据报道，微软准备推出人工智能芯片

据报道，微软准备推出人工智能芯片 据两位直接了解该项目的人士透露，这家软件巨头早在 2019 年就开始开发内部代号为 Athena 的芯片。 其中一位表示，这些芯片已经提供给一小部分正在测试该技术的微软和 OpenAI 员工。微软希望该芯片的性能优于目前从其他供应商处购买的芯片，从而节省其在昂贵的 AI 项目上的时间和金钱。其他知名科技公司，包括亚马逊、谷歌和 Facebook，也为人工智能制造自己的内部芯片。 标签: #微软 #AI #芯片 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

苹果公司正开发数据中心人工智能芯片

苹果公司正开发数据中心人工智能芯片 苹果公司已经在开发自己的可以在数据中心服务器中运行人工智能软件的芯片，有望为该公司在 AI 军备竞赛中带来一项关键优势。过去十年间，苹果公司积极推进 iPhone、iPad、Apple Watch 和 Mac 电脑的自研芯片设计。知情人士透露，这个服务器项目内部代号为苹果数据中心芯片 (ACDC) 项目，将利用苹果在自研芯片方面的实力开发服务器芯片。ACDC 项目已经进行了几年，目前还不清楚这款新芯片将于何时亮相，甚至是否会亮相。苹果公司此前承诺将在6月份的全球开发者大会上发布多款新的人工智能产品和相关消息。

微软推出新 Copilot+ Windows PC 围绕人工智能设计

微软推出新 Copilot+ Windows PC 围绕人工智能设计 微软今天宣布推出集成了人工智能硬件的新 Windows PC，称为 Copilot+ PC。据微软称，Copilot+ PC 是“有史以来最快的 PC”，具有全天电池续航时间、每秒超过40万亿次运算的全新 NPU 芯片以及“支持最先进的人工智能模型”。新机器的设计以“人工智能为中心”，引入了可以直接在设备上运行的体验，以减少延迟并提高隐私性。新款人工智能 PC 比 MACBOOK AIR M3 速度提升58%。微软还称，OpenAI GPT-4o 将“很快”应用于 Copilot。新款微软 Surface Pro 和 Surface Laptop 是首批 Copilot + PC。华硕、宏碁、戴尔、惠普、联想和三星也推出了 Copilot + PC。新款 PC 今天上市，起价为999美元。 、

美国正在放缓英伟达、AMD 对中东的人工智能芯片出口

美国正在放缓英伟达、AMD 对中东的人工智能芯片出口 知情人士透露，美国官员已放缓向英伟达公司和超威半导体公司等芯片制造商发放向中东大规模出货人工智能加速器的许可证，同时对该地区人工智能发展进行国家安全审查。知情人士表示，目前尚不清楚审查需要多长时间，也没有对大批量发货做出具体定义。知情人士表示，官员们特别关注大批量销售，因为包括阿联酋和沙特阿拉伯在内的国家都希望进口大量用于人工智能数据中心的芯片。

英伟达削弱版人工智能芯片在中国遇冷

英伟达削弱版人工智能芯片在中国遇冷 美国在去年 10 月发布新规禁止英伟达向中国出售尖端人工智能芯片，英伟达迅速为中国开发了特供芯片，以符合收紧的规定。然而，英伟达面临一个更大的问题：中国的云计算大客户对购买英伟达低性能人工智能芯片并不那么热衷。 阿里巴巴集团和腾讯是中国最大的云计算公司，自去年11月以来一直在测试英伟达的样品。知情人士表示，他们已向英伟达表示，今年将从该公司订购的芯片数量将远少于原计划购买其被禁止的前一代芯片的数量。 知情人士表示，阿里巴巴集团和腾讯正在将一些先进半导体订单转移给华为等本土公司，并且更多地依赖公司内部开发的芯片。人工智能领军企业百度和字节跳动也在采取类似的做法。

微软推出其规模最小的人工智能模型 Phi-3

微软推出其规模最小的人工智能模型 Phi-3 该公司于 12 月发布了 Phi-2，其性能与 Llama 2 等更大的型号不相上下。微软表示，Phi-3 的性能比前一版本更好，其响应速度接近比它大 10 倍的机型。微软Azure人工智能平台公司副总裁埃里克-博伊德（Eric Boyd）介绍说，Phi-3 Mini的性能与GPT-3.5等LLM不相上下，"只是外形尺寸更小而已"。与体积较大的同类，小型人工智能模型的运行成本通常更低，在手机和笔记本电脑等个人。据 The Information今年早些时候报道，微软正在组建一个专门研究轻量级人工智能模型的团队。 除了 Phi，该公司还建立了一个专注于解决数学问题的模型Orca-Math。微软的竞争对手也有自己的小型人工智能模型，它们大多针对文档摘要或编码辅助等较简单的任务。Google的 Gemma 2B 和 7B适合简单的聊天机器人和语言相关工作。Anthropic 的 Claude 3 Haiku可以阅读带图表的高密度研究论文并快速总结，而Meta 最近发布的 Llama 3 8B可能会用于一些聊天机器人和编码辅助工作。博伊德说，开发人员用"课程"来训练 Phi-3。他们的灵感来自于儿童是如何从睡前故事、单词较简单的书籍以及谈论较大主题的句子结构中学习的。Phi-3 只是在前几个迭代学习的基础上更进一步。Phi-1 专注于编码，Phi-2 开始学习推理，而 Phi-3 则更擅长编码和推理。虽然Phi-3系列模型知道一些常识，但它在广度上无法击败GPT-4或其他LLM从一个在整个互联网上接受过训练的LLM和一个像Phi-3这样的小型模型中得到的答案差别很大。Boyd 说，公司经常发现，像 Phi-3 这样的小型机型更适合他们的定制应用，因为对于很多公司来说，他们的内部数据集无论如何都会偏小。而且，由于这些型号使用的计算能力较低，它们的价格往往要低得多。 ... PC版： 手机版：