Cognizant（纳斯达克股票代码：CTSH）今日宣布推出AI Training Data Services，该全新解决方案旨在帮助企业快速且大规模地构建、微调和实施AI模型。 Cognizant 凭借其作为数据与AI模型训练合作伙伴的深厚经验，继服务于部分领先的数字原生企业后，现正将这一专长应用于全球2000强客户，推动AI创新。
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人工智能（AI）和机器学习（ML）是使系统能够从数据中学习、进行推理并随着时间的推移提高性能的关键技术。这些技术通常用于大型数据中心和功能强大的GPU，但在微控制器（MCU）等资源受限的器件上部署这些技术的需求也在不断增加。
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根据托马斯·库恩的《科学革命的结构》，范式是一种普遍认可的科学成就，奠定了某一科学共同体（如物理学家、生物学家群体）在特定时期内共同接受的理论体系、方法论与价值标准的集合，为一个领域的快速发展提供了共识基础和快速发展的保障。
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随着高解析度音频应用的不断发展和广泛部署，诸如USB与I2S之间等不同专业接口之间的高品质音频转换需求日益增长，由此带来了实现高性能、高实时性与高灵活性的新挑战。
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近年来，伴随着生成式AI与大语言模型的快速发展，用来训练AI大模型的数据量越来越庞大，单芯片晶体管密度却已逼近物理与经济双重极限。以GPT-4为例，其训练参数量达到了1800B，OpenAI团队使用了25000张A100，并花了90-100天的时间才完成了单次训练，总耗电在2.4亿度左右，成本约为6300万美元。
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感测技术为边缘赋予了认知能力。它构建了环境理解的基础——理解环境中正在发生什么，谁在互动，以及发生了哪些变化。在智能边缘生态系统中，感测既是触发器、输入源，也是促使原始数据转化为智能决策的关键纽带。
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当涉及到技术创新时，图像传感器的选择是设计和开发各种设备过程中一个至关重要的环节，这些设备包括专业或家庭安防系统、机器人、条形码扫描仪、工厂自动化、设备检测、汽车等。选择最合适的图像传感器需要对众多标准进行复杂的评估，每个标准都会影响最终产品的性能和功能。从光学格式和、动态范围到色彩滤波阵列（CFA）、像素类型、功耗和特性集成，这些标准的考虑因素多种多样，错综复杂。
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陈旧的电能计量意味着效率、准确性甚至电网可靠性较低，这不仅给电力企业的基本运营效益带来压力，还会直接拖累电力供应的稳定性和合理价格，影响到社区和家庭的日常生活和预算。
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在这个高速发展的时代，无论是健身、竞技、兴趣活动，还是康复训练，对身体表现的感知与理解，正成为提升表现、实现突破的关键。如今，先进技术正为我们架起一座桥梁，将每一次身体活动转化为有价值的洞察，帮助我们更聪明地训练、更高效地恢复、并持续提升表现。
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在AI发展日新月异的今天，AI智能体无疑正处在技术前沿。近日，IBM发布了通用型企业级AI智能体（IBM Computer Using Generalist Agent，此后简称IBM CUGA）的重要突破，引发业界广泛关注。
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