 第二是安全攻击门槛降低的问题。过去，黑客攻击被视为一种技术密集型的安全技术，但大模型的发展 带来了"智力平权化"，人们可以通过自然语言指挥大模型执行攻击指令。加上AI技术快速商业化和安全 投入滞后的矛盾，进一步加大了AI安全攻防对抗的难度。 随着生成式AI（人工智能）技术飞速发展，AI在数据分析、智能交互、效率提升等多个领域展现出巨 大的应用潜力，为解决复杂问题提供了新思路和新方法。但与此同时，这些技术所引发的安全性问题也 变得愈发突出。 近一段时间以来，AI换脸成为诈骗新手段、美国人工智能公司OpenAI旗下大模型o3"不听人类指令， ...

先进封装成为下１个技术帝国的边疆要塞，不是偶然，而是3股力道推动出来的必然结果。 第1股力道是算力井喷，但制程进展放缓，芯片必须被切割、堆叠、重组。陆行之表示，你能做到 5奈米，不代表你能塞进20倍算力，光罩极限挡住了芯片的面积，只有Chiplet 能绕过这道墙， Ncidia Blackwell 就是这样诞生的。 第2股力道则是应用百变，芯片不再单一适配，系统设计走向模组化。陆行之说，1种芯片搞定所 有应用的时代已经结束，AI训练、自驾决策、边缘运算、AR装置……每1个应用都需要不同组合 的矽，先进封装加Chiplet，就是设计弹性与效率的平衡解答。 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：内容来自 自由时报 。 半导体的改变正在加速，先进封装，不再是边角料。知名分析师陆行之表示，棋盘中央如果说先进 制程是矽时代的权力中枢，那么先进封装，正在成为下１个技术帝国的边疆要塞。 陆行之在脸书上贴文指出，10年前，这条路线曾被误解，甚至被忽视，但10年后的今天，它已悄 悄从「非主流的Plan B」变成「主流赛道的Plan A」。 第3股力道则是资料搬运成本飙升，能耗变成第１瓶颈。在AI 芯片里，搬资料的耗能 ...

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