
在进入智能手机和平板电脑市场方面,英特尔一直困难重重,并亏损数十亿美元。但英特尔不会放弃。
当地时间周四,英特尔董事长安迪·布赖恩特(Andy Bryant)在投资者会议上表示,尽管出现巨额亏损,英特尔不会放弃移动业务,“我不能说我对亏损感到自豪,但我已经不像一年前那样感到难堪”。
布赖恩特说,未来英特尔不会继续容忍出现如此巨额的亏损,移动业务业绩将会改进,“这是我们为多年来不重视移动业务付出的代价,我们正在重返移动市场”。
英特尔一直在为重返快速增长的移动市场投入巨额资金,目的是减轻对停滞,甚至滑坡的PC市场的依赖。迄今为止,英特尔在移动市场上的努力并未大获全胜,高通、联发科等对手已经控制了移动设备芯片市场。另外一家强大厂商的加入,无疑会打压移动设备的价格,为消费者提供更多选项。
英特尔在移动市场上还有很长的路要走。尽管第三季度营收和利润双双超过预期,英特尔移动芯片业务部门亏损10亿美元(约合人民币61.4亿元)。英特尔曾表示,预计明年移动芯片业务部门将继续亏损。英特尔周一表示,将整合移动和PC芯片部门。
英特尔移动处理器或调制解调器芯片已经被应用在数款产品中,其中包括华硕PadFone X Mini平板手机和三星Galaxy Alpha智能手机。英特尔移动芯片主要被应用在入门级平板电脑中,英特尔还因此向厂商提供补贴。
尽管移动芯片业务存在问题,但英特尔的主业——销售PC和数据中心芯片,仍然强劲。宣布明年营收将比分析师预期高“中等个位数”后,今天常规交易中,英特尔股价上涨1.6美元(约合人民币9.8元),涨幅为4.66%,报收于35.95美元(约合人民币220.79元)。
英特尔CEO科再奇(Brian Krzanich)周四表示,预计明年推出新款SoFIA智能手机芯片,为更多移动设备增添RealSense 3D摄像头技术后,移动芯片销售将会增长,“我们进入该业务领域的目的是赚钱,而非亏损,但赚钱是一项长期计划”。
好文章,需要你的鼓励
浙江大学团队提出动态专家搜索方法,让AI能根据不同问题灵活调整内部专家配置。该方法在数学、编程等任务上显著提升推理准确率,且不增加计算成本。研究发现不同类型问题偏爱不同专家配置,为AI推理优化开辟新路径。
清华大学研究团队提出SIRI方法,通过"压缩-扩张"交替训练策略,成功解决了大型推理模型"话多且准确率低"的问题。实验显示,该方法在数学竞赛题上将模型准确率提升43.2%的同时,输出长度减少46.9%,真正实现了效率与性能的双重优化,为AI模型训练提供了新思路。
南洋理工大学与腾讯联合研究团队开发出Rolling Forcing技术,实现AI视频实时流式生成的重大突破。该技术通过滚动窗口联合去噪、注意力锚点机制和高效训练算法三项创新,解决了长视频生成中的错误累积问题,可在单GPU上以16fps速度生成多分钟高质量视频,延迟仅0.76秒,质量漂移指标从传统方法的1.66降至0.01,为交互式媒体和内容创作开辟新可能。
华中科技大学研究团队发现,通过让AI模型学习解决几何问题,能够显著提升其空间理解能力。他们构建了包含约30000个几何题目的Euclid30K数据集,使用强化学习方法训练多个AI模型。实验结果显示,几何训练在四个空间智能测试基准上都带来显著提升,其中最佳模型达到49.6%准确率,超越此前最好成绩。这项研究揭示了基础几何知识对培养AI空间智能的重要价值。