英特尔今天宣布,将收购Andreessen Horowitz投资的人工智能初创公司SigOpt,交易金额未对外公开。


SigOpt公司位于美国旧金山,开发的软件平台主要被私有公司和OpenAI等研究组织使用,用于提高AI模型的性能,而这主要是通过一种超参数优化的方法做到的。
超参数是开发人员定义的一种设置,可影响AI处理数据的方式,其中包括模型中人工神经元的数量以及这些神经元彼此交互的方式。超参数优化是SigOpt的专长,这个过程中各种设置通过优化最大限度提升性能。
以前这个过程是很耗费时间的,因为对于大型AI来说可能涉及到为数众多的潜在设置组合,而查找最佳配置的传统方法通常是以半随机的方式搜索寻找超参数的。SigOpt表示,他们的平台采用贝叶斯优化统计方法更快地执行这个过程。
SigOpt的平台让开发人员可以指定他们希望改善的AI属性(例如准确性),然后创建一个“优化循环”以对其进行自动微调,在复杂的项目中,可以一次微调多个属性。SigOpt表示,该平台可以与很多不同种类的AI配合使用,包括机器学习模型和更复杂的深度学习模型。
英特尔有了SigOpt的性能优化功能,就可以帮忙那些在英特尔芯片上运行AI模型的企业客户实现更高的处理速度。英特尔表示,交易完成后SigOpt的技术将“跨英特尔AI硬件产品”进行集成。
去年根据财报显示,英特尔AI驱动的业务收入超过38亿美元,而且越来越受到重视。英特尔目前正准备在20年内推出Xe系列的第一条GPU产品线,其中包括针对企业优化的AI优化芯片。去年英特尔还斥资20亿美元收购了机器学习处理器初创公司Habana Labs。
英特尔的AI投资也使其创造除了CPU之外新收入来源的战略组成部分。去年年底的一次投资者活动中,英特尔首席执行官Bob Swan称,英特尔的目标是在“全芯片”市场中占据30%的市场份额,而提出这个愿景的时候,竞争对手AMD正在向英特尔核心CPU业务施加的更大压力。
好文章,需要你的鼓励
随着5G流量快速增长和新用例不断涌现,网络运营商需要在最小化环境影响的同时管理密集网络使用。Orange法国与爱立信合作开展创新试验,测试FDD大规模MIMO天线集成无线电,优化高流量区域频谱使用。双方还探索Cloud RAN和Open RAN架构,通过虚拟化RAN功能实现灵活的软件中心网络。合作重点关注利用AI驱动的自动化和意图驱动技术提升能源效率,在不影响性能的前提下动态调整网络资源以降低能耗。
谷歌DeepMind等顶级机构联合研究揭示,当前12种主流AI安全防护系统在面对专业自适应攻击时几乎全部失效,成功率超过90%。研究团队通过强化学习、搜索算法和人类红队攻击等多种方法,系统性地突破了包括提示工程、对抗训练、输入过滤和秘密检测在内的各类防护技术,暴露了AI安全评估的根本缺陷。
微软正在将Windows 11改造为"智能代理操作系统",在任务栏中集成AI代理功能。新功能允许AI代理在后台执行任务,用户可通过任务栏图标查看进度状态。微软还在文件资源管理器中集成Copilot,提供文档摘要、文件问答等功能。此外,Click to Do功能得到改进,可将网页表格转换为Excel文档。这些AI功能采用本地AI和云端AI混合模式,为用户提供更智能的操作体验。
西蒙弗雷泽大学和Adobe研究院联合开发的MultiCOIN技术,能够将两张静态图片转换为高质量的过渡视频。该技术支持轨迹、深度、文本和区域四种控制方式,可单独或组合使用。采用双分支架构和分阶段训练策略,在运动控制精度上比现有技术提升53%以上,为视频制作提供了前所未有的灵活性和精确度。