英特尔继续推进摩尔定律：芯片背面供电突破互连瓶颈
12月9日，英特尔在IEDM 2023（2023 IEEE 国际电子器件会议）上展示了使用背面电源触点将晶体管缩小到1纳米及以上范围的关键技术。英特尔表示将在2030年前实现在单个封装内集成1万亿个晶体管。
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百度CTO王海峰：规模定律（ScalingLaw）仍然有效|AI领先者心声・2025
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意外！老黄剧透下一代GPU芯片，新演讲又把摩尔定律按在地上摩擦
刚刚，中国台湾大学体育场，欢呼阵阵如同演唱会，但这次“摇滚巨星”，其实是英伟达创始人黄仁勋，再次回到学校，带来Computex重磅演讲，以及英伟达的新一代GPU。是的，英伟达新架构Blackwell宣布不过3个月，老黄就把后三代路线图全公开了：好好好，像做iPhone一样造芯片。到这一代Blackw
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单位测序成本以“超摩尔定律”速度下降，全球大规模队列研究恰逢其时？
上世纪末至本世纪初，美、英、日、法、德、中等6国科学家用了13年时间完成第一个人类全基因组图谱，花费近30亿美元。而近20年来，随着基因测序技术的迭代升级，单位测序成本正以“超摩尔定律”的速度飞速下降。 成本日益亲民化之后将带来何种效应？近日，来自中国、英国、美国以及新加坡等多国研究学者在于南京
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阿西莫夫三定律，还适用于今天的AI吗？
作者 | 汤一涛编辑 | 靖宇1942 年，伟大的科幻作家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的短篇小说《转圈圈》（Runaround）中首次提出了「机器人三定律」。之后，这些定律因为他的短篇小说集《我，机器人》而广为流传。1、机器人不得伤害人类，也不得因不作为而使人类受到伤害。2、机器
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智谱AI张鹏：大模型最终阶段是全面超越人类担心尺度定律放缓影响行业有些过早
“Scaling Law（尺度定律）确实遇到了一些挑战，从语言能力上来看，大模型确实已经达到天花板：所有的能力已经接近人类的极限、人类专家可以评价的极限。” 曾经被视为大模型“金科玉律”的Scaling Law似正逐渐放缓，影响了下一代大模型推出的节奏，这已成为AI圈内热议的话题。
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AI训练速度突破摩尔定律；宋舒然团队获得RSS2022最佳论文奖
最新 MLPerf 基准表明：AI 的训练速度比去年提升了几乎两倍6月29日，开放工程联盟 MLCommons 发布了 MLPerf 基准的最新训练结果，发现今年机器学习系统的训练速度几乎是去年的两倍，超越了摩尔定律（每18-24个月翻一倍）。MLPerf 由八个基准测试组成：图像识别、医学影像分割
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二八效应定律下的财险业迎“兼并”时代？监管释出财险业五年发展路线图
二八效应定律下的财险业迎“兼并”时代？ 监管释出财险业五年发展路线图
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速度超高端GPU数百倍，摩尔定律的未来是「光」？
自各家芯片厂商开始将芯片微缩制程作为发展重点开始，业内关于“摩尔定律是否就快走到尽头”的讨论就未停止过。中国工程院院士许居衍曾就下一波芯片技术前瞻主题，针对CMOS和新器件、冯·诺伊曼架构和新兴架构列举了四类技术方向：一类是硅CMOS 技术与冯·诺依曼结合的“硅·冯”范式；一类是能进入跟CMOS雷同
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智谱AI张鹏：大模型最终阶段是全面超越人类，担心尺度定律放缓影响行业有些过早
“Scaling Law（尺度定律）确实遇到了一些挑战，从语言能力上来看，大模型确实已经达到天花板：所有的能力已经接近人类的极限、人类专家可以评价的极限。”曾经被视为大模型“金科玉律”的Scaling Law似正逐渐放缓，影响了下一代大模型推出的节奏，这已成为AI圈内热议的话题。11月29日，在接受
