Chiplet 是硅片級別的“解構 - 重構 -
復用”，它把傳統的 SoC 分解為多個(gè)芯
粒模塊，將這些芯粒分開(kāi)制備后再通過(guò)
互聯(lián)封裝形成一個(gè)完整芯片。芯粒可以
采用不同工藝進(jìn)行分離制造，可以顯著(zhù)
降低成本，并實(shí)現一種新形式的 IP 復用。
隨著(zhù)摩爾定律的放緩，Chiplet 成為持續
提高 SoC 集成度和算力的重要途徑，特別是隨著(zhù) 2022 年 3 月份 UCle 聯(lián)盟的成
立，Chiplet 互聯(lián)標準將逐漸統一，產(chǎn)業(yè)
化進(jìn)程將進(jìn)一步加速。基于先進(jìn)封裝技
術(shù)的 Chiplet 可能將重構芯片研發(fā)流程，
從制造到封測，從 EDA 到設計，全方位
影響芯片的區域與產(chǎn)業(yè)格局。
以云基礎設施處理器CIPU為中心的全新體系架構,通過(guò)軟件定義,硬件加速在保持云上應用開(kāi) 發(fā)的高彈性和敏捷性同時(shí),帶來(lái)云上應 用的全面加速
來(lái)自于CLIP和BEiT-3的突出技術(shù)進(jìn)展,基于多領(lǐng)域知識,構建統一的,跨場(chǎng)景,多任務(wù)的多模態(tài)基礎模型已成為人工智能的重點(diǎn)發(fā)展方向,實(shí)現圖像文本音頻統一知識表示
第一級銀行業(yè)金融機構未在任何業(yè)務(wù)建立模型分級方法/流程;第二級銀行業(yè)金融機構從業(yè)務(wù)和技術(shù)層面;第三級銀行業(yè)金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
受基層影像醫師學(xué)歷偏低和經(jīng)驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學(xué)影像產(chǎn)品在基層落地提供巨大市場(chǎng)機遇
告立足于算法的技術(shù)趨勢和行業(yè)應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術(shù)治理三個(gè)層面梳理總結國內外在算法治理方面的實(shí)踐做法,保障算法技術(shù)創(chuàng )新與應用健康
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶(hù)輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進(jìn)行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺(jué)大模型（30億參數）在廣泛視覺(jué)問(wèn)題上的有效性
多模態(tài)數據具有異構性 多模態(tài)數據的關(guān)聯(lián)難度表示較大 多模態(tài)知識融合困難 多模態(tài)問(wèn)答大多只能處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題 多模態(tài)知識問(wèn)答推理能力弱 可解釋性差
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會(huì )各界對AI社會(huì )技術(shù)復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實(shí)踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
高增長(cháng):未來(lái)五年全球人工智能市場(chǎng)規模平均增速將超過(guò)20%;高集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%
在規劃設計階段機器學(xué)習場(chǎng)景中固有的不可預測性,傳達實(shí)施偏差會(huì )進(jìn)一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動(dòng)態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰
構建面向可持續發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動(dòng)人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術(shù)安全和構建技術(shù)管理機制兩個(gè)層面工作
企業(yè)作為落實(shí)人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機制,提出了面向可持續發(fā)展的人工智能治理基本框架
