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作者：京東科技 李俊兵 各位看官好，我是球神（江湖代號）。 自去年11月30日ChatGPT問世以來，迅速爆火出圈。 起初我依然以為這是和當(dāng)年Transformer, Bert一樣的“熱點”模型，但是當(dāng)一篇篇文章/報告不斷推送到我的眼前，我后知后覺地發(fā)現(xiàn)這次真的不一樣。 很直接的一點是，ChatGPT已經(jīng)影響到非AI、非互聯(lián)網(wǎng)、非計算機(jī)的每一個人了。 你會看到，眾多科技界大佬，馬斯克、納德拉、李開復(fù)、李彥宏、周鴻祎等，都在發(fā)聲稱 ChatGPT 將改變世界； 太多的互聯(lián)

多模態(tài)大模型的核心思想是將不同媒體數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻和視頻等）進(jìn)行融合，通過學(xué)習(xí)不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)更加智能化的信息處理。簡單來說，多模態(tài)大模型可以可以理解多種不同模態(tài)的輸入數(shù)據(jù)，并輸出相應(yīng)反饋結(jié)果，例如圖像理解，語音識別，視覺問題等。

人工智能（AI）回答的準(zhǔn)確率是一個相對的概念，會受到多個因素的影響，因此不能一概而論地說其準(zhǔn)確率高或低。以下是對AI回答準(zhǔn)確率及其影響因素的分析： 一、AI回答準(zhǔn)確率的現(xiàn)狀 在某些特定領(lǐng)域或場景下，AI可能表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率。例如，在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域，經(jīng)過大量訓(xùn)練的AI系統(tǒng)通常能夠取得令人滿意的準(zhǔn)確率。 然而，在其他領(lǐng)域或場景下，AI的準(zhǔn)確率可能受到挑戰(zhàn)。特別是在處理復(fù)雜、模糊或需要深度理解的問題時，AI的回答可

科技巨頭之間為實現(xiàn)生成式人工智能 （GenAI） 商業(yè)化而進(jìn)行的金融軍備競賽在某種程度上掩蓋了其他重要的 AI 工作，尤其是在網(wǎng)絡(luò)邊緣，供應(yīng)商渴望 AI 應(yīng)用程序能夠在通常受有限內(nèi)存、帶寬和功率限制的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上運行。 Analog Devices， Inc. 的微控制器單元 （MCU） 可以通過集成的低功耗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 加速器來解決邊緣處理限制，以處理電池供電設(shè)備上的 AI 推理。 GenAI 的投資主要集中在積累大量數(shù)據(jù)和處理能力上，需要大規(guī)模數(shù)據(jù)中心和大量

各位 AI 愛好者們，準(zhǔn)備好通過各種 AI 技術(shù)來應(yīng)對一個迫切需要被解決的全球問題了嗎？MathWorks 誠邀您參加 2025 IEEE Signal Processing Cup 挑戰(zhàn)賽：“野外深度偽造人臉檢測”（DFWild-Cup）。

工業(yè)過程和機(jī)械依賴可預(yù)測性和精確性。傳感器數(shù)據(jù)中的意外模式（稱為異常）可能表明存在問題，例如組件故障或傳感器性能下降。基于 AI 的異常檢測有助于工程師盡早發(fā)現(xiàn)這些潛在問題，從而使他們能夠優(yōu)化維護(hù)計劃并提高流程效率。鑒于 86% 的制造業(yè)高管認(rèn)識到智能工廠將在未來五年內(nèi)提升競爭優(yōu)勢，AI 將在制造業(yè)中發(fā)揮重要作用。

探究當(dāng)今產(chǎn)業(yè)背景和科技潮流中半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)與變革時，不難發(fā)現(xiàn)，一個至關(guān)重要的轉(zhuǎn)折點已經(jīng)發(fā)生——人工智能（AI）的崛起正以前所未有的力量，對電子設(shè)計自動化（EDA）乃至整個半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來顛覆性的變革。

啟明云端/01JTAG調(diào)試工具本教程主要演示ESP32C3開發(fā)板在linux環(huán)境下，通過vscode的ESP-IDF插件使用JTAG調(diào)試工具。ESP32C3不但內(nèi)置了USB-JTAG，還內(nèi)置了USB-SERIAL，僅需要一根USB線即可實現(xiàn)下載和調(diào)試仿真。啟明云端/02仿真過程創(chuàng)建工程下面演示調(diào)試仿真的過程。使用vscode中的ESP-IDF插件，創(chuàng)建一個以

一、應(yīng)用場景 1、視頻圖像分析 2、自然語言處理 3、機(jī)器人 4、學(xué)習(xí)基礎(chǔ)AI原理和編程定制簡單的AI應(yīng)用 5、開設(shè)AI應(yīng)用實驗課程，用作實驗器材，教具或者比賽工具 6、算法驗證、新項目研究、創(chuàng)意應(yīng)用開發(fā) 二、 功能概述 1 AI算力 8TOPS INT8，4TFLOPS FP16 2 內(nèi)存規(guī)格 LPDDR4X,4GB,支持ECC 3 CPU算力 4core*1.0GHz 4 編解碼能力 支持H.264/H.265硬件解碼，20路 1080P 30FPS，2路 4K 75 FPS JPEG解碼 1080P 512FPS，編碼1080P 256FPS，分辨率最大 16384*16384 三、 擴(kuò)展接口 1 MIPI-CSI 51針連接器*2，可

RAG 系統(tǒng)的全稱是 Retrieval-augmented Generation，本質(zhì)上是 Prompt Engineering，通過在 Prompt 中注入檢索得到的外部數(shù)據(jù)，可以有效地解決大語言模型在知識時效性和專業(yè)性上的不足。但同時傳統(tǒng)的 RAG 系統(tǒng)也有它的缺陷，例如靈活性較差，由于 RAG 會過分依賴于向量數(shù)據(jù)庫的檢索結(jié)果，導(dǎo)致其在解決一些復(fù)雜問題的時候，只是一味地 “搬運” 檢索結(jié)果，無法通過推理找到更優(yōu)的解決途徑，此外隨著向量數(shù)據(jù)庫的規(guī)模增大，傳統(tǒng) RAG 也無法高效對輸入請求進(jìn)行分類和過濾，導(dǎo)致檢索過程猶如“大海撈針”，費時費力。