


La singularité est arrivée, partons ensemble vers la montagne et la mer ! Le sommet « 2023 Jiazi Gravity X Intelligent New Generation » s'est tenu avec succès
Le 25 avril, "Aller vers les montagnes et les mers·2023 Jiazi Gravity" a été organisé par le groupe de réflexion de l'industrie technologique chinoise "Jiazi Guangnian" et soutenu par le Shanghai Le sommet de l'Association de l'industrie des services d'information « X Intelligent New Generation » s'est tenu à Shanghai. Sur place, plus de 30 invités et des centaines de praticiens de la technologie ont prêté attention à la nouvelle génération d'intelligence artificielle et ont recherché de nouvelles opportunités pour l'intégration de la technologie et de l'industrie.
Lors du sommet, Zhang Yijia, fondateur et PDG de Jiaziguangnian, a publié le rapport sur les tendances du 九子光年thinktank""La singularité est arrivée, allons à la montagne et les mers ensemble "2023 New Intelligent Era ——1 Anchor Point and 40 Discriminants", a résumé les trois lois du développement technologique, et a pris les devants dans l'industrie pour proposer le concept de "L'importance du rapport énergétique" et a lancé le "Système de coordonnées du ciel étoilé Jiazi Lightyear", ainsi que 40 discriminants des nouvelles tendances dans les industries scientifiques et technologiques dérivés sur la base du système de coordonnées.
En outre, afin de féliciter les entreprises et les institutions qui ont réalisé des réalisations exceptionnelles dans le domaine de l'IA, Jiazi Guangnian a annoncé le classement des « 20 entreprises innovantes Star » et des « investissements AIGC les plus actifs de Chine. en 2023, lors du sommet des Institutions, deux catégories de listes récompensent respectivement les contributeurs exceptionnels aux entreprises innovantes et aux institutions d'investissement dans le contexte de l'ère AIGC.
1 point d'ancrage et 40 discriminants, détaillent ce qui va se passer dans le futur
Le sommet s'ouvre, Zhang Yijia, fondateur et PDG de "Jiazi Guangnian", l'avatar numérique de (Miss A), "Miss B", a prononcé un discours d'ouverture.
C'est la première visite de Miss B à Shanghai depuis ses débuts en 2019. "Mlle Yi a mentionné que la nouvelle ère de l'IA est en marche et que d'innombrables passionnés de technologie se sont déjà lancés dans un nouveau voyage." En tant que groupe de réflexion dans l’industrie technologique chinoise, Jiaziguangnian a rempli sa mission et sa vision de « promouvoir l’industrialisation technologique et le processus technologique industriel de la Chine » et d’accompagner les futurs géants de l’industrie technologique avec « la cognition, les liens et le service ».
Par la suite, Zhang Yijia a publié le rapport sur les tendances du groupe de réflexion Jiazi Guangnian ""La singularité est arrivée, allons ensemble vers les montagnes et les mers" Nouvelle ère intelligente 2023 - 1 point d'ancrage et 40 Mode jugements".
Dans ce rapport sur les tendances du groupe de réflexion Jiaziguangnien, Trois lois fondamentales du développement technologique mentionnées en premier.
Loi 1 : La trajectoire de développement de la technologie est « irréversible » 🎜#Loi 2 : L'énergie et l'information sont les deux maîtres du progrès technologique humain
#🎜 🎜#Loi 3 : La clé du progrès technologique L'essence est de favoriser la transformation de l'information et de l'énergie, d'utiliser les outils de production pour changer le monde physique, puis de rencontrer besoins humains
Afin d'analyser plus précisément l'aune du progrès de la civilisation, Zhang Yijia a proposé et interprété le concept original de « Jiuzi Light Years » —— Le « ratio crédit/énergie » constitue le point d'ancrage principal du développement scientifique et technologique.
Calculé en divisant la quantité par la quantité d'énergie consommée par unité de temps . Il peut refléter le niveau d’information mobilisable par unité d’énergie.
Le rôle du rapport signal/énergie peut non seulementrefléter la quantité d'informations qui peut être contrôlé par une unité d'énergie
, il peut également refléter le niveau technologique global avancé de la société ,
, et directement # 🎜🎜# reflète le niveau des grands modèles d'IA , il peut également refléter le niveau de numérisation de l'entreprise, la relation entre la consommation d'énergie de l'industrie et la numérisation.
Selon Jiazi Guangnian, avec le rapport signal/énergie comme point d'ancrage, le futur développement social présentera deux voies :
Afin de fournir à l'industrie un système discriminant et coordonné pour trouver de nouvelles orientations, Explorant la nouvelle tendance sous la singularité et fournissant une règle de mesure, Jiazi Lightyear s'appuie sur les deux dimensions clés du rapport signal/énergie et de l'espace d'autonomisation, et en mesurant différentes technologies et différentes pistes industrielles, Innovation propose le 2023 " Époque Jiazi Lightyear Le système de coordonnées et le système de coordonnées du ciel étoilé offrent à l'industrie un angle d'évaluation et d'observation plus professionnel.
Zhang Yijia estime que les nouveaux développements technologiques nécessitent de nouvelles façons de juger. Le système de coordonnées du ciel étoilé Jiuzi en années-lumière, ainsi que l'interaction et la collision des deux dimensions clés du rapport signal/énergie et de l'espace d'autonomisation, nous fournissent sans aucun doute de nouvelles méthodes d'orientation et d'évaluation pour trouver de nouvelles directions pour l'évolution de la productivité. .
Basé sur le système de coordonnées du ciel étoilé Jiazi Lightyear, Jiazi Lightyear a dérivé 40 nouvelles directions dignes d'attention, ainsi que 40 discriminants correspondant aux nouvelles directions. Il couvre non seulement l'amélioration du rapport signal/énergie qui peut fournir un niveau d'intelligence, un niveau de numérisation et un niveau d'efficacité énergétique, mais inclut également l'orientation visant à permettre à l'espace de permettre la transformation et le développement de diverses industries, la responsabilité sociale et de promouvoir transformation économique.
Pour Jiazi Guangnian, ces nouvelles orientations favoriseront l'évolution et l'amélioration continues de la productivité de l'ensemble de la société.
Dialogue au sommet des célébrités pour discuter des moments forts, des points de compétition et des tournants de la nouvelle génération
Dans le forum du sommet, Zhang Yijia, fondateur et PDG de Jiazi Lightnian, a rencontré Lu Lei, secrétaire général de la Shanghai Information Service Industry Association et Keda Xun Hu Yu, co-fondateur de Feifei et président de Lingsi Technology, Shang Rong, vice-président du groupe R&D de Microsoft Asie-Pacifique, Huang Minlie, professeur associé permanent du département d'informatique de l'Université Tsinghua & fondateur de Lingxin Intelligence Company, et Zhang Lu, partenaire fondateur de Fusion Fund, ont présenté conjointement "Ensemble" sur le thème "Aller vers les montagnes et les mers : points forts, points de concurrence et tournants de la nouvelle ère intelligente", une merveilleuse discussion a eu lieu.
En partant de leurs propres rôles dans l'industrie, en se concentrant sur l'industrie, le monde universitaire, la recherche, le gouvernement, les entreprises, l'investissement et les services, les invités ont présenté la meilleure posture d'entrée pour les participants actuels et ont présenté les problèmes auxquels ils prêtent actuellement attention.
Hu Yu a déclaré en parlant du problème de sélection de chemin de l'intelligence artificielle que beaucoup de gens y croient à cause de ce qu'ils voient. Du point de vue de la recherche de profits commerciaux, le suivi est celui qui permet le plus d'économiser du travail. Mais d’un point de vue scientifique, nous devons essayer diverses voies.
Selon Lu Lei, tout le monde croit en voyant, pas en croyant. Tout simplement parce que nous sommes de tailles différentes. Après l’émergence de ChatGPT, le rythme de construction du côté de la gouvernance s’est considérablement accéléré.
Du point de vue de l'histoire du développement de Microsoft et d'OpenAI, Shang Rong estime que tous les praticiens ne devraient pas se sous-estimer, car le succès n'est pas facile.
Zhang Lu, du point de vue de nombreuses années d'investissement dans la Silicon Valley, a souligné : « Premièrement, nous ne devrions pas déifier ChatGPT et l'intelligence artificielle générative ; deuxièmement, il existe diverses innovations dans le monde universitaire, mais OpenAI est très pratique et a adopté une approche unique. C'est la voie la plus proche de la commercialisation et des scénarios d'application pratiques, c'est pourquoi il existe tant de possibilités d'application une fois qu'elle est mise en œuvre.
Et Huang Minlie estime que la diversité des choix d'itinéraires est une question très importante. Les gens fabriquaient de nombreux petits modèles beaux et élégants, mais ces modèles ne sont plus à la mode. Que cela soit bon ou mauvais mérite une profonde réflexion de la part de tous.
Quatre grands forums thématiques pour comprendre ce qui devrait être et ce qui est dans la nouvelle ère de l'intelligence
À partir de la séance de l'après-midi, des dizaines de leaders de l'industrie nous ont prononcé de nombreux discours merveilleux et quatre tables rondes thématiques.
Tout d'abord, Fang Han, PDG de Kunlun Technology, a partagé avec le public le thème « Grand modèle routier « Tiangong » de Kunlun Technology et perspectives de commercialisation ». Fang Han estime que les grands modèles ont réalisé le plus grand transfert de connaissances de l'histoire, permettant aux personnes de n'importe quelle langue dans le monde d'utiliser de grands modèles pour apprendre et transférer des connaissances, ce qui a généré des opportunités commerciales sur les marchés étrangers.
Il estime que puisque les grands modèles sont intrinsèquement biaisés, chaque pays devrait développer son propre modèle linguistique. Pour les entreprises chinoises, il existe de nombreuses opportunités de participer à des concours d’armement à grande échelle. Outre les États-Unis, les entreprises chinoises comptent également le plus grand nombre d’entreprises participantes.
Yang Fan, co-fondateur de SenseTime et président du Large Device Business Group, a partagé « De nouvelles opportunités pour le développement de l'industrie de l'IA apportées par la vague de grands modèles ».
Selon Yang Fan, la technologie de l'intelligence artificielle s'est améliorée au cours des dix dernières années et l'échelle des modèles a également augmenté. Ces dernières années, l’intelligence artificielle a fait des progrès décisifs dans certains domaines importants et a été mise en œuvre.
À l'heure actuelle, les grands modèles d'IA généraux peuvent déjà effectuer des recherches scientifiques interdisciplinaires, la génération de contenu et d'autres travaux. Cependant, son délai de commercialisation est encore très court et les praticiens doivent encore continuer à y contribuer.
Mme Chen Liping, co-fondatrice et vice-présidente senior de Silicon Intelligence, a partagé le thème « L'évolution de la vie 3.0 : créer 100 millions de main-d'œuvre basée sur le silicium pour le monde ».
Chen Liping estime que l'essor de la Chine, l'essor des femmes, l'essor des actifs binaires et l'essor de la vie basée sur le silicium, ces quatre tendances majeures affecteront profondément le processus de développement de l'humanité. Tous les peuples ont vécu de nombreuses expériences historiques. étapes de ces quatre hausses, et maintenant L'essor de la vie à base de silicium est également une tendance majeure.
Dans le processus de développement de la vie à base de silicium, l'étape du jumeau numérique est le point de départ de la vie numérique. Cependant, en fin de compte, si la vie à base de silicium doit être popularisée, elle doit avoir une valeur commerciale afin d'être continuellement promue. l’investissement dans la puissance de calcul et la connaissance et promouvoir l’évolution de la vie numérique.
Mme Liu Yao, analyste de gestion chez Jiazi Guangnian, a partagé avec le public le « Rapport sur les perspectives des applications et des pratiques de l'AIGC 2023 : une attaque globale de la substitution de la production à la réingénierie des processus ».
Selon Liu Yao, la plus grande valeur de l'AIGC dans la pratique des entreprises est qu'elle fournit de nouvelles idées et faisabilité en matière d'affaires et de gestion. Premièrement, le processus de production de contenu comporte de nombreuses étapes remplaçables. Par conséquent, l'ensemble du processus de diffusion du contenu sera plus efficace ; deuxièmement, lorsque le processus d'interaction change, notre travail changera également ; troisièmement, nous constatons souvent qu'il y a des données manquantes ou incomplètes dans le processus de numérisation, ce qui a un impact énorme sur le L’analyse est défavorable. En traitant le langage naturel, les données non structurées et les données d'image, AIGC peut remplir les espaces redondants dans les données, ce qui facilite leur traitement.
Et Zhou Jian, fondateur et PDG de Lanma Technology, a partagé avec nous "Une nouvelle réflexion sur l'automatisation dans la nouvelle ère intelligente". Zhou Jian estime que depuis les débuts du développement de l'intelligence artificielle jusqu'à aujourd'hui, les percées technologiques ont permis de débloquer de nouveaux scénarios et de réduire les coûts correspondants. Cela a apporté d’énormes changements dans l’ensemble de l’écosystème entrepreneurial de l’IA.
Grâce à des technologies telles que les grands modèles d'IA et le low-code, l'automatisation des activités d'entreprise et l'exploration de processus deviendront de plus en plus simples à l'avenir, et les méthodes d'interaction homme-machine subiront également d'énormes changements. Dans le passé, les gens devaient s'adapter aux machines, mais désormais, les machines peuvent interagir avec les gens via le langage naturel pour atteindre ensemble leurs objectifs de travail, ce qui améliore considérablement l'efficacité.
He Dan, co-fondateur et directeur de la marque de Black Mirror Technology, a partagé avec le public le thème "Technologie et opportunités commerciales à l'ère de la réalisation de l'imagination".
Le point de vue de He Dan est que l’environnement commercial actuel est entièrement axé sur le contenu, donc davantage de contenu de haute qualité deviendra le cœur de la prochaine génération d’entreprises. Le contenu n’est pas seulement du texte, mais prend également de nombreuses formes telles que des images, de l’audio et de la vidéo. Le contenu futur correspondra parfaitement à l’expérience utilisateur réelle.
Il est évident que l’IA générative joue un rôle clé dans le processus global de contentisation des entreprises. Dans le processus de développement de l’IA générative, nous sommes confrontés à deux défis et opportunités. Premièrement, la génération de textes, de graphiques, de sémantiques et de graphiques tridimensionnels doit être réalisée sur la base de l'IA générative. Deuxièmement, ces défis reposent également sur les opportunités auxquelles nous sommes confrontés.
Dans la table ronde sur le thème « Après demain : entrer dans l'ère de l'intelligence artificielle générale », Liu Quan, directeur technique de Weizhi Technology, Xue Guirong, fondateur et PDG de Tiandi, Wang Xiangjun, co-fondateur et algorithme en chef de Qiyuan World, et Ren Wang Zhe, co-fondateur de Tezan, Zhang Peng, partenaire de Northern Light Venture Partners, et Jiazi Guangnian Wang Bo ont lancé une discussion sur des sujets tels que la définition de l'intelligence, la frontière entre les humains et les machines et la « terre privée » des humains. .
Dans la table ronde sur le thème "Progrès constant et à long terme : grands modèles, grande puissance de calcul et développement durable - Infrastructure dans la nouvelle ère intelligente", Chen Yunwen, président-directeur général de Daguan Data, et architecte de l'écosystème de startups d'Amazon Cloud Technology Kong Lei, chef technique de l'équipe, Liang Xiaoyao, professeur du département d'informatique et d'ingénierie de l'université Jiao Tong de Shanghai et fondateur de la plateforme open source GPGPU « Blue and White Porcelain », Yao Xin, co-fondateur de PPIO, Zhang Gaonan, associé directeur de Huaying Capital, et Xu Fang, vice-président senior de Yizhu Technology. Les 6 invités ont discuté ensemble des différentes possibilités de réalisation du grand modèle.
Dans la table ronde sur le thème "Laisser fleurir cent fleurs : briser et construire dans le monde du contenu à l'ère de l'AIGC", Chen Liping, co-fondateur et vice-président senior de Silicon Intelligence, fondateur de Lingyu Intelligence et co-fondateur de Liulishuo Lin Hui, fondateur et PDG de Yunbo Technology Mei Song, co-fondateur de Yuanyu Intelligence Zhu Lei, partenaire de Jinshajiang United Capital Management Zhou Qi, partenaire de Yuanhe Origin et partenaire du Nanjing Zhizi Integrated Circuit Industry Fund Le Jinxin a discuté ensemble Le grand modèle remodèle l'écologie des applications d'origine, le modèle commercial et la logique métier sous-jacente.
Le moment fort, les sept meilleures listes ont été annoncées
Afin de féliciter les entreprises et les institutions qui ont réalisé des réalisations exceptionnelles dans le domaine de l'IA, "Jiazi Guangnian" a annoncé le
"Star 20 Innovative Enterprises" à le site du sommetet "Les institutions d'investissement AIGC les plus actives de Chine en 2023" deux listes félicitant respectivement les contributeurs exceptionnels aux entreprises et institutions d'investissement innovantes dans le contexte de l'ère AIGC.
2023 China AI Computing Power Layer Innovation Enterprise
2023 China AI Data Platform Innovation Enterprise
2023 China AI Basic Large Model Innovation Enterprise
2023 China AIGC Entreprise innovante
2023 China AI Application Layer Innovation Enterprise
2023 China Yuanverse Innovation Enterprise
2023 L'institution d'investissement AIGC la plus active de Chine
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
