嵌入式AI
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https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-05-19-3
对于 Mac 用户来说，这是令人激动的一天。
今年 3 月，苹果发布了其自研 M1 芯片的最终型号 M1 Ultra，它由 1140 亿个晶体管组成，是有史以来个人计算机中最大的数字。苹果宣称只需 1/3 的功耗，M1 Ultra 就可以实现比桌面级 GPU RTX 3090 更高的性能。
原文:
https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-05-13-3
这是一款旨在取代笔记本电脑的混合现实产品，售价可能高达 799 美元，今年有望面世。
2021 年 10 月，Meta 宣布将研发一款名为「Project Cambria」的高端头显，现在扎克伯格亲自演示了这款头显的功能和细节。
在近期发布的一段演示视频中，扎克伯格头戴 Cambria，「召唤」出一只小怪兽：
原文:
https://www.sohu.com/a/548802320_104421?scm=1002.590044.0.10600-1829&spm=smpc.ch30.content2-n-3.1.1652972400027b0QzDG1
特斯拉 CEO 马斯克在社交媒体上表示，特斯拉将于 8 月 19 日举办第二个人工智能日，届时还会带来很酷的更新。
AI热点
原文:
https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-05-13-5
在写文章、画图之后，AI 大模型现在又同时有了打游戏的能力。不禁在想，DeepMind 的智能体 Gato 未来还能玩出哪些花活？
假如使用单一序列模型就能解决所有任务，是再好不过的事情，因为这种模型减少了不必要的麻烦。不过这需要增加训练数据的数量和多样性，此外，这种通用模型随着数据的扩充和模型的扩展，性能还会提高。从历史上看，更擅长利用计算的通用模型最终也会超过特定于专门领域的模型。
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https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-05-19-4
TensorFlow 2.9 已发布，还没有更新的小伙伴现在可以更新了。
昨日，TensorFlow 官方宣布：TensorFlow 2.9 来了！距离上次 2.8 版本的更新仅仅过去三个月。
TensorFlow 2.9 新特性: 提高 CPU 性能：oneDNN
TensorFlow 已经与英特尔合作，将 oneDNN 性能库与 TensorFlow 集成，以实现在英特尔 CPU 上的最高性能。从 TensorFlow 2.5 以来，TensorFlow 已经对 oneDNN 进行了实验性支持，它可以提供高达 4 倍的性能提升。在 TensorFlow 2.9 中，默认在 Linux x86 包和具有神经网络硬件功能（如 AVX512_VNNI、AVX512_BF16、AMX 等）的 CPU 上启用 oneDNN 优化，这些功能可在 Intel Cascade Lake 和更新的 CPU 上找到。
英特尔表示：我们很高兴与 GoogleAI 合作，将 oneDNN 库作为 TensorFlow 2.9 中的默认后端 CPU 优化！TensorFlow 用户现在将看到由我们的开放软件优化驱动的 AI 性能加速，无需更改代码！
原文:
https://www.jiqizhixin.com/articles/2022-04-26-5
要想炼丹爽得飞起，就要选一个顺手的炉子。
要想炼丹爽得飞起，就要选择一个顺手的炉子。作为 AI 工程师日常必不可缺的「炼丹炉」，「PyTorch 还是 TensorFlow？」已成为知乎、Reddit 等炼丹师出没之地每年都会讨论的热门话题。
业界流传一种说法：PyTorch 适合学术界，TensorFlow 适合工业界。毕竟，PyTorch 是用户最喜欢的框架，API 非常友好，Eager 模式让模型搭建和调试过程变得更加容易，不过，它的静态图编译和部署体验还不令人满意。TensorFlow 恰恰相反，静态编译和部署功能很完备，不过其调试体验让人欲哭无泪。
那么问题来了：
鱼和熊掌真的不可兼得吗？未必，来自北京的一流科技团队推出的开源深度学习框架 OneFlow 已经做到了。
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