消费电子最新文章 微星打造全球首款DDR5 CAMM2内存主板 微星打造全球首款DDR5 CAMM2内存主板 发表于：5/24/2024 三星HBM内存芯片因发热和功耗问题未通过英伟达测试 消息称三星 HBM 内存芯片因发热和功耗问题未通过英伟达测试 发表于：5/24/2024 消息称华为已获ARM V9架构永久授权 消息称华为已获ARM V9架构永久授权 发表于：5/23/2024 黄仁勋宣布英伟达AI芯片转向年更节奏 黄仁勋宣布英伟达 AI 芯片转向“年更”节奏，同时将带动其他产品迭代加速 发表于：5/23/2024 美光：已基本完成2025年HBM内存供应谈判 美光：已基本完成 2025 年 HBM 内存供应谈判，相关订单价值数十亿美元 发表于：5/23/2024 三星3nm芯片下半年量产 Galaxy S25全球首发 对标台积电！三星3nm芯片下半年量产：Galaxy S25全球首发 发表于：5/23/2024 Intel Lunar Lake处理器集成内存封装引发供应链不满 Intel Lunar Lake处理器集成内存封装：引发供应链不满 发表于：5/23/2024 高通自研ARM架构PC处理器叫板苹果M3 为了提高自研 CPU 架构的能力 ， 高通在 2021 年以 14 亿美元 收购了初创公司Nuvia ， 经过三年的研发，现在终于到了开花结果的阶段， 高通打造 的自研 ARM 架构的 PC 处理器 骁龙 X Elite 已经可以和英特尔甚至苹果 M3 相叫板 。 Microsoft 的全新 Surface 笔记本电脑 搭载高通骁龙 X Elite SoC，已通过第三方 Signal65 的测试和审查。该测试将配备X Elite的Surface与其他四款设备进行了大量基准测试，包括热测试，以了解高通的新芯片如何堆叠。 测试表明，高通的 Snapdragon X Elite SoC 正如广告宣传的那样提供。该芯片拥有出色的 AI 性能，并在 Microsoft 最新的 Surface 笔记本电脑中具有令人难以置信的超长电池寿命。CPU性能也非常出色，通常优于英特尔的Meteor Lake处理器，部分性能甚至优于苹果的M3芯片。该芯片还具有良好的热性能，即使在最大负载下也具有极低的表面温度。 发表于：5/23/2024 三星已启动2nm应用芯片项目 计划2025年量产 5 月 23 日消息，韩媒 ETNews 报道称，三星已经启动了代号为“Thetis”的 2nm 应用芯片（AP）项目，计划 2025 年量产，将以 Exynos 2600 芯片的名称，于 2026 年装备在 Galaxy S26 系列手机中。 发表于：5/23/2024 JEDEC：LPDDR6内存标准将敲定 5月22日消息，近日，JEDEC对外表示，LPDDR6内存标准即将敲定，相比上代来说，速度提升会很快。 关于对LPDDR6内存的预期，Synopsys将14.4 Gbps的数据传输速率作为该标准的最高定义，入门速率为10.667Gbps。 LPDDR6还将使用由两个12位子通道组成的24位宽通道，入门带宽可达每秒28GB，使用最快的14.4 Gbps模式时，带宽可达每秒38.4GB。 内存速度上，DDR6内存标准将采用8.8 Gbps的导入速度，最高可达17.6Gbps。 发表于：5/22/2024 Intel官宣下代超低功耗酷睿Ultra Lunar Lake 5月21日消息，Intel今天正式公布了代号Lunar Lake的下一代移动平台超低功耗处理器，它将与代号Arrow Lake的下一代全平台高性能处理器相辅相成，构成第二代酷睿Ultra家族。 其中，Lunar Lake目前已经进入晶圆和芯片量产阶段，将在第三季度正式发布，20多家OEM厂商的80多款笔记本新品集体上市。 Arrow Lake则会在第四季度登场，稍后的台北电脑展2024上会公布更多具体细节。 算力首破100万亿！Intel官宣下代超低功耗酷睿Ultra Lunar Lake 发表于：5/22/2024 三星电子计划2025年完成4F2 VCT DRAM原型开发 迈向 3D 内存：三星电子计划 2025 年完成 4F2 VCT DRAM 原型开发 发表于：5/22/2024 消息称技嘉正为Arrow Lake处理器准备八款Z890主板 消息称技嘉正为 Arrow Lake 处理器准备八款 Z890 主板，部分型号有望围绕 AI 打造 发表于：5/22/2024 亚马逊AWS称其尚未停止任何英伟达芯片订单 亚马逊 AWS 称其尚未停止任何英伟达芯片订单 发表于：5/22/2024 邬江兴院士：90%以上主流大模型不可信 5月20日消息，自从ChatGPT爆火以来，全球诞生了无数的大模型，光国内就有上百种，但实用性却并不如意。 在今天下午的2024搜狐科技年度论坛上，中国工程院院士、国家数字交换系统工程技术研究中心主任、复旦大学大数据研究院院长邬江兴指出，他们团队对当前最流行的10种大模型进行安全分析发现，90%以上的主流大模型是不可信的。 邬江兴表示，深度学习模型存在“三不可”基因缺陷。 分别是： 第一，不可解释性。 从数据提供AI模型训练到知识规律，到获得应用推理阶段，工作原理到现在不明确，问题发现定位非常困难，AI系统中的安全问题比破解密码还要难。 第二，不可判识性。 因为AI对序列性强依赖，不具备对内容的判识能力，所以数据存在质量差异，来源差异，就可能导致训练出的结果有差异。 第三，不可推论性。 AI的推理是从已知数据中获得规律性，难以胜任对中长期未来事物变迁的预测和推理，只是把现有的东西归纳起来，看起来它聪明无比，但仅仅是比我看得多，并没有产生什么新的认知。 发表于：5/21/2024 «…86878889909192939495…»
