现如今,无论是汽车、零售商店,还是医院、家庭、工厂,所有物和设备变得越来越像一台台“计算机”。智能变得无处不在,数据不仅呈现指数级增长,其形态也变得日益多样化。然而,未经处理的数据毫无价值,只有将数据转化为业务价值,才能创造新的服务和体验。英特尔认为,人工智能、5G、边缘智能是当今三大转折性技术领域。这三项技术的交汇与叠加,是构建下一波应用创新的关键驱动力。
英特尔敏锐洞察并捕捉到了“数据”的风向标。自2017年初开始,英特尔确立“以数据为中心”的转型目标,致力于释放数据指数级增长带来的无限潜能。围绕这一核心战略,英特尔推动技术创新、生态进化和战略收购,不断夯实自身实力,取得战略性进展。目前,英特尔在数据处理、存储和传输领域具备全面的实力,能够提供业界领先的云到端产品与解决方案。
随着整个世界全面转向以数据为中心,一个新的多元化计算时代已经来临。当人工智能、云数据中心、物联网、下一代网络、自动驾驶等新型工作负载不断涌现,未来计算创新必须在当前CPU的基础上,进一步构建GPU、FPGA、AI芯片、视觉处理芯片等不同类型的计算架构,以满足多样化工作负载的需求。为此,英特尔提出六大技术支柱,不断扩展英特尔产品领先性。英特尔领先的XPU硬件、oneAPI软件以及异构整合能力,为塑造未来异构计算格局,满足多元化计算需求奠定了坚实基础。
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英特尔携手戴尔以及零克云,通过打造“工作站-AI PC-云端”的协同生态,大幅缩短AI部署流程,助力企业快速实现从想法验证到规模化落地。
意大利ISTI研究院推出Patch-ioner零样本图像描述框架,突破传统局限实现任意区域精确描述。系统将图像拆分为小块,通过智能组合生成从单块到整图的统一描述,无需区域标注数据。创新引入轨迹描述任务,用户可用鼠标画线获得对应区域描述。在四大评测任务中全面超越现有方法,为人机交互开辟新模式。
阿联酋阿布扎比人工智能大学发布全新PAN世界模型,超越传统大语言模型局限。该模型具备通用性、交互性和长期一致性,能深度理解几何和物理规律,通过"物理推理"学习真实世界材料行为。PAN采用生成潜在预测架构,可模拟数千个因果一致步骤,支持分支操作模拟多种可能未来。预计12月初公开发布,有望为机器人、自动驾驶等领域提供低成本合成数据生成。
MIT研究团队发现,AI系统无需严格配对的多模态数据也能显著提升性能。他们开发的UML框架通过参数共享让AI从图像、文本、音频等不同类型数据中学习,即使这些数据间没有直接对应关系。实验显示这种方法在图像分类、音频识别等任务上都超越了单模态系统,并能自发发展出跨模态理解能力,为未来AI应用开辟了新路径。