英特尔近日宣布将收购位于旧金山的SigOpt,一家为AI软件模型进行大规模优化的领先平台供应商。SigOpt的AI软件技术能够在包括深度学习、机器学习和数据分析方面的软硬件参数、使用场景和工作负载层面提升生产力和性能。英特尔计划在其AI硬件产品中使用SigOpt的软件技术来帮助加速、增强以及扩展英特尔为开发者提供的AI软件解决方案。
“在全新的智能时代,AI正在驱动未来的计算需求。在扩展AI模型的同时能够自动提取最佳计算性能,对软件而言尤为重要。SigOpt的AI软件平台和数据科学人才,将能够增强提升英特尔的软件、架构、产品和团队实力,并为英特尔提供宝贵的客户洞察。我们欢迎SigOpt团队及其客户加入英特尔大家庭。”——Raja Koduri,英特尔高级副总裁、首席架构师兼架构、图形与软件部门总经理

SigOpt首席执行官兼联合创始人Scott Clark(左)与首席技术官兼联合创始人Patrick Hayes将加入英特尔的机器学习性能团队。(图片来源:SigOpt)
SigOpt的软件技术与英特尔的硬件相结合,可以为数据科学家和开发者带来竞争优势和差异化的价值,且这些技术完善了英特尔现有的AI软件产品组合。
SigOpt首席执行官兼联合创始人Scott Clark表示:“我们很高兴加入英特尔,并籍此充分实现我们的使命——增加、放大世界各地模型师的影响力。通过将我们的AI优化软件同英特尔数十年来在AI计算和机器学习性能领域的领导力相结合,我们将得以为模型师解锁全新的AI能力。”
这项交易预计在本季度末交割。交易条款未对外公布。SigOpt的团队,包括Clark和首席技术官兼联合创始人Patrick Hayes,将加入英特尔架构、图形与软件部门的机器学习性能团队。他们带来了英特尔所迫切期待的技术人才,来帮助解决某些客户所面临的最严峻挑战。
SigOpt的客户群包括在各行业的财富500强公司以及领先科研机构、大学和联盟。SigOpt的软件技术将继续面向数据科学家及开发者开放,以在处理现实用例时提高生产力和性能,为客户创造商业价值。
英特尔始终相信AI有能力提升业务成果,英特尔的AI战略即根植于此。这要求广泛的软硬件技术的组合以及全面的生态系统支持。英特尔预测,截至2024年,AI芯片市场的规模将超过250亿美元。AI解决方案已经为英特尔带来了大量收入:2019年,英特尔由AI驱动的收入超过了38亿美元。SigOpt的软件技术与英特尔的硬件相结合,预计将推动AI的进一步采用。英特尔的AI软件战略旨在优化英特尔的硬件性能,提供加速AI工作流程的工具,以及通过oneAPI为开发者创造统一的体验。
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。