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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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