半岛远行第434章 落子成局

等到东大企业深受芯片短缺的困扰开始寻求替代的时候至微的全系列芯片全面铺向市场。

价格肯定是比原来的时候高不少但是绝对比飞上天的外国同类产品便宜多了。

因为每款芯片都通过了最严苛的安全性、稳定性认证并作做到了阵脚和代码级的全兼容。

那些企业用样品试用验证后非常满意整体表现比原来的还要好很多立刻向至微下了海量的订单。

没办法被缺芯弄怕了。

等国外的芯片生产企业反应过来提高供应的时候已经来不及了。

东大出台了措施引导行业选用自主可控的产品而且企业也转变了理念。

原来有人提出换用东大国产芯片的时候管理层给出的意见是“出了问题你负责吗？”；现在有人提出继续使用西方产品的时候得到的意见是“断供出问题了你负责吗？” 国产替代的潮流已经不可能逆转。

这个会场的企业界人士除了TSMC外差不多都和至微有合作。

就连三星尽管在芯片代工方面是直接竞争对手但是也有很多合作。

三星大量使用至微的基带芯片这款基带产品发布好多年了但是能在性能上对标的还没有即使是阉割版的也领先很多。

本来原始设计在功耗方面表现就很好随着工艺的迭代这一特点越发显着比整合的SOC还要优越。

加上产量非常大每年几亿片的产量研发费用已经摊的很薄极具性价比。

因为性能优越也催生了一个长盛不衰的产业那就是回收利用。

使用这款基带的废旧手机的价格远远高于其他的手机二手的芯片也非常抢手大量用在对功耗不怎么敏感的场景中。

发布会开始前几分钟班行远夫妻才有说有笑的到场。

简单的和几家跨国巨头交流后发布会正式开始。

这次发布会照例是吕欣主持。

照例是一个非常简短的开场白：“感谢各位朋友的到来。

这次发布会主要是介绍研究院觉得比较重要的成果以及一个不怎么重要的成果。

因为其中的一项和至微联系密切所以就在一起召开发布会。

首先请我的老师金泰熙院长做介绍。

” 金泰熙今天穿的是一身宋制汉服端庄大气。

走上台说：“一直忙着管孩子和处理研究院的事情很久没有面对这么多人了有失礼的地方还请多多包涵。

” “今天要发布的技术是一个大模型人工智能。

自从OpenAI发布ChatGPT以来这方面的研究逐渐成了热点很多人相信人工智能将会改变世界。

” “研究院很早就开始了大模型的研究早在2016年就在研究院、宝光以及至微系统部署了自研的大模型用于辅助工作表现还不错。

” “需要指出的是这个大模型并不是主动、有目的的开发的。

可能在座的很多人都不知道孩子们爸爸除了是一个数学家、物理学家、计算机科学家和作外还是一个历史学家。

虽然他在历史方面的成果并不像其他方面引人注目但是也做了很多的工作。

” “我先生研究的方向是夏商周三代和先秦史。

研究历史文字是很重要的问题是有大量的甲骨文还没有被识读出来。

为了推动甲骨文识读先生设计了一个非常原始的具有人工智能性质的程序进行辅助。

这个程序有一个特点会根据研究人员的反馈通过调整参数自我优化。

” “这个程序表现不错帮了语言学家很大的忙。

因为这个程序是针对文字研究开发的所以理解文字、语句的意思是必须要具备的性质。

后来研究院的计算机科学家注意到了这一点就以这个程序为基础开始进行大模型人工智能的研究最终的成果就是今天要发布的模型。

” 金泰熙的话一真九假大模型基本上是程序自我演化出来的科学家的主要工作就是看代码研究运行的基础形成理论。

随着加速卡的更新换代这个人工智能早已经迭代了好几个大版本现在要发布的也远远不是最新的版本只比最新的ChatGPT领先一代。

“技术的事情我不懂而且发布会后研究院会在下一期的《格物致知》上面发关于这个大模型的论文大家看论文就好了。

我简单的介绍一下这个大模型……” 身后的大屏幕上显示了这个大模型的各项指标和技术特性并且由现场的人随机提问演示了这个大模型。

很多人都是计算机业界的ChatGPT又是当红炸子鸡对大模型多少有些了解。

通过演示很容易看出来这个大模型比ChatGPT高级多了。

研究院公开这个大模型也不单纯是因为有先进多的有着更深层次的考虑。

很显然大模型会逐步深入到蓝星社会生活的方方面面。

世界上大多数国家都不具备单独开发大模型的能力更多的是使用现成的。

大模型可以是生产力工具也可以是形态工具通过设置回答的倾向可以对使用者不动声色的进行形态方面的引导。

很少会有人意识到人工智能是可以具有倾向性的。

研究院的科学家们无比的相信因为这正是他们做的。

这个大模型会在回答问题时稍微那么一点点的倾向东大很不明显但是会在不知不觉间影响人用的越久受到的影响越大。

演示完这个大模型后金泰熙说：“稍后研究院会上线电脑和手机端的客户端欢迎大家使用。

对了是免费的。

” 当然不是真免费主要是让全世界的用户帮忙训练。

而且如果在形态方面发挥了作用经济方面的价值微不足道。

关闭演示界面后金泰熙补充说：“对了在下一期的《格物致知》上会发表一篇先生牵头的论文在理论上研究了在图灵-冯·诺依曼体系下人工智能所能达到的上限。

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