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雷军:所有产业都值得用 AI 重做一遍

据财联社报道,小米集团创始人、董事长雷军近日接受专访时表示,未来五年,人工智能将对传统产业产生深刻影响,提出“所有产业都值得用AI再做一遍”的重磅论断。 雷军以小米汽车工厂为例,阐述了AI与传统制造融合带来的效率飞跃。他指出,通过结合X光机和AI视觉大模型对大压铸件进行检测,检测时间可压缩至2秒内,效率是人工的10倍,精度提升至人工的5倍以上,体现了AI对质量控制和生产效率的颠覆性提升。 他预测,人工智能与传统产业深度融合将开启一个新的万亿级大市场。同时,雷军强调,任何一家公司都无法独立掌握所有环节,因此需要与最强的伙伴携手合作,共同带动整个产业链升级。 除了自动化升级,雷军还透露了小米对未来工厂的设想:人形机器人进厂打工正成为现实。他预计,未来5年内,人形机器人将大面积在小米工厂上岗。他进一步指出,工厂应用只是第一步,家庭对人形机器人的需求更大、要求更高,预示着更大的市场空间。

摩尔线程发布 Torch-MUSA v2.7.0

摩尔线程近日正式发布PyTorch 深度学习框架的 MUSA 扩展库——Torch-MUSA v2.7.0,新版本在功能集成、性能优化与硬件支持方面实现进一步突破。 自v2.5.0起,Torch-MUSA版本号已与PyTorch主版本号保持同步,便于开发者进行版本识别与管理。新版本进一步集成muSolver与muFFT等计算加速库,显著提升复杂计算任务的执行效率;同时新增对统一内存设备(Unified Memory)的UMM支持,有效优化内存使用效率。 此外,新版本继续保持与最新MUSA SDK的兼容性,支持使用MUSA SDK 4.2.0至4.3.0及更高版本进行编译。目前Torch-MUSA专属支持的算子总数已超过1050个,系统在性能与稳定性方面均实现进一步提升。 v2.7.0版本主要更新内容 新增特性 动态双精度转换(Dynamic Double Cast) 用户可通过设置环境变量export TORCH_USE_MUSA_DOUBLE_CAST=1,开启Float64数据类型算子的动态转换功能,torch_musa将使用float32作为计算数据类型。 分布式检查点(Dist...

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