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光芯片能否代替电子芯片？破解 AI 「算力荒」
编辑 | ScienceAI摩尔定律的描述已经非常快了——盘算机芯片每两年左右就会安装两倍数量的晶体管，从而在速度和服从上产生重大飞跃。但深度学习时代的盘算需求增长速度更快——这种速度可能不可持续。论文链接：，2026 年人工智能消耗的电力将是 2023 年的 10 倍，而当年的数据中心消耗的能源将相当于日本一个国家一年的能源消耗。报告链接：「人工智能所需的[盘算能力]每三个月就会翻一番，速度远远…- 5
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顶尖AI钻研者，华夏贡献26%：全世界能人智库敷陈出炉
建设大学 AI 专业，大力投入产业发展，现在成效已逐渐显现。2019 年，《麻省理工科技评论》报道了一份关于华夏人工智能能人库增长速度的敷陈。敷陈的主要发现非常有趣：在过去十年中，来自华夏的人工智能精英学者数量翻了 10 倍，但留在华夏事务的人相对较少。本周，这份敷陈背后的智库发布了一份最新分析敷陈，显示了全世界人工智能能人的构成自此之后发生了怎样的变化——在这个关键时期，人工智能产业发生了重大转…- 3
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图神经网络正确预计有机化合物性质，加速静态电池的设计
编辑/绿萝大规模从头估计与布局预计的进步相结合，在有机功能资料的发觉中发挥了重要作用。目前，在有机资料的广阔化学空间中，只发觉了一小部分。实验和估计研讨职员都需要加速探索未知的化学空间。来自美国国家可再生能源实验室（NREL）、科罗拉多矿业学院和伊利诺伊大学的研讨职员展示了一种可以正确预计有机化合物性质的呆板进修方法。展示了基态（GS）和更高能量布局的平衡训练数据集，对使用通用图神经网络（GNN）…- 4
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