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英特尔如何以2B美元的价格毁了一家以色列初创公司，而丢失了AI竞赛|CTECH
英特尔有效地标志着Habana Labs的失败，Habana Labs的失败是一家在2019年以20亿美元收购的初创公司，雄心勃勃，以挑战Nvidia在AI芯片中的统治地位。尽管最初的承诺和重大投资，Habana的Gaudi Chip仍未达到收入目标，导致英特尔停止了Gaudi 3以外的子孙后代的发展，并在商业上放弃了营销猎鹰海岸。这一结果反映了英特尔在整合收购和与AI硬件市场中与NVIDIA竞争的更广泛的斗争。前雇员归因于英特尔的管理失误和官僚效率低下。同时，Habana的前团队已经在开展新的企业，而英特尔将重点转移到Jaguar Shores作为潜在解决方案。
布雷达·奥布赖恩（Breda O’Brien）：大型科技公司正在欺负老师过早采用AI。我们需要放慢脚步
Google的Recaptcha技术可能正在使用人体标记的数据来训练机器学习模型，尤其是用于自动驾驶汽车。这种做法引起了人们对无需赔偿的用户数据获利的道德问题。AI在教育中的整合面临与作弊和确保公平访问有关的挑战。教育工作者呼吁更多时间制定准则和培训计划，以负责任地将生成的AI工具纳入教室。
Synopsys和Sima.ai合作伙伴以加速汽车边缘设备的AI开发
Synopsys和Sima.ai已合作开发了一种解决方案，该解决方案可以加速为AI集成的下一代车辆创建硅和软件。这项合作结合了Synopsys的EDA解决方案，汽车硬件IP组件以及Sima.ai的机器学习加速器和完整开发环境的验证工具。综合产品旨在优化高级驾驶员援助系统（ADAS）和车内娱乐应用程序的逻辑单元，子系统和SOC架构，以满足对机载数据处理和增强性能的日益增长的需求，同时降低功耗和开发成本。
Google刚刚为人们打开了与AI邪恶的大门
Google悄悄修改了其AI原则，取消了以前的承诺，而不是为旨在损害个人的武器或技术开发AI的承诺，以及反对违反国际规范的监视的武器或技术。这标志着与早期立场的转变，例如2018年Google拒绝续签可能与其道德准则相抵触的合同，并与当前的行动形成鲜明对比，表明愿意与国防相关的AI项目互动。Google DeepMind，Demis Hassabis的首席执行官，提倡民主领导力在AI发展方面，尽管AI军备竞赛的含义引起了人们对全球稳定和道德考虑的关注。
Micron股票：在大量AI尾风（NASDAQ：MU）中被低估为6x 2026的利润
Micron的股票在2024年表现不佳，但预计将从强大的AI和云计算需求中受益，而DeepSeek的有效AI模型可能会提高内存解决方案的采用。分析师预测，Micron的营业利润将从2025财年的90亿美元增加到2026财年的150亿美元，基于共识EPS的预测，公平的目标估值为122美元，表明上涨潜力很大。
拉丁裔工人努力克服自动化和人工智能带来的技术鸿沟
加州大学洛杉矶分校（UCLA）的一份新报告强调，拉丁裔工人在农业，建筑，零售和食品服务等领域的自动化风险中的工作不成比例。这项研究强调了拉丁美洲人之间的数字技能差距，这会受到技术和教育的有限访问而加剧，这使他们没有为技术驱动的就业市场做好准备。建议包括通过数字化高技能计划和针对拉丁裔社区量身定制的学徒制定的经济流动性。非营利组织和社区组织之间的迈阿密ED Tech和数据科学学徒制和伙伴关系等倡议旨在弥合数字鸿沟，并为拉丁美洲人提供必要的技能，以提供未来的就业机会。
Credo Technology的Hyperscaler Boom：这可能是AI的下一个高增长赢家（CRDO）
分析师通过各种所有权和衍生品在CRDO和NVDA中占据了长期职位。该文章是作者的原始作品，除了寻求Alpha之外，没有获得任何赔偿。作者与提到的公司没有业务关系。寻求Alpha指出，过去的绩效不能保证未来的结果，也不提供投资建议。表达的观点不一定反映出寻求整个alpha的观点。寻求Alpha不是许可证券经销商或顾问，其分析师是可能会或可能不会获得监管机构认证的独立作者。
人工智能会走多远？
AI部门正在经历快速发展，并通过美国Openai的大量投资以及中国DeepSeek的进步，提出了有关上等情报和自治的问题。担心值得信赖的AI，环境影响以及突破性创新的需求持续存在，因为挑战在应用程序改进之外仍未解决。
Meta AI介绍了PareToQ：用于大语言模型中4位量化的统一机器学习框架
研究人员介绍了PareToQ，这是一种用于评估亚第4位量化技术的结构化框架，旨在优化计算效率和模型准确性之间的平衡。该研究表明，就准确性和尺寸折衷而言，2位和3位量化比其他位宽度具有出色的性能。Paretoq增强了不同位宽度的培训策略，比现有方法获得了更好的结果；三元600m参数模型在精度上超过了最先进的3B参数模型，同时仅使用五分之一的参数。该框架支持更友好的硬件实现，与更高位量化相比提高了速度和内存效率。
官员说
西切斯特大学（West Chester University）面临学生对AI在Cartentor Tassel毕业仪式上使用AI的名称公告的批评。学生组织了一份请愿书，要求人类的播音员，导致WCU最初否认过去事件中的AI使用情况。但是，大学后来承认，AI的确在去年秋天被使用了他们的知识。学校聘请了以前被称为Marchingorder的Tassel进行专业的语音录音，以避免错误发音，但没有意识到转向AI生成的声音。WCU官员计划就未来的开学习惯与学生咨询。
