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Firefox浏览器新AI功能遭用户吐槽:又耗电又卡
IT之家 8 月 9 日消息,Mozilla 三周前发布了 Firefox 141 版本,除针对 Linux 的内存优化及内置单位换算工具外,还引入了 AI 标签分组功能。该功能基于端侧 AI 模型,可自动识别 Firefox 标签页并给出分组名称的建议。 不过,该功能在 Firefox 用户社区引发争议。大量用户反馈称,启用该功能后 CPU 占用显著升高、电量迅速消耗,还有人称其为“垃圾功能”,并要求 Mozilla 停止“跟风”添加无用 AI 功能。 Reddit 用户 st8ic88 今日发帖称,他在任务管理器中发现了一项名为“Inference”的进程占用大量资源,而该进程就是 Firefox 在本地执行 AI 运算的核心组件。 “我不希望让这些垃圾把我的浏览器变得臃肿,让 CPU 飙升、耗尽电池续航。这完全没有必要,浏览器的作用不就是下载和渲染网页?如果 Mozilla 在下一个版本中没有修复,我将放弃 Firefox。” 半个月前,用户 @hot_markets 使用 Conky 监控系统进程时也发现“Inference”进程消耗了大量资源,而结束该进程则会导致 Firefox 崩溃并需要重启。 与部分依赖云端的 AI 浏览器不同,Firefox 的 AI 标签分组在本地运行:首先通过嵌入模型分析网页标题,然后使用其算法找出其他相关页面;在生成分组名称时,则将页面标题与元数据输入 Mozilla 基于 Google T5 的“智能标签主题”模型进行处理。 部分用户猜测这次的性能问题可能与 Firefox 使用了微软的 ONNX 模型格式有关,而非效率更高的 GGUF 格式。尽管该功能对同时打开大量标签的用户可能有用,但也有人认为这是“脱裤子放屁的荒谬设计”,并希望能完全禁用 AI 功能。 IT之家提醒,对于遇到 CPU 占用过高或电池续航问题的用户,可在 Firefox 高级设置中关闭该功能: 在地址栏输入 about:config 并接受风险提示。 搜索 browser.ml.chat.enabled 并设为 false 以关闭 AI 聊天功能。 搜索 browser.tabs.groups.smart.enabled 并设为 false 以关闭智能标签分组。 此外,用户还可在“设置”或“Firefox Labs”中隐藏聊天机器人,但部分更新可能会再次启用该功能。
吴恩达解释为何Meta等公司能够为AI研究人员提供1亿美元薪酬
硅谷正在见证人工智能领域历史上最激烈的人才争夺战。Meta公司开出高达2.5亿美元的薪酬包从竞争对手实验室挖角顶尖AI研究人员,这一惊人数字引发业界广泛关注。然而在这些天文数字背后,隐藏着深层的商业逻辑和行业发展的必然趋势。 人工智能教育先驱吴恩达近日对这一现象给出了独特解读。他指出,考虑到Meta计划今年在数据中心等人工智能基础设施上投入660亿至720亿美元,额外支出数十亿美元用于确保这些硬件得到最有效利用,从纯粹的财务角度来看完全合理。这种分析揭示了当前AI行业成本结构的根本性变化,也解释了为什么科技巨头愿意为顶尖人才支付前所未有的薪酬。 传统软件初创公司通常将70-80%的资金用于员工薪酬,但大型语言模型训练企业的成本结构截然不同。在需要投入数百亿美元购买GPU硬件的背景下,人员成本占总支出的比例相对较小,这为企业向相对较少的核心员工提供丰厚薪酬创造了空间。即使在Meta最新报价之前,AI模型训练专家的年薪已达500万至1000万美元,而Meta的加入将这一标准推向了新高度。 社交媒体巨头的生存危机 Meta对AI人才的疯狂投资源于其对行业变革的深刻理解。该公司的核心商业模式依赖用户生成内容吸引注意力,然后通过广告实现变现。人工智能生成内容的兴起对这一模式构成了根本性挑战。如果AIGC能够替代用户生成内容成为吸引注意力的主要方式,整个社交媒体格局将面临颠覆性变化。 吴恩达强调,这种威胁迫使Meta及其他社交媒体平台必须在AI领域进行大规模投资。TikTok、YouTube等平台同样面临相似挑战,它们都在密切关注AIGC技术发展,并相应调整投资策略。对这些公司而言,AI既是威胁也是机遇,关键在于能否抢占技术制高点。 从战略角度来看,Meta通过高薪挖角不仅获得了顶尖人才的未来工作产出,更重要的是获得了竞争对手的技术洞察。这些研究人员往往掌握着其前雇主多年积累的核心技术和研发方向,他们的加入能够为Meta带来立竿见影的竞争优势。这种"技术情报"的价值往往超越了个人贡献本身。 行业成本结构的深层变革 当前AI行业的高薪现象反映了技术发展阶段的特殊性。与传统软件开发不同,大型语言模型的训练需要海量计算资源,硬件投入占据了成本的绝大部分。在这种成本结构下,确保有限的顶尖人才能够最大化利用这些昂贵硬件资源,成为企业投资回报的关键因素。 这种变化也重塑了整个科技行业的人才价值评估体系。传统上,即使是最顶尖的软件工程师,其薪酬也很难突破数百万美元的天花板。但在AI时代,掌握大模型训练核心技术的专家其稀缺性和价值与顶级体育明星相当,薪酬水平的飙升因此变得可以理解。 从全球竞争角度来看,美国科技巨头的高薪策略也反映了对中国等其他国家AI发展的战略回应。在技术竞争日趋激烈的背景下,确保关键人才不流失到竞争对手或其他国家,成为维护技术领先地位的重要手段。 可持续性与未来趋势 尽管当前的高薪水平令人瞩目,但这种趋势的可持续性仍存在疑问。随着AI技术的成熟和人才供给的增加,薪酬水平可能会逐步回归理性。同时,监管部门对科技巨头的反垄断审查也可能对这种激进的人才争夺策略产生约束作用。 然而,短期内这种高薪竞争态势可能会持续。各大科技公司都认识到,在AI这个决定未来十年甚至二十年竞争格局的关键技术领域,任何在人才方面的妥协都可能导致不可逆转的竞争劣势。因此,即使面临巨大的成本压力,各家公司也很难在人才争夺中退让。 对于AI研究人员而言,当前无疑是职业发展的黄金时期。他们的专业技能获得了前所未有的市场认可,薪酬水平达到了历史新高。但这也意味着更大的责任和压力,他们需要证明自己的价值配得上这些天价薪酬。 这场人才争夺战的最终结果将深刻影响全球AI产业的发展格局,也将决定哪些公司能够在下一轮技术革命中占据主导地位。
《战地6》开放测试成系列巅峰:Steam同时在线玩家数超52万
IT之家 8 月 10 日消息,EA 为《战地 6》开启了一场为期仅两天的开放测试,目前,《战地 6》的 Steam 同时在线玩家数量已经突破 50 万,峰值在一小时前达到了 521,079 人,这一数字是《战地》系列有史以来的最高记录,远远超过了前作。从玩家的热烈反响来看,开发团队在提升游戏品质方面所做的努力,包括分块下载和适配中低端硬件等举措,都取得了显著成效。 在 StEAm 平台上,《战地 6》的开放测试目前在所有游戏的历史玩家数量排名中位列第 18 位。虽然这个名次乍一看似乎并不算特别突出,但考虑到在它之前的游戏中,除了《反恐精英》和两款大逃杀游戏《绝地求生》与《Apex 英雄》之外,就再也没有其他第一人称射击游戏了,这无疑显得格外令人瞩目。相比之下,《使命召唤》系列则排在第 20 位,其峰值出现在近 3 年前的《现代战争 2》,如今已被《战地 6》超越,仿佛在宣告着“新王登基”。 值得注意的是,以往的《战地》游戏最初并未在 Steam 平台上线,它们的测试版是在 EA 自家的平台上进行的,因此很难准确追踪它们的初期表现。不过,《战地 6》的成功是显而易见的。在测试开始时,由于排队人数过多,玩家甚至需要等待长达半小时才能进入游戏,因为前面有 25 万名玩家在排队。这也从侧面反映出游戏的优化做得相当出色,有玩家表示,《战地 6》的测试版在他们的设备上运行得比前两部游戏的最终版还要流畅。 IT之家注意到,《战地 6》不仅备受玩家喜爱,而且其竞争对手《使命召唤》的声誉近年来有所下滑。最新的《使命召唤:黑色行动 7》公布后,反响极为负面,这使得许多玩家对《战地 6》寄予厚望,甚至那些原本对第一人称射击游戏不太感兴趣的人,也可能会被《战地 6》吸引。 EA 计划于 2025 年 10 月 6 日推出《战地 6》,该游戏将覆盖 PC 和主机平台。
目前为止最好的AI?德银一文揭示GPT-5六大看点
OpenAI正式发布了其备受期待的GPT-5模型,这不仅是该公司发展道路上的关键一步,也被行业视为对当前人工智能热潮能否持续的关键考验。 德意志银行一份最新报告指出,GPT-5的推出将在模型能力、用户体验、商业化路径、行业竞争、公司战略以及算力需求等六个层面产生重要影响。 此次发布正值AI行业证明其商业化能力的关键时刻。在过去两年中,人工智能的乐观前景已将“科技七巨头”的合计市值推高逾两倍,使其在标普500指数中的权重从20%飙升至近32%。GPT-5能否成功吸引企业级客户的支出,将直接关系到这股由AI驱动的市场浪潮能否持续。 德意志银行的报告为投资者和市场观察者提供了理解此次重大事件的清晰框架。以下是报告总结的六大核心看点。 更强更快更智能,但并非“超级智能” 德银表示,与外界部分激进的期待不同,GPT-5的发布会更侧重于实际能力的提升,而非关于“超级智能”或“自主代理”等颠覆性概念的宏大叙事。Sam Altman在发布会上用“实用、智能、快速、直观”来定义新模型,这与他上月播客中“GPT-5几乎在所有方面都比我们更聪明”的戏剧性言论形成了对比。 获得早期使用权的宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授Ethan Mollick称其表现“非凡”,而开发者Simon Willison也表示,GPT-5已成为他“最喜欢的新模型”,尽管它“并非与之前模型的巨大偏离”,但“很少出错,总体上感觉胜任,偶尔令人印象深刻”。长期持怀疑态度的学者Gary Marcus也认为,即便算不上“巨大的飞跃”,新模型在多个方面仍取得了“良好进展”。 这一系列反馈表明,GPT-5的进步足以平息近期市场对于“继续扩大模型规模是否还有回报”的疑虑。据报道,OpenAI此前一直在努力开发一个足以被冠以“GPT-5”之名的模型,此次发布无疑证明了其技术路径的有效性。 从手动到自动,ChatGPT体验升级 过去,用户常需要在不同版本的ChatGPT模型之间手动选择,以侧重于不同功能,例如通用、推理或编码。现在,GPT-5将这些模型整合为一个系统,能够自动在处理简单问题的轻量级模型和解决复杂难题的深度推理模型之间切换。 德银表示,这一改进极大地降低了使用门槛,使非专业用户也能接触到其高级功能。此外,新版本更加注重用户界面和体验,引入了预设聊天机器人个性、可定制界面和回答详细程度控制等功能。至关重要的是,用户将能把该工具与谷歌日历和Gmail账户关联,这可能为无数个人日常应用场景打开大门。作为OpenAI的支持者,微软也已宣布将GPT-5集成到包括365 Copilot在内的多种产品中。 发力开发者生态,AI变现的关键一环 在展示了面向普通用户的能力后,OpenAI将重点转向了其开发者API平台,详细介绍了GPT-5在编码领域的强大功能。新模型可以从零开始创建网站、游戏和应用程序,管理长期运行的代理任务并修复错误。这一进步将使基于简单文本提示的“vibe coding”(直觉编程)变得更加普及。 此举的商业逻辑在于,编程正日益被视为生成式AI商业化的前沿阵地。据《The Information》的数据,在OpenAI每年120亿美元的经常性收入中,有近30亿美元来自API接口,主要由开发者用于辅助编码。其竞争对手Anthropic同样如此,其50亿美元的年度经常性收入中有超过30亿美元来自API,其中近一半由编码助手贡献。 OpenAI重振旗鼓,时机至关重要 德银表示,此次发布对OpenAI而言利益攸关。据媒体本周报道,该公司正在就新一轮员工股二次出售进行谈判,估值可能达到5000亿美元,远高于4月份融资时的3000亿美元。为了造势,OpenAI近期动作频频,包括向美国联邦政府机构提供企业版服务、五年来首次发布开源权重模型,并宣布其周活跃用户数已达7亿,付费商业用户增至500万。 然而,公司也面临着巨大压力。据《The Information》称,其2025年的现金消耗预计将增至80亿美元,并且已有多名顶级员工流向Meta等竞争对手。同时,关于公司是否应转为营利性实体的内部讨论仍在继续,据媒体报道,这反映了其与主要合作伙伴微软之间在云服务合作、收购策略以及模型开发等方面的分歧。GPT-5的成功发布,为OpenAI注入了一剂急需的强心针。 竞争对手将作何反应? OpenAI的行动升级,势必引发竞争对手的回应。根据SimilarWeb的数据,ChatGPT目前每月访客量高达57亿,而位居第二的谷歌Gemini和DeepSeek则分别约为7亿和3.5亿。 在发布会进行期间,xAI的创始人马斯克便在X平台发文称,其上月发布的Grok 4模型“已经好得多”。微软CEO Satya Nadella则回应称,竞争是这个领域的乐趣所在。尽管流量领先,但ChatGPT仍需与深度嵌入搜索引擎和应用程序的现有巨头竞争。谷歌上月表示,其AI Overviews功能月度用户已达20亿。 与此同时,竞争对手正在缩小与ChatGPT的质量差距。Anthropic的Claude在写作和编码方面被认为足以匹敌ChatGPT,其估值据报已达1700亿美元;xAI的Grok和Perplexity也凭借在各自领域的强劲表现获得了高额估值。 算力竞赛远未结束 大型通用模型依赖于巨大的计算能力。亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云和Meta等超大规模云服务商已表示,本财年将投入近4000亿美元的资本开支,其中大部分将用于采购英伟达GPU芯片的数据中心。 此前,DeepSeek的出现曾让市场猜测,小型、低算力消耗的模型或许才是未来方向,可能导致大规模的资本开支变得多余。然而,GPT-5的发布表明,具备全面能力的大型通用模型依然生命力旺盛。 德银表示,未来市场更有可能出现一种分化:一类是商品化的开源模型,在终端设备和汽车上廉价、快速地运行;另一类则是通用的重型AI,由企业、政府和高端消费者用于编码、数据分析和内容生成等高强度任务。这意味着,对高端芯片的需求远未结束。
中子技术“看透”锂,中国科学家突破全固态锂电池关键难题
IT之家 8 月 9 日消息,据中核集团官方公众号,全固态锂电池被誉为“下一代能源革命”技术,其从根本上杜绝了传统锂电池可能出现的泄露、起火等风险,安全性显著提升。但其商业化应用仍面临诸多“拦路虎”,比如循环稳定性和能量密度提升等。要解决上述问题,需深入理解电极内部反应机制。然而,锂元素的“可视化”检测一直是行业痛点,这正是制约全固态锂电池性能提升的关键。 ▲ 图源中核集团官方公众号 近日,中核集团中国原子能科学研究院与清华大学深圳国际研究生院依托中国先进研究堆,利用中子深度剖面分析(Neutron Depth Profiling, NDP)技术,精准揭示了全固态锂电池传统单层正极(CC)的关键缺陷,首次通过实验直接观测并定量证实了显著的纵向锂浓度梯度,在电极厚度方向上实现了锂浓度的均匀分布,为梯度电极核心设计工作提供了有力的实验依据,为推动全固态锂电池基础科学认知及其工程化应用作出重要贡献。 该研究成果发表于国际顶级期刊《Energy & Environmental Science》(《能源与环境科学》,影响因子 30.8)。论文作者为清华大学深圳国际研究生院博士生梁俊威、大湾区大学助理教授钱坤、原子能院核物理研究所研究员肖才锦等,通讯作者为清华大学深圳国际研究生院教授柳明。 IT之家从官方介绍获悉,中子深度剖面分析技术是一种先进的核分析技术,是中子活化分析技术的分支,可以利用中子束“透视”材料内部,就像做一次“无损的 CT 扫描”。由于中子对锂元素这类轻元素极其敏锐,整个“扫描”过程具有高灵敏、高分辨、无损等特点,所以在开展对空气 / 水分敏感的电池材料研究时,中子深度剖面分析技术展现出无可比拟的优势。它能追踪锂离子在电池充放电时的传输过程,就像为锂电池研发装上了“透视锂分布的慧眼”,为优化电池设计、提升电池性能提供精准“导航”。 十多年来,原子能院核物理所活化分析研究团队一直紧跟中子深度剖面分析技术,在国家自然科学基金项目支持下,团队依托中国先进研究堆,研发出国际领先的中子深度剖面分析装置和技术方法,为我国核工业发展,以及半导体、锂电池等领域科技创新提供了先进的分析测试方法。这充分体现了国家大科学装置对推进科技自立自强发挥的重要作用,以及核分析技术在满足国家重大需求、解决交叉学科前沿研究问题方面的显著作用和独特价值。
进入元宇宙:数字时代下的全新社交体验
元宇宙是一个超越了现实和虚拟现实的数字世界,它是由无数个虚拟现实空间组成的,其中包括了游戏、视频、音乐、购物等等不同类型的虚拟空间。元宇宙是一个超越了现实和虚拟现实的数字世界,它是由无数个虚拟现实空间组成的,其中包括了游戏、视频、音乐、购物等等不同类型的虚拟空间。 在元宇宙里,人们可以通过身体感应技术和虚拟现实设备与其他人进行交互,从而创造出一个全新的数字社交圈。元宇宙是一个未来的数字世界,它还在开发初期,但随着技术和市场的不断成熟,它将会逐渐进入人们的日常生活中。元宇宙的基础是区块链和智能合约技术,这将有助于建立一个去中心化的数字社交环境。在元宇宙中,用户不需要通过中间商来实现数字资产的交易,而是可以直接进行 P2P 交易。元宇宙是一种虚拟现实的进化,在传统的虚拟现实空间中,用户只能消费并被动参与其中,但在元宇宙中,用户可以成为内容创造者,在其中开发自己的应用程序和内容。这种创作和交互的活动将有助于不断丰富元宇宙内的内容,并将其推向一个更加真实和完整的数字世界。元宇宙还有着广泛的应用场景,包括数字资产交易、数字游戏、数字艺术、数字医疗、数字工业、数字政府等等。元宇宙可以提供一种全新的数字生活方式,人们可以在这个数字世界中获取更多的乐趣和机会,而无需真正离开现实世界。虽然元宇宙是一个仍在发展的数字世界,但它已经被认为是数字经济时代下的另一种经济形式。 其潜力不可估量,因为它可以利用更广泛的资源和创造力来建立更加广泛和强大的数字社交生态环境。很快,元宇宙将进入我们的现实世界,改变我们的生活方式和社交方式。因为元宇宙是一种全新的数字世界,人们对于它的认知和使用还有许多潜在的挑战。 比如,虚拟身份和数字隐私的保护、元宇宙内合法权益的维护、虚拟世界与现实世界之间的交互等等问题。为此,一些企业和组织正在积极研发相关支持技术和规范标准,从而推动元宇宙的发展。例如,激励用户开发元宇宙应用程序和丰富其内容、建立去中心化数字金融体系、加强数字隐私保护等。同时,在拥抱这个新数字世界的同时,我们也需要意识到元宇宙并不像天堂一样完美,它也有着自己的问题和局限性。在这个数字世界里,虚拟人和真实人之间的区别会逐渐模糊,这可能导致信息虚假、欺诈行为的出现。此外,在元宇宙中,人们的社交行为和身份认知也可能发生变化,这意味着我们需要更加深入的理解和研究数字世界的本质,从而构建更为安全、可靠的数字社交环境。
中国研究揭示咖啡致癌风险:遗传学证据显示膀胱癌风险翻倍
信息来源: 三项最新研究正在挑战人们对咖啡健康效应的传统认知。南昌大学、哈尔滨医科大学等机构的研究团队通过大规模遗传学分析发现,经常饮用咖啡可能显著增加膀胱癌和肺癌的患病风险,这一发现为全球数十亿咖啡爱好者敲响了警钟。 南昌大学研究团队8月7日在《Food & Function》期刊发表的研究显示,基因预测的较高咖啡摄入量与膀胱癌风险增加2倍存在显著关联。这项采用孟德尔随机化方法的研究分析了英国生物银行和芬兰基因联盟的大规模基因组数据,为咖啡与癌症关系提供了迄今最有力的遗传学证据。 图:论文截图 更令人担忧的是,哈尔滨医科大学4月份发表在《European Journal of Nutrition》的研究进一步证实了咖啡的潜在致癌风险。该研究发现,血浆中较高的咖啡因水平与肺癌风险增加54%相关,这一发现基于对遗传变异的分析,避免了传统流行病学研究中的混杂因素干扰。 遗传学方法揭示因果关系 传统的流行病学研究在探讨咖啡与癌症关系时经常面临混杂因素的困扰,特别是吸烟等生活方式因素的影响。为了解决这一问题,中国研究团队采用了孟德尔随机化分析方法,这种方法利用遗传变异作为"天然实验",能更准确地推断因果关系。 咖啡摄入量对膀胱癌的影响(图:论文截图) 南昌大学的研究特别令人关注的是,即使在调整了吸烟状态后,咖啡摄入与膀胱癌风险的关联依然显著存在。多变量分析结果显示,咖啡可能是膀胱癌的独立风险因素,这意味着咖啡本身,而非与之相关的其他生活方式,可能是导致癌症风险增加的直接原因。 研究人员还深入探讨了可能的生物学机制。分析发现,HLA-DR++单核细胞可能部分抵消咖啡对膀胱癌的负面影响,而肠道微生物组中的某些代谢途径,如三羧酸循环途径,可能增强咖啡与膀胱癌风险之间的关联。这些发现为理解咖啡如何影响癌症发生提供了重要线索。 全球视角下的一致性发现 这些中国研究的发现与国际同行的研究结果形成了呼应。德黑兰医科大学此前发表在《科学报告》杂志的荟萃分析显示,较高的咖啡摄入量与肺癌风险增加28%相关。更为具体的是,该研究的剂量-反应分析发现,每天增加一杯咖啡与肺癌风险增加6%相关,这为咖啡摄入的安全阈值提供了量化参考。 图:论文截图 这种跨国研究结果的一致性增强了咖啡潜在致癌风险的可信度。不同人群、不同研究方法得出的相似结论表明,咖啡与某些癌症风险增加之间的关联可能具有生物学基础,而非统计学偶然。 值得注意的是,这些研究主要关注的是膀胱癌和肺癌两种特定癌症类型。膀胱癌作为泌尿系统最常见的恶性肿瘤,全球年新发病例约60万,发病率持续上升。肺癌则是全球癌症死亡的主要原因之一。这两种癌症风险的增加对公共健康具有重要意义。 图:论文截图 重新审视咖啡的健康效应 这些发现并不意味着完全否定咖啡的所有健康效应。此前大量研究确实显示咖啡具有抗氧化、抗炎等多种生物活性,与某些疾病风险降低相关。然而,最新的遗传学证据提醒人们,咖啡的健康效应可能比想象中更加复杂。 研究人员强调,适度控制咖啡摄入可能有助于降低癌症风险,特别是对于高风险人群。这一建议基于"过犹不及"的原则,即使是有益的物质,过量摄入也可能带来负面后果。 对于全球数十亿咖啡消费者而言,这些研究结果提供了重要的健康参考信息。虽然咖啡仍是许多人日常生活中不可或缺的饮品,但了解其潜在风险有助于人们做出更明智的饮食选择。未来研究需要进一步明确咖啡摄入的安全阈值,以及不同人群的风险差异。 参考文献: https://doi.org/10.1039/D4FO05538A https://doi.org/10.1007/s00394-025-03663-4 https://doi.org/10.1038/s41598-024-62619-6
交警发理想车主违停照留言区沦陷:李想直言已知哪个品牌在黑理想
快科技8月10日消息,近期,理想汽车再次遭遇黑公关事件,除了被指“销售截胡乐道L90订单”外,还有大量黑水军发布“理想车主素质差,乱停车”等内容,引起网友关注。 8月7日11时,江苏连云港交警的官方账号发布一条“违停随手拍”的视频,引发大量关注。截至发稿前,已有超25万点赞,超10万留言,超10万的转发。 之所以引发如此大的关注,可能跟视频开始引用的一张理想汽车的违停照有关。连云港交警官方账号的其他视频点赞量均在几百几千,而该条视频的评论区已沦陷,出现大量关于理想汽车的评论。 评论区中,有网友艾特理想法务部,还有网友调侃:“连云港交警顶住。” 在这之前,理想汽车CEO@李想发布视频称最近在网上被黑的很惨,不过他们已知道哪个品牌在黑理想,对方藏得很深。 对于“每次新车上市都遭遇黑水军”的问题,李想指出当年L9发布的时候,就有一波宣传说理想汽车倒闭了。到MEGA上市的时候大家也都知道。然后i8发布的时候,又是大量的这些舆情事件。 李想直言,每一次背后都有一个不同的品牌叫操控。这一次我们也知道哪个品牌在操控,但是其实背后也都是专业的水军机构。 责任编辑:雪花
颠覆性的存储技术:华人科学家实现10亿次擦写 改写存储产业格局
一项颠覆性的存储技术突破正在重新定义半导体产业的未来。75岁华人物理学家卢志远开发的自我修复闪存技术,将传统闪存的擦写次数从1万次大幅提升至10亿次以上,这一成就不仅为他赢得了2025年未来科学大奖,更为全球数据存储产业开启了新的技术纪元。 图丨卢志远(来源:资料图) 传统闪存技术面临的耐久性瓶颈长期困扰着整个行业。基于量子隧穿效应的存储机制虽然实现了数据的非易失性保存,但反复的"擦除-写入"循环会导致存储单元的绝缘层受损,限制了器件的使用寿命。这一物理局限性直接影响了从消费电子到企业级存储系统的可靠性和成本效益。 卢志远的团队通过深入研究发现了解决这一难题的关键路径。当存储单元中的原子因反复隧穿而偏离理想位置时,可以通过精确控制的加热过程重新排列原子结构,恢复绝缘层的完整性。这种"热修复"机制类似于金属疲劳后的退火处理,能够在不影响存储数据的前提下修复结构损伤。 技术突破的产业意义 这项技术的影响远超单纯的性能提升数字。在企业级应用中,存储设备的更换频率直接关系到总体拥有成本。传统闪存在高强度写入环境下可能数月内就需要更换,而新技术支持的设备理论上可以运行数十年而无需更换,这将从根本上改变数据中心的运营模式。 更为重要的是,卢志远团队在容量密度方面也实现了重大突破。通过工艺缩放和3D垂直堆叠技术的结合,他们已经实现在指甲盖大小的芯片上存储1000亿比特数据。这种密度的提升不仅满足了移动设备对小型化的需求,也为云计算和边缘计算提供了更强大的存储基础。 卢志远预测,在现有技术框架内,存储密度还能在当前基础上提升100倍。这一预期基于对材料特性和制造工艺的深度理解,以及对半导体物理极限的准确把握。如果这一目标得以实现,单个存储芯片将能够容纳相当于当前整个数据中心的信息量。 系统级优化思维 卢志远的技术创新不仅体现在器件层面,更重要的是他从系统整体角度思考问题的方法论。在闪存接口设计中,他选择将输出通道从8个减少到1个,这一看似降低性能的决定实际上大幅简化了系统布线,降低了整体成本和复杂度。 这种系统级思维在半导体产业中尤为珍贵。随着摩尔定律放缓,单纯的器件性能提升已无法满足系统需求的增长,需要通过架构创新和系统优化来实现整体性能的跃升。卢志远的方法为行业提供了重要的参考范式。 卢志远的技术成就还包括高密度每单元4比特存储、深度纳米级BE-SONOS器件,以及三维NOR闪存技术。这些创新共同构成了下一代非易失性存储技术的完整生态系统,为人工智能、5G通信和物联网等新兴应用提供了坚实的硬件基础。 产业前景与挑战 尽管技术突破令人振奋,但从实验室到大规模商业化仍面临诸多挑战。制造工艺的复杂性、成本控制和产能爬坡都需要时间来解决。此外,新技术与现有系统的兼容性也需要仔细考虑。 卢志远对未来保持乐观态度,他认为存算一体技术和3D堆叠将成为未来十到二十年的核心突破方向。通过让存储器直接参与计算,可以大幅降低数据传输延迟和能耗,这对于AI芯片和边缘计算尤为重要。 在全球半导体竞争日益激烈的背景下,卢志远的技术突破为中国在存储领域占据领先地位提供了重要机遇。随着国内人才储备的不断增强和研发投入的持续加大,这些基础性技术创新有望转化为产业竞争优势,推动整个生态链的协同发展。

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