2021 年 7 月 28 日，深圳 —— 今日，在以“同芯智远，共赢边缘”为主题的 2021 英特尔AI计算盒参考设计（以下简称“AI计算盒”）主题分享会上，英特尔携手边缘AI领域的众多合作伙伴一同见证了英特尔AI计算盒一系列最新落地成果。同期，英特尔高管与多位技术专家还就边缘AI技术的

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  12月19日，“智算无限全栈智能联想算力基础设施新品品鉴会”在天津成功举办。联想集团正式公开宣布，联想问天和联想ThinkSystem全面支持第五代英特尔®至强®可扩展处理器。联想将持续推动边缘计算技术的发展与普及，以实际行动为多行业智能化的道路注入活力，铸就未来边缘计算的新篇章，以全面的AI基础设施产品组合与解决方案，夯实全栈智能的完整能力，让人工智能惠及每一个企业。

  科技的飞速进步，物联网已成为工业发展的新引擎，引领着人机一体化智能系统的未来趋势。工业物联网为制造业的未来发展开辟了新的道路，通过引入物联网技术，企业可以在一定程度上完成生产的全部过程的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量，降低生产所带来的成本和劳动强度。驱动工业发展，英特尔、控汇、宝通三方将持续携手，深耕物联网领域，聚合多方之力，为更多公司可以提供更为优质、个性化的

  AI时代，亲民、易用的CPU如何能实现相比GPU更具性价比的加速方案?英特尔®至强®可扩展处理器给出答案:内置AI加速引擎，更好地承载AI应用工作负载。千呼万唤始出来，第五代英特尔®️至强®️可扩展处理器，它来了!若是用一句话来概括它的特点，那就是——AI味道越发得浓厚。即用一系列具有性价比的产品组合来快速满足多种行业的AI落地需求。

  此前在今年9月，我们三易生活曾经结合当时最新的架构资料，以及所拿到的一些独家内部数据，率先为大家“解析”了英特尔的最新一代移动处理器架构。现在大家都已经知道，当时我们所“解析”的对象就是刚刚发布的第一代酷睿Ultra处理器的某个ES版本。比起单纯往CPU里塞硬件AI加速单元，英特尔这套独特的异构处理设计，以及他们为推动“AIPC”普及进行的大量适配，可能

  实用化AI算力又升上了一个新台阶。在人工智能的应用领域，出现了一些让人始料未及的趋势:很多传统公司开始选择在CPU平台上落地和优化AI应用。英特尔还将怎么来实现晶体管和芯片性能的飞跃，在AI算力上还能有咋样的跃升?让我们拭目以待。

  实用化AI算力又升上了一个新台阶。在人工智能的应用领域，出现了一些让人始料未及的趋势：很多传统公司开始选择在CPU平台上落地和优化AI应用。

  千呼万唤始出来，第五代英特尔®至强®可扩展处理器，它来了!若是用一句话来概括它的特点，那就是——AI味道越发得浓厚。以训练、推理大模型为例:与第四代相比，训练性能提升多达29%，推理性能提升高达42%;与第三代相比，AI训练和推理性能提升高达14倍。AI落地时代开始了，英特尔的机会也来了?*有关第五代英特尔®至强®可扩展处理器更多详情可点击阅读原文。

  英特尔首席执行官帕特基辛格在麻省理工学院的演讲中表示，摩尔定律的节奏放缓至三年，但目前仍未消亡。摩尔定律由英特尔创始人之一戈登摩尔提出，其核心内容为：集成电路上可以容纳的晶体管数目在每经过18-24个月便会增加一倍，即处理器的性能大约每两年翻一倍，同时价格下降为之前的一半。同时基辛格还称，尽管摩尔定律出现明显放缓的节奏，但到2030年，英特尔还能制造出拥有1万亿个晶体管的芯片目前单个封装最大芯片上约有1000亿个晶体管。

  寒武纪是地球生物大爆发的一个关键期。寒武纪地球气候发生了明显的变化，从冰期转变为了温暖的温带气候，为生物提供了良好的生存环境，从促进了生物的大量繁殖和多样化这种生物学上的进化和开源软件的发展有着异曲同工之妙。相信通过开源开放凝聚更多的产业力量，创造更繁荣健康的软件生态。

  今年是改革开放45周年。在改革开放的浪潮中，跨国企业以独特的力量，深度参与了中国经济和社会的发展。因为这才是他们在中国继续发展并与全球业务良性互动的关键，也是其展现推动中国产业生态画卷开放创新和共同繁荣的长远价值的关键所在。

  DiffusionLight是一项利用扩散模型在单张输入图像中估算照明效果的技术。它利用训练好的Stable Diffusion XL模型绘制一个镜面反射球,然后将球体展开得到全景照明图。该技术解决了现有基于神经网络的方法依赖有限HDR全景数据集导致在真实复杂场景下效果不佳的问题。关键创新在于发现了扩散噪声图和镜面反射球生成质量之间的关系,迭代生成高质量镜面球;以及通过LoRA 进行多曝光训练,使LDR模型也可以输出HDR格式。该技术可产生逼真的照明估计,非常适合于野外场景。

  Rawbot是一个AI模型比较平台，帮助用户轻松比较不同AI模型，并发挥它们在项目中的全部潜力。用户都能够基于准确的并排比较来选择最佳的AI模型。Rawbot与ChatGPT、Cohere和J2 Complete兼容。

  Auto Seduction AI是一款智能约会助手，通过个性化消息和完美的对话开场白，帮助用户每周获得1至4次约会。其独特的照片智能分析功能能创建令人着迷的对话开场白，帮助用户获得更加多的约会回应。用户都能够使用其自动化的冷读、轻微调情、邀约等功能，平均只需4-6条消息就能成功安排一次约会。该产品支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语、意大利语、俄语和印地语。

  Resume Revival是一款免费在线AI简历生成器，利用ChatGPT技术提供最高质量的简历和求职信创建。产品功能包括AI驱动的简历和求职信生成、技能缺口分析、广泛的定制选项以及职业拓展。用户能够正常的使用直观的在线平台免费增强求职申请。

  该代码仓库包含从合成图像数据(主要是图片)进行学习的研究,包括StableRep、Scaling和SynCLR三个项目。这些项目研究了如何利用文本到图像模型生成的合成图像数据进行视觉表示模型的训练,并取得了非常好的效果。

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  vx.dev是一个开源的v0.dev替代品。它具有以下优点: - 低成本:通过提示工程技术,可以大大降低使用成本 - 易于定制:提供开源的提示,可以根据需求定制UI组件或代码风格 - GitHub无缝集成:生成的代码存储在GitHub上,内置版本控制、代码审查等功能 vx.dev的工作原理是,使用GPT-4模型根据事先定义好的提示来生成代码。主要成本在于输入和补全的标记数量。提示存储在prompts/ui-gen.md中,包含shadcn/ui、lucide和nivo图表的指令。通过删除不需要的组件指令,可以降低每次生成的API成本。 vx.dev可以轻松定制。用户都能够基于现有提示进行修改,使用其他UI库或调整代码风格。生成的代码存储在GitHub上,拥有版本控制、协同等特性。私有仓库可以保证生成结果的可见性。

  Lampi 是一款由 AI 驱动的安全平台，可在您完全控制的前提下进行广泛的搜索，并生成基于知识的内容。Lampi 旨在确保您的数据保持私密和在您的控制之下。产品定价和详细信息请访问官方网站。

  AnyChat是一款AI助手应用，通过使用AI完成任务和回答问题来提高工作效率。用户可以通过AnyChat执行各种任务，如搜索、生成文档、回答问题等。通过AnyChat，用户可以优化工作流程，提高工作效率。

  Kin是您私人生活的AI助手。它具有无限的耐心、同情心和专业知识，并全天候为您提供支持。Kin建立在语义和情节记忆之上，能够深入了解您，同时注重隐私和安全。它通过本地存储、自主数据控制以及边缘机器学习等技术，保障您的数据安全。Kin还提供任务管理、优先级组织、时间优化等功能，可帮助您更好地利用时间。Kin目前处于测试阶段，正在接受早期访问请求。

  FreeInit是一个简单有效的方法,用于提高视频生成模型的时间一致性。它不需要额外的训练,也不引入可学习的参数,可以很容易地在任意视频生成模型的推理时集成使用。

  Discoze是一个通过AI孪生模型实现社交发现和交流的APP。用户可以创建自己的AI孪生,使其学习并模仿自己的语音、照片和个性。其他用户可以通过AI孪生模型进行交流,从而快速发现共同语言的朋友。Discoze实现了零等待时间的社交,用户可以随时通过AI孪生开始交流。

  ODIN（Omni-Dimensional INstance segmentation）是一个模型，能够正常的使用转换器架构在2D RGB图像和3D点云上进行分割和标记。它通过在2D视图内和3D视图之间交替融合信息来区分2D和3D特征操作。ODIN在ScanNet200、Matterport3D和AI2THOR 3D实例分割基准上实现了最先进的性能，并在ScanNet、S3DIS和COCO上实现了竞争性能。当使用来自3D网格的采样点云代替感知的3D点云时，它超过了以往所有的作品。作为可指导的具体化代理架构中的3D感知引擎时，它在TEACh对话动作基准上树立了新的最先进水平。我们的代码和检查点可以在项目网站找到。

  LLM Augmented LLMs通过将现有基础模型与更具体的模型进行组合，实现新的能力。CALM（Composition to Augment Language Models）引入模型之间的交叉注意力，以组合它们的表示并实现新的能力。其显著特点包括：（i）通过“重用”现有LLMs以及少量额外参数和数据，在新任务上扩展LLMs的规模；（ii）保持现有模型权重不变，因此保留现有的能力；（iii）适用于不同的领域和设置。实验证明，将PaLM2-S与在低资源语言上训练的较小模型进行增强，在诸如翻译成英语和低资源语言的算术推理等任务上，结果绝对改善了高达13%。类似地，当PaLM2-S与特定于代码的模型进行增强时，在代码生成和解释任务上，相对于基础模型，我们看到了高达40%的改进，与完全微调的对应模型不相上下。

  这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

  Dreamy.ai是一个人工智能驱动的虚拟聊天平台。用户都能够与逼真的虚拟角色进行沉浸式对话,实现角色扮演和交流。平台提供自定义人工智能女友、选择不同人物形象与个性,打造独一无二的虚拟伴侣。核心功能有自然语言处理、情感计算等AI技术,可实现自主对话和互动。优势是个性化体验强,可提升用户想象力与情感联系。定位虚拟娱乐、陪伴市场。

  3D Fauna是一个通过学习 2D 网络图片来构建三维动物模的方法。它通过引入语义相关的模型集合来解决模型泛化的挑战，并提供了一个新的大规模数据集。在推理过程中，给定一张任意四足动物的图片，我们的模型可以在几秒内通过前馈方式重建出一个有关联的三维网格模型。

  LLaMA Pro 是一种用于大规模自然语言处理的模型。利用 Transformer 模块的扩展，该模型可以在不遗忘旧知识的情况下，高效而有效地利用新语料库来提升模型的知识。LLaMA Pro 具有出色的性能，在通用任务、编程和数学方面都表现出色。它是基于 LLaMA2-7B 进行初始化的通用模型。LLaMA Pro 和其指导类模型（LLaMA Pro-Instruct）在各种基准测试中均取得了先进的性能，展示了在智能代理中进行推理和处理各种任务的巨大潜力。该模型为将自然语言和编程语言进行整合提供了宝贵的见解，为在各种各样的环境中有效运作的先进语言代理的开发奠定了坚实的基础。

  QAnything是一个支持任意文件格式和数据库的本地知识问答系统,可以简单地导入任意本地存储的各种格式的文件,并得到准确、快速、可靠的问答。目前支持的格式包括:PDF、Word(doc/docx)、PPT、Markdown、Eml、TXT、图片(jpg、png等)、网页链接等,后续会持续新增支持的格式。QAnything具有数据安全性,支持断网安装使用;支持中英文跨语言问答;支持海量数据问答,解决大规模数据检索退化问题;直接可用于企业应用的高性能产品级系统;一键安装部署,开箱即用的用户友好体验;支持多知识库问答等功能。

  Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型，通过引入多模态指令，实现对异构图像生成任务的处理，并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态（如文本、边缘、风格、主题等），标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调，采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调，使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估根据结果得出，其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越，并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。