dimerostemma pantanalense d.m.mendes＆a.m.teles，Mendes，Dorneles Welker，Dorneles＆Teles，Farinaccio＆Teles，2025年，doi.org/10.11646/phytotaxa.659.3.3.5.5.59.3.3.5 AbstractDimerostemma Pantanalense是一种新物种，在本文中进行了描述，说明和讨论。该物种只能在巴西潘塔纳尔的Mato Grosso do Sul State的Ladário和Corumbá市政府中找到。由于城市化的前进和泛鼠大火的风险，它被初步归类为严重濒危
Google: How to make any AMD Zen CPU always generate 4 as a random number
发现恶意微代码漏洞，至少针对 Epycs 推出修复程序谷歌人不仅已经找到了如何突破 AMD 安全性的方法 - 允许他们将非官方微代码加载到其处理器中以根据需要修改硅片的行为 - 而且还通过生成微代码补丁证明了这一点，该补丁使得芯片在被要求输入一个随机数时始终输出 4。
#459 – DeepSeek, China, OpenAI, NVIDIA, xAI, TSMC, Stargate, and AI Megaclusters
Dylan Patel 是 SemiAnalysis 的创始人，SemiAnalysis 是一家专门从事半导体、GPU、CPU 和 AI 硬件的研究和分析公司。 Nathan Lambert 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的研究科学家，也是人工智能博客 Interconnects 的作者。感谢您的收听 ❤ 查看我们的赞助商：https://lexfridman.com/sponsors/ep459-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单，并提供反馈、提交问题、联系 Lex 等。成绩单：https://lexfridman.com/deepseek-dylan-patel-nathan-lambe
Уязвимость чипов AMD может потребовать чрезвычайных мер безопасности
向 CPU 注入恶意微代码是一种非常阴险的攻击媒介，很难识别和消除。
Neural Processing Units (NPUs): The Driving Force Behind Next-Generation AI and Computing
就像 GPU 曾经在 AI 工作负载方面超越 CPU 一样，神经处理单元 (NPU) 将通过提供更快、更高效的性能来挑战 GPU——尤其是对于生成式 AI，其中大规模实时处理必须以闪电般的速度和更低的成本进行。问题是 NPU 是如何工作的，为什么它们会超越 […] 文章《神经处理单元 (NPU)：下一代 AI 和计算背后的驱动力》首先出现在 Unite.AI 上。
AI’s Growing Appetite for Power: Are Data Centers Ready to Keep Up?
随着人工智能 (AI) 的飞速发展，其能源需求正使数据中心不堪重负。下一代人工智能技术（如生成式人工智能 (genAI)）不仅改变了行业，而且其能源消耗影响着几乎所有数据服务器组件，从 CPU 和内存到加速器和网络。GenAI 应用程序（包括 Microsoft 的 Copilot 和 OpenAI 的 ChatGPT）需要更多的能源 […] 文章 AI 对电力的日益增长的需求：数据中心准备好跟上了吗？首先出现在 Unite.AI 上。
This Nvidia-powered laptop now lowest price all year — Cyber Monday save $400
配备 Nvidia GeForce RTX 4050 GPU 和最新 Intel Core Ultra 7 CPU 的戴尔 Inspiron 16 Plus，这个网络星期一只需 1,100 美元即可购买。
Ubitium Secures $3.7M to Revolutionize Computing with Universal RISC-V Processor
半导体初创公司 Ubitium 推出了一款突破性的通用处理器，有望重新定义计算工作负载的管理方式。这款创新芯片将处理能力整合到一个高效的单元中，无需 CPU、GPU、DSP 和 FPGA 等专用处理器。通过摆脱传统的处理架构，Ubitium 将简化 […]The post Ubitium 获得 370 万美元，通过通用 RISC-V 处理器彻底改变计算方式首次出现在 Unite.AI 上。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我们需要非常小心地构建更好的人工智能，而无需人类参与干预：https://arstechnica.com/ai/2024/10/the-quest-to-use-ai-to-build-better-ai/老实说，他关于人工智能被炒作的说法并没有错。而且我同意，一旦炒作逐渐平息，它就会变得有用：https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/linus-torv
No, Michele. Catherine Did Not Endorse You.
昨天，现任北卡罗来纳州立大学校长凯瑟琳·特鲁伊特 (Catherine Truitt) 发布了一张自己站在“我投票了，你投票了吗？”标语前的照片。她说：“我们的 @ncpublicschools 学生应该得到一位经验丰富的学校领导。”特鲁伊特本可以消除所有疑虑，只需说她投票给了莫·格林 (Mo Green)。她暗示她不会……继续阅读不，米歇尔。凯瑟琳没有支持你。
Microsoft’s Inference Framework Brings 1-Bit Large Language Models to Local Devices
2024 年 10 月 17 日，微软宣布推出 BitNet.cpp，这是一个旨在运行 1 位量化大型语言模型 (LLM) 的推理框架。BitNet.cpp 是 Gen AI 的一项重大进展，它能够在标准 CPU 上高效部署 1 位 LLM，而无需昂贵的 GPU。这一发展使 LLM 的访问变得民主化，使其可以在各种 […]文章《微软的推理框架将 1 位大型语言模型带到本地设备》首先出现在 Unite.AI 上。
2024 年 10 月 3 日Doctor Web 病毒分析师发现了一种新的 rootkit 修改版，该修改版会在受感染的 Linux 机器上安装 Skidmap 挖矿木马。该 rootkit 被设计为一个恶意内核模块，通过提供有关 CPU 使用率和网络活动的虚假信息来隐藏矿工的活动。这种攻击似乎是无差别的，主要针对企业部门——大型服务器和云环境——在这些领域可以最大限度地提高挖矿效率。Redis 数据库管理系统是世界上最受欢迎的 NoSQL 数据库：Redis 服务器被 X（前身为 Twitter）、Airbnb、亚马逊等大型公司使用。它的优势显而易见：最高性能、极小的内存占用以及对各种数据
CREVIS Chooses Pleora eBUS Solution for Latest Generation of GigE Vision and USB3 Vision Cameras
与竞争方法相比，eBUS Receive 将 CPU 使用率降低了 20% 以上，确保机器视觉应用的低延迟和高可靠性
GGUF Quantization with Imatrix and K-Quantization to Run LLMs on Your CPU
为您的 CPU 提供快速准确的 GGUF 模型继续阅读 Towards Data Science »
Optimizing Large Language Models (LLMs) on CPUs: Techniques for Enhanced Inference and Efficiency
基于 Transformer 架构构建的大型语言模型 (LLM) 最近取得了重要的技术里程碑。这些模型在理解和生成类似于人类的写作方面的卓越技能对各种人工智能 (AI) 应用产生了重大影响。尽管这些模型运行良好，但文章《在 CPU 上优化大型语言模型 (LLM)：增强推理和效率的技术》首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
The Ultimate Handbook for LLM Quantization
深入研究 LLM 量化和技术照片由 Siednji Leon 在 Unsplash 上拍摄 CPU 上的 LLM？是的，你没听错。从处理对话到创建自己的图像，AI 自诞生以来已经取得了长足的进步。但它也带来了瓶颈。随着模型的扩展，它们的计算需求也在增加。AI 开始严重依赖计算能力。为了满足这些需求，我们转向了 GPU，剩下的就是历史了。许多设备没有强大的 GPU，因此错过了 AI 功能。有必要缩小这些模型的大小和功能，以便在计算能力有限的设备（如手机或仅配备 CPU 的计算机）上运行 AI 模型。早期的努力包括修剪和蒸馏等技术。然而，这些方法对于通常具有大规模架构的 LLM 来说并不可行。最近
Нехватка процессоров вынуждает гиперскейлеров создавать собственные чипы
大型科技公司正在积极投资新的计算架构，以实现其在人工智能领域的雄心勃勃的计划。
