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专利揭示了华为的四芯片竞争对手NVIDIA的Rubin Ai GPU可以使用与TSMC竞争的包装技术 - Ascend 910D谣言似乎是坚实的基础
华为已为其下一代AI加速器Ascend 910d提交了四芯片设计的专利。该设计反映了NVIDIA的方法，但包括可以与TSMC技术相媲美的高级芯片包装技术。这项创新可能有助于华为规避美国的制裁，并在AI GPU表现中迅速弥补NVIDIA的差距。该专利详细介绍了类似于桥梁而不是简单的插入器之间的复杂互连，这表明类似于TSMC或Intel的复杂整合方法。这种策略可以使中国公司使用旧技术节点与最先进的包装技术绕过对先进制造过程的限制。虽然投机性，但Ascend 910d的设计正在吸引人，并且可能会超过NVIDIA的H100每GPU软件包。
Google搜索使用AI生成的播客主机来回答您的问题
Google在Google搜索中引入了一个名为Audio概述的AI生成的摘要功能，利用Google Gemini模型创建了类似对话的播客式音频剪辑。此功能为深入查询提供了全面且免提的响应，但不适合基本搜索。用户可以调整播放速度并访问源网页。最初仅通过NotebookLM提供，音频概述现在包括实时互动和“深度潜水”选项。要使用此功能，用户必须选择网站上的Google Labs。
当工作申请人在面试中使用AI时，公司吹嘘自己的AI生气
高盛（Goldman Sachs）禁止求职者在采访中使用诸如Chatgpt之类的外部来源，同时在其招聘过程中使用AI。该银行的虚伪立场与对生产力提高的AI技术的投资形成鲜明对比。包括亚马逊和人类的其他公司也限制了候选人在工作中对AI的使用，尽管他们自己内部对这项技术的依赖。这种趋势反映了HR特异性AI工具加剧了寻求工作的行业的更广泛的挑战，从而导致了更紧张的招聘过程。
世代购买机会：AI繁荣的股息增长机器
AI繁荣将在接下来的十年中占主导地位，但大多数AI股票已经被高估了。但是，一些被忽视的股票提供了世代相传的购买机会。寻求这样的投资组合的投资者可以加入高收益投资者以获得独家访问。该文章的作者在OWL和BIP股票中的职位很长。
本周网络周围的很棒的技术故事（至6月14日）
- Meta正在创建一个新的AI实验室，专注于开发“超级智能”以保持技术竞争力。 - IBM旨在到2028年建立世界上第一个大规模，错误校正的量子计算机，以解决重大的技术障碍。 - 波士顿Dynamics机器人为“美国的才华横溢”进行了舞蹈惯例，获得了四票，但经历了绩效的关闭。 - 自CHATGPT推出以来，AI-NATIANIGE创业公司的收入已超过150亿美元的年度数字。 - Waymo的乘车费用比Uber和Lyft高，但是由于技术的兴奋，消费者愿意支付额外的费用。 - 实验室成长的鲑鱼获得了FDA的批准，使Wildtype成为第四家公司，以获得细胞培养动物产品的监管清除率。 - Meta的新世界模型使机器人能够在以前从未遇到过的环境中操纵对象。 - Chatgpt从1970年代开始输给了Atari 2600控制台的国际象棋比赛。 - Google的DeepMind正在向政府预报员提供先进的天气预报模型，重点是飓风预测。 - 大西洋和其他出版物正在与Openai这样的AI公司合作进行各种编辑任务。 - 新闻网站面临流量下降，因为AI聊天机器人替代传统搜索方法。
我测试了几乎未知的AI应用程序，该应用可能接管您的Galaxy Lock屏幕
浏览AI是亚洲智能手机中普遍存在的应用程序，在锁定屏幕上显示新闻，广告和赞助内容。它计划与三星建立合作伙伴关系，以提供AI驱动的时尚建议。该应用程序使用大量编辑的自拍照来建议服装，旨在利用用户的不安全感出于广告目的。Glance的方法包括生成理想化的用户版本，以促进该应用程序中直接链接的服装产品，从而引起人们对操纵和侵入性营销策略的担忧。
拟人的蓝图使用多个AI代理并联
Anthropic发布了其Claude Research Agent的技术细节，该技术采用多代理系统来增强复杂的搜索任务。首席代理商将用户查询分解为专业代理商的子任务，从而提高速度和彻底性。人类评估表明，该系统在内部测试中的表现优于单位代理模型90.2％，其性能受到令牌消费和模型选择的显着影响。人类旨在开发异步执行功能，以提高灵活性和效率，尽管挑战仍在协调和错误处理中。
A.I.，Matey：人工智能正在改变游艇，我们知道
引入了集成AI的智能船，并具有语音控制系统和自适应AI学习所有者的习惯之类的功能。Rossinavi的SeaWolf X领导着多个平台的AI效率提高，与Monohulls相比，其范围翻了一番。对AI OverReach的担忧包括乘客隐私和人类控制，由分层系统控制解决。其他创新包括避免碰撞技术和较小游艇中的自主对接功能。A.R.等未来概念屏幕和人形管家被认为更接近现实，超级游艇行业经历了一段技术奇迹。
托莱多田径运动拥抱人工智能，双臂敞开
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基准测试幻觉：多模式推理模型出错的新公制轨道
加州大学圣克鲁斯分校，斯坦福大学和加州大学圣塔芭芭拉分校的研究人员开发了新的度量标准（RH-AUC）和诊断基准（RH-RH-Bench），以评估多模式大语言模型（MLLMS）的幻觉。这些工具有助于研究MLLM的推理能力与描述输入图像时幻觉的趋势之间的关系。研究表明，随着推理链的延长，由于对视觉刺激的关注降低，模型变得更容易容易出现视觉幻觉。较大的模型通常在推理能力和感知忠诚度之间取得更好的平衡，而这种平衡受训练数据的性质而不是其体积的影响。
