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利用人工智能进行模拟设计

人工智能在模拟与混合信号设计中的作用日益凸显,而这一领域正面临复杂性不断提升、项目进度愈发紧张、以及失误代价空前高昂的挑战。文章《利用人工智能进行模拟设计》首发于 Semiconductor Engineering。

新闻源配图 · SemiEngineering
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vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型

vLLM 语义路由器发布了 d3-ultra,一款拥有 270 亿参数的开源多模态决策模型。它能够一次性读取文本、图像和视频,并为每个可能的答案返回概率,在该团队的 SR-Text 测试中取得了 87.2 分。原文“vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型”首发于 MarkTechPost。

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百度开源无限OCR 2,用于百页文档解析

百度发布了 Unlimited OCR 2,这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型,能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变,在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2,用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。

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OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra,将用于代理工作的 GPT-6.1 Sol 的 API 价格下调一半

OpenAI发布了GPT-6.1 Terra,这是一种快速的计算机与视觉模型,每百万个标记的价格为1美元/5美元。其在每项任务上的成本为0.29美元,而GPT-6 Astra的中等努力代理的最后一次测试得分则为4.82美元。该文章《OpenAI推出GPT-6.1 Terra,将GPT-6.1 Sol的代理工作API价格减半》首发于MarkTechPost。

新闻源配图 · MarkTechPost
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迈向NDE 4.0之路:自主检测的算法、技术与策略综述

arXiv:2610.31704v1 发布类型:新 摘要:无损检测(NDI)是现代质量保证的基石,对于在不造成损伤的情况下确保基础设施和制造部件的安全性与可靠性至关重要。本文对当前无损检测领域的现状进行了全面综述,从四个不同视角展开分析,即计算算法、物理技术、工业应用以及研究目标。我们综合了大量学术文献,展示了从人工、模拟式解读向以数据为中心的数字化范式——即所谓的“无损检测4.0”——的快速演进过程。我们的分析凸显了超声波与视觉检测作为主要物理技术的主导地位,同时揭示出一种显著的转变趋向……

The Path to NDE 4.0: A Review of Algorithms, Techniques, and Strategies for Autonomous Inspection
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通过边缘端实现大语言模型训练的民主化:挑战、系统与未来之路

arXiv:2610.32215v1 发布类型:新 摘要:现代GPU数据中心日益强大的算力,使少数几家行业巨头得以在海量数据上训练并部署大型语言模型(LLMs)。然而,这些模型及其训练数据的庞大规模,使得集中式开发越来越难以为继,同时也将那些拥有相关私有数据但缺乏同等基础设施的小型机构拒之门外。本文围绕预训练与微调两大范式,梳理了我们在分布式LLM训练方面的立场,涵盖联邦学习、分割学习以及去中心化方法,并评估了它们在异构硬件与连接不稳定等地理分布式环境中的适用性。随后,我们提出了一种{\em 统一}的系统

Democratizing LLM Training with the Edge: Challenges, Systems, and the Road Ahead
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Apollo分析显示,除最大的科技巨头外,其他企业并未从人工智能中获得任何实质性收益

尽管人工智能领域备受炒作,且已有数以百万计的美元投入其中,但据全球最大的投资公司之一的一项分析显示,美国企业界除少数几家大型科技公司外,大多尚未见到任何财务回报。在周六发布的这份分析报告中,阿波罗全球管理公司表示[…] 该文章“阿波罗分析显示,除最大型科技巨头外,无人真正从人工智能中获益”首发于SiliconANGLE。

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