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“码”上出发，“芯”创未来 2025英特尔人工智能创新应用大赛正式启动
英特尔也将继续以软硬结合的方式，携手生态伙伴推动AI PC生态繁荣发展，秉持“开源开放、全栈赋能”的战略，共筑开放生态。
专访DeepMind CEO：我们距离实现AGI只需5-10年
DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。
重磅！美国正式公布芯片限制新规！
美国对18个关键盟友与合作伙伴的芯片销售无任何限制。除此之外的大多数国家则将面临总算力限制，每个国家在2025年至2027年期间最多可获得约50000个AI GPU。美国还将免除集体算力较低的芯片销售许可，例如向大学和研究机构的销售。
伊桑·莫利克：智能洪流的预言（译文）
就算研究人员认为在未来一两年内就能实现通用人工智能的观点是正确的，他们也很可能高估了人类采用和适应一项技术的速度。
谷歌发布“智能体”白皮书：具有显著自主性，无需人类持续干预的情况下能够独立运作
智能体的认知架构是其核心所在，主要包含三个关键要素：模型、工具和编排层。其中，模型（Model）在智能体的运行过程中充当着核心决策制定者的角色。这些模型可以是单个或多个不同规模的语言模型，并且需要遵循基于指令的推理和逻辑框架，例如ReAct、Chain-of-Thought或Tree-of-Thoughts等。
百度这张AI成绩单，透出了2025年AI行业三大机会点
百度发了一张2024年AI成绩单，涵盖百度在大模型、智能体、AI应用等领域的多项AI奖项。透过这份AI成绩单，我们或许能通过百度做AI的思路总结出一些布局AI的重点方向，找找明年做AI的机会。
万字字节AI全景：从豆包到全系产品布局的秘密
字节跳动在AI领域采取了激进的高举高打战略。依托其强大资源，在赛道上采取“全方位布局”的策略，在产品上采用“头部产品集中力量，新型产品快速迭代”的打法。取得了不错的成效。
年终盘点：2024年最炙手可热的10家半导体初创公司
虽然每个季度在企业AI芯片支出中Nvidia要占有高达数百亿美元的份额，但仍有许多公司和投资者认为AI基础设施市场还有空间留给其他赢家，无论是边缘芯片还是数据中心芯片领域。
企业智能体：为AI投资带来丰厚回报
智能体不仅可以像聊天机器人那样回答问题，还能接受人类甚至是其他智能体委托给它们的任务。而且与AI领域的其他成果一样，智能体同样保持着迅猛的发展速度。
英特尔：合作伙伴将在2025年推广销售Gaudi 3 AI芯片时发挥“巨大作用”
英特尔美国渠道负责人Michael Green表示，当英特尔的Gaudi 3加速器芯片成为“2025年渠道可用的产品”时，渠道合作伙伴将在推出该芯片的过程中发挥“巨大作用”。
分析丨台积电业绩飙升，这次能站稳万亿美元市值吗？
此前，光刻机领域的领军企业ASML公布的业绩不及预期，引发了市场对于全球芯片制造业[产能过剩]的担忧，并进一步对人工智能需求增长的真实性和可持续性产生了质疑。然而，台积电随后发布的三季度财报及随后的电话会议，显著提振了半导体行业的信心，为美股资本市场带来了积极信号，犹如一剂[强心针]。
戴尔科技CTO：企业AI有望在2025年全面腾飞
虽然其中前两大市场已经相当成熟，但最为核心的潜力却来自企业AI市场，只是采用曲线相对较缓。Roese解释称，“AI并非单一市场，而是囊括三大完全独立但又相互关联的市场。”他指出，计算机视觉与机器人等前生成式AI技术正是将数据提炼为生成式AI可用格式的关键一层。
极智AI | 解读强化学习中的Q-learning
在 OpenAI o1 的背景下，Q-learning 略显神秘，这里来解读。Q-learning 是一种基于值的强化学习算法，它旨在学习一个策略，使得智能体在环境中采取行动后，能够最大化累积的奖励。它通过估计状态-动作值函数（即 Q 函数）来实现这一目标。
AMD锐龙AI PRO 300系列如期而至，给商用AI PC又加了把猛料
AMD在一年一度的Advancing AI大会中，十分应景地带来最新款企业级AI PC处理器——锐龙AI PRO 300系列。“锐龙AI PRO 300系列是为了提供最佳性能、长续航、安全性、可靠性、以及企业所需的一切而构建。”AMD董事会主席及首席执行官Lisa Su博士在会上说道。官方宣称，这是最适合下一代商用AI PC的处理器。
AI芯片算力基础及关键参数
AI芯片通常采用GPU和ASIC架构。GPU因其在运算和并行任务处理上的优势成为AI计算中的关键组件，它的算力和显存、带宽决定了GPU的运算能力。GPU的核心可分为CudaCore、Tensor Core等；Tensor Core是增强AI计算的核心，相较于并行计算表现卓越的Cuda Core，它更专注于深度学习领域，通过优化矩阵运算来加速AI深度学习的训练和推理任务
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