奇绩大模型日报（9月 20日）
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奇绩大模型日报（9月 20日）
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2024年10月5日修改
资讯
AI计算加速渗透、基础设施全面升级…云栖大会重磅发布全览
AI基础设施全栈优化：通过底层计算、存储、网络等的全面升级，阿里云的灵骏集群可以支持十万卡级别的AI算力，模型算力利用率提升超过20%。集群的并行存储吞吐量达到20TB/s，网络带宽利用率超过99%，大规模集群性能线性度超过96%，确保了高效的智能计算性能。
第九代弹性计算产品发布：阿里云推出了基于CIPU2.0架构的第九代ECS实例，通用计算、加速计算和容器计算均大幅提升性能。第九代ECS g9i实例基于Intel至强处理器，性能提升20%；g9a实例基于AMD Zen5，单核性能提升20%，分布式训练集群性能提升30%。
无影AI云电脑升级：无影云电脑通过AI助手和弹性计算技术升级，提升了安全办公和个人娱乐的智能体验。此外，阿里云推出了全新的云游戏模式，用户可免费体验热门3A游戏。
云原生安全能力提升：阿里云发布了NDR产品，进一步提升了中小企业的云上安全防护能力。通过“云上安全共同体”理念，阿里云与客户共同构建紧密的安全防护网络。
通义大模型：通义大模型已服务于超过30万企业客户，未来将进一步渗透至生物医药、工业仿真等领域，推动AI算力的快速增长。
云栖十问人形机器人：具身智能如何创造“图灵时刻”？
大模型和人形机器人双引擎： 大模型技术掀起了全球人工智能革命，而人形机器人则利用大模型作为催化剂，推动产业化落地，向具身智能迈进。阿里云栖大会特别设置了关于大模型、自动驾驶和人形机器人的高峰对话，重点讨论了这些技术如何推动未来的发展，尤其是人形机器人如何实现从理论到应用的跨越。
人形机器人的“图灵时刻”对话： 四位来自人形机器人领域的专家，包括清华大学的陈建宇、北大的王鹤、宇树科技的王兴兴、逐际动力的张巍，围绕人形机器人在工业、通用化、形态设计及智能化等方面的关键问题展开讨论。讨论涵盖了为什么选择人形机器人形态、机器人通用性的重要性，以及如何通过大模型和AI技术提升机器人在现实场景中的适应性和泛化能力。
技术与商业结合： 人形机器人的发展面临技术挑战，如运动控制、泛化能力及算法优化。与会者一致认为，大模型的出现为机器人领域带来了革命性变化，特别是在智能决策和任务规划方面。王鹤表示，机器人通过大模型可实现复杂任务的长程规划，而陈建宇强调了大模型在推动具身智能方面的Scaling Law作用。
未来展望： 圆桌讨论中，所有嘉宾都对人形机器人走入现实生活表现出乐观态度。他们认为，随着技术的持续突破，未来几年内，人形机器人将在工业、商用场景中开始广泛应用，并逐步进入家庭场景。特别是在通用性和智能化操作能力的提高下，人形机器人将成为下一个突破性的科技产品。
6家头部半导体上市公司业绩说明
昨日，上交所举办了半导体行业集体业绩说明会，六家领先的半导体公司——韦尔股份、闻泰科技、彩虹股份、新洁能、乐鑫科技和东芯股份——分享了上半年的业绩表现及行业发展动向，回应了投资者和媒体的提问。
重点一：半导体板块业绩显著改善
今年以来，A股半导体板块表现强劲。根据国信证券分析师的研报，半导体板块第二季度收入同比增长22.9%，净利润增长16%。全球半导体销售额也显著回升，中国市场第二季度销售额同比增长21.6%。其中，韦尔股份和乐鑫科技等企业在细分领域表现尤为亮眼，带动了整体板块的增长。韦尔股份上半年营收达120.9亿元，同比增长36.50%，净利润增长792.79%。乐鑫科技的营收增长37.96%，净利润增长134.85%。
重点二：各公司创新与产业整合
各家公司通过研发创新和全球布局提升了市场竞争力。韦尔股份依靠其在高端智能手机与汽车市场的产品创新，市场份额持续提升。闻泰科技则通过产品线扩展，推出多款新型半导体产品，布局汽车功率半导体和SiC市场，提升了在全球市场中的竞争力。
重点三：AI推动新增长
AI技术成为各公司业绩增长的重要推动力。乐鑫科技引入边缘AI功能，助力物联网设备智能化，并积极探索终端与云AI结合的应用场景。闻泰科技在AI基础设施建设和终端设备的芯片布局上取得进展，尤其在数据中心和AI终端设备领域的应用前景广阔。
重点四：未来展望
投资者普遍关注半导体企业如何应对全球市场波动。企业代表强调全球化布局和持续研发创新的重要性，以应对市场不确定性。同时，随着AI、物联网和汽车电子等领域的快速发展，半导体市场将迎来更多机遇，企业将进一步优化产品布局，提升竞争力。
总体来看，2024年上半年，半导体行业表现出强劲复苏势头，各家公司通过技术创新、产业整合和全球布局，巩固了市场地位，并为未来的发展奠定了坚实基础。
Sapient等新兴架构挑战AGI之路
数月前，OpenAI的内部AGI发展路线图显示，当前AI普遍停留在Level 1（聊天机器人），距离具有推理能力（Level 2）和更高智能的创新者、组织者尚远。现有的Transformer架构无法实现多步推理，限制了大模型的推理能力，甚至无法解决简单的数学比较问题。这种局限促使研究者们寻找突破口。
王冠，00后清华毕业生，正在挑战Transformer的技术限制。他开发了全新架构——Sapient Intelligence，目标是模仿人脑的多步推理能力，绕开LLM的局限，推动AGI的发展。Sapient已获得数千万美元的种子轮融资，并得到国际知名风投的支持。
在全球范围内，包括DeepMind和Sakana.AI等公司在内，越来越多的新架构正在浮现，旨在突破Transformer的瓶颈。这些新架构通过模拟人类大脑的多步推理与记忆机制，期望能更好地解决复杂问题。
尽管面临人才竞争和技术难题，王冠和他的团队正在专注开发这一新模型架构，期望为AI推理能力带来质的飞跃。AI领域正处于关键转折点，Transformer主导的时代或许即将结束，取而代之的是能实现更高智能的架构体系。
推特
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