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集成的历史和未来
文章回顾电子集成技术历史,1936年保罗•爱斯勒发明PCB,1947年晶体管诞生并开创微电子封装史,1958年基尔比和诺伊斯发明集成电路。还展望未来,如探寻单原子晶体管、遵循功能密度定律、PPA进化到PPV等。
高盛大力培养“AI原住民”
Fortune消息,高盛2025年实习生计划竞争激烈,录取率仅0.7%。首席信息官Marco Argenti认为应赋予年轻专业人士AI技能。高盛推出GS AI Assistant,超95%员工用AI完成缺技能任务,公司强调赋能AI原住民好处。
孙凝晖院士:集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓,集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出,集成芯片是提升性能新路径,但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
万帧?单卡!智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
长视频理解是多模态大模型关键能力,当前开源模型有短板。智源研究院联合发布 Video-XL-2,多维度优化长视频理解能力,还设计效率优化策略,在主流评测基准表现出色,有广泛应用潜力。
不懂建模也能做角色!VAST升级AI神器,一手实测来了:一键拆建/魔法笔刷/万物绑骨
3D大模型明星初创公司VAST推出的Tripo Studio大升级,有智能部件分割、贴图魔法笔刷等四大核心功能,直击过去建模流程痛点,实现从“给模型”到“交成果”的质变,提升全链路效率。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT:近乎无损 超越KIVI,内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高,限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法,动态追踪异常令牌单独高精度保存,其余压缩。实验显示,它准确性高、效率好,不过在极短文本等场景有局限。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像?ID-Patch带来新解法
本文围绕个性化多人图像生成展开,指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足,提出全新的ID-Patch方案,阐述其设计思路、实验效果等,还探讨了提升空间与未来方向,该方案在多人物图像生成中有突破式提升。
Seedance 2.5 抽卡老废片?专业团队的 4 层控制法
Seedance 2.5上线后,单条画质好但成片易散架,废片率高。文章将官方提示词指南和一线分镜写法整合成四层控制框架,还给出30秒短剧分镜示例,助你定位问题、提高抽卡效率。
AI软递归自我提升,Hassabis夜不能寐:人类已至奇点山脚
AI递归自改进和研究自动化正从概念走向现实,哈萨比斯称人类站在「奇点山脚」。Claude已独立编写超80%代码,Anthropic工程师效率大幅提升。但AI递归也带来安全风险,全球实验室陷入「囚徒困境」。