Are entangled qubits following a quantum Moore's law?
最近的一些实验显示了可能纠缠的量子位数量急剧增加，这与摩尔定律相呼应，以提高传统芯片的计算能力
The Law of Computing Power: Moore’s Law
摩尔定律：解锁计算计算法定律的无限潜力：摩尔定律首先出现在AI Parabellum上•您的成功AI AI工具目录以获得成功。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
Nearly 80% of Training Datasets May Be a Legal Hazard for Enterprise AI
LG AI研究的最新论文表明，据说用于培训AI模型的“开放”数据集可能会提供错误的安全感 - 发现在五个AI数据集中，近四个被标记为“商业上使用”的数据集实际上包含隐藏的法律风险。这种风险范围从包含未公开的受版权保护材料到[…]邮政将近80％的培训数据集可能是企业AI的法律危害，首先是在Unite.ai上出现的。
Nvidia CEO Insights: AI Chips Surpass Moore’s Law
为什么重要：Nvidia AI 芯片超越摩尔定律，以更智能、更快速、更可持续的创新改变技术。
Black Hole Detectors Fulfill Moore’s Law
一个著名的预测是，微芯片会随着时间的推移呈指数级改进，这可以应用于不相关的发展，例如用于发现碰撞黑洞的技术
Jim Keller: Moore’s Law, Microprocessors, Abstractions, and First Principles
Jim Keller 是一位传奇的微处理器工程师，曾在 AMD、Apple、Tesla 和 Intel 工作过。他因在 AMD K7、K8、K12 和 Zen 微架构、Apple A4、A5 处理器方面的工作以及 x86-64 指令集和 HyperTransport 互连规范的合著者而闻名。此对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在
Why Data Is the Unsung Hero of AI Strategy
AI淘金热 - 从飞行员和实验到企业规模和战略摩尔定律，在AI方面确实在发挥作用。 AI的需求量很大，每个企业都采用AI。创新还可以通过新的AI模型，AI代理和新技术来推动这一需求[…]为什么数据是AI策略的无名英雄，首先出现在Unite.ai上。
AI Singularity and the End of Moore’s Law: The Rise of Self-Learning Machines
摩尔定律是预测技术进步多年的黄金标准。英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）于1965年提出，芯片上的晶体管数量每两年翻一番，使计算机随着时间的推移更快，较小和便宜。这种稳定的进步推动了从个人计算机和智能手机到[…] AI奇异性和摩尔定律的结束的一切：自学机器的兴起首先出现在Unite.ai上。
VC Head Reveals "Most Important Graph Ever Conceived"
VC 负责人揭示“有史以来最重要的图表” 美国商人和风险投资家 Stephen Jurvetson 在 X 上的一篇文章中阐述了摩尔定律在计算能力进步方面超过一个世纪的历史。Jurvetson 是 Future Ventures 的创始人，曾为 Skype、SpaceX、Tesla、Zoox、Boring Company 和其他初创公司提供资金，他用颜色标记了从机械到继电器到真空管到晶体管再到集成电路的转变。他指出，“摩尔定律最近从 GPU（绿点）过渡到 ASIC（黄点和橙点），而 NVIDIA Hopper 架构本身就是一个过渡物种——从 GPU 到 ASIC，8 位性能针对 AI 模型进行
#72 – Scott Aaronson: Quantum Computing
Scott Aaronson 是德克萨斯大学奥斯汀分校的教授，也是该校量子信息中心主任，之前曾是麻省理工学院的教授。他的研究兴趣集中在量子计算机的能力和局限性以及更普遍的计算复杂性理论。本次对话是人工智能播客的一部分。如果您想了解有关此播客的更多信息，请访问 https://lexfridman.com/ai 或在 Twitter、LinkedIn、Facebook、Medium 或 YouTube 上与 @lexfridman 联系，您可以在其中观看这些对话的视频版本。如果您喜欢播客，请在 Apple Podcasts 上给它 5 星评价，在 Spotify 上关注它，或在 Patreon
