AI模型集成
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-05
AI模型集成的視頻教程
AI材料本構(gòu)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代理模型理論與實(shí)踐
重點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)代理本構(gòu)模型論文講解，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)，訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嵌入ABAQUS進(jìn)行真實(shí)應(yīng)用
￥10000 6分鐘 13播放
查看
基于AI模型和全頻譜仿真的高保真減振器虛擬調(diào)校
核心議題與收獲： · AI-MBD如何在整車和駕駛員在環(huán)仿真中提高減振器模型的準(zhǔn)確性； · VI-grade緊湊型 FSS 模擬器如何通過(guò)運(yùn)動(dòng)提示、振動(dòng)反饋和硬件在環(huán)集成實(shí)現(xiàn)更快、更逼真的調(diào)校； · Astemo如何將沉浸式仿真應(yīng)用于評(píng)估微調(diào)變化、重現(xiàn)道路輸入并加速底盤開(kāi)發(fā)。
免費(fèi) 28分鐘 26播放
查看
isight集成ABAQUS、對(duì)標(biāo)組件在橡膠襯套本構(gòu)模型反求與標(biāo)定
1、詳細(xì)介紹了isight集成ABAQUS的方法 2、詳細(xì)介紹了對(duì)標(biāo)組件實(shí)用方法及對(duì)標(biāo)目標(biāo)選擇問(wèn)題 3、isight集成ABAQUS、對(duì)標(biāo)組件在橡膠襯套本構(gòu)模型反求與標(biāo)定，該對(duì)標(biāo)方法可以延伸到任意仿真與試驗(yàn)對(duì)標(biāo)
￥50 43分鐘 358播放
查看
AI模型集成的實(shí)例教程
邊緣人工智能
Mythic 的主要重點(diǎn)是邊緣 AI 部署。該公司還在數(shù)據(jù)中心提供服務(wù)器級(jí)計(jì)算。企業(yè)可以使用邊緣 AI 來(lái)部署在邊緣設(shè)備上本地運(yùn)行的ML 模型。然而，邊緣人工智能面臨一些挑戰(zhàn)：
低功耗：設(shè)備的功耗和相關(guān)熱量隨著更多功能和功能的添加而增加。有時(shí)，它們由功率預(yù)算有限的以太網(wǎng)供電 (PoE) 供電。即使在 0.5 或 2W 時(shí)，設(shè)備也需要表現(xiàn)出強(qiáng)大的性能。
不使用時(shí)功率應(yīng)該接近于零，并且這些不同模式之間的切換應(yīng)該快速而簡(jiǎn)單。
小尺寸：在數(shù)據(jù)源運(yùn)行的AI算法具有最小的延遲問(wèn)題，并且不會(huì)因視頻壓縮而損失準(zhǔn)確性；因此，不需要大型 PCIe 卡、大型散熱器或風(fēng)扇。整個(gè)系統(tǒng)需要適合其他人使用的 22mm x 30mm M.2 A+E 卡。
即使使用更大的 PCIe 卡，加速器和冷卻解決方案的大小也決定了可以塞入多少 AI。
成本效益：以可承受且有效的價(jià)格提供高功率計(jì)算的能力為客戶提供了根據(jù)客戶需求進(jìn)行擴(kuò)展的自由度。
迄今為止，該公司已經(jīng)籌集了 1.652 億美元，用于為智能家居、智慧城市、AR/VR、無(wú)人機(jī)、視頻監(jiān)控甚至制造業(yè)輕松且經(jīng)濟(jì)高效地部署強(qiáng)大的人工智能。
展開(kāi) 另有報(bào)道稱，驍龍855會(huì)像蘋果A11、華為麒麟970那樣，集成NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，以支持AI人工智能加速。
高通驍龍現(xiàn)在也有多款型號(hào)支持AI，但借助的是傳統(tǒng)CPU、GPU、DSP硬件單元和SDK軟件開(kāi)發(fā)包，整合成AIE引擎，特定情況下的加速效率顯然不如獨(dú)立硬件單元來(lái)的高，而且會(huì)加重CPU、GPU、DSP的負(fù)擔(dān)。
Ansys AI技術(shù)可提高3D-IC設(shè)計(jì)的生產(chǎn)力，而更廣泛的合作則推動(dòng)了面向AI、HPC和高速數(shù)據(jù)通信半導(dǎo)體的創(chuàng)新3D-IC熱、機(jī)械應(yīng)力和光子解決方案發(fā)展
主要亮點(diǎn)
在設(shè)計(jì)3D集成電路（IC）組件時(shí)，Ansys人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的解決方案表現(xiàn)出更高的生產(chǎn)力，并為關(guān)鍵任務(wù)提供無(wú)縫自動(dòng)化
Ansys多物理場(chǎng)平臺(tái)，可支持臺(tái)積電客戶對(duì)不斷發(fā)展的3D-IC設(shè)計(jì)的可靠性分析需求
Ansys與臺(tái)積電攜手合作，為臺(tái)積電用于光學(xué)數(shù)據(jù)通信的緊湊型通用光子引擎（COUPE）開(kāi)發(fā)了綜合全面的多物理場(chǎng)分析工作流程
近期，Ansys與臺(tái)積電擴(kuò)大合作范圍，利用AI推進(jìn)3D-IC設(shè)計(jì)，并為更廣泛的先進(jìn)半導(dǎo)體技術(shù)開(kāi)發(fā)新一代多物理場(chǎng)解決方案。兩家公司共同開(kāi)發(fā)了新的工作流程，用于分析3D-IC、光子、電磁（EM）和射頻（RF）設(shè)計(jì)，該流程可以實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)力。這些功能對(duì)于為高性能計(jì)算（HPC）、AI、數(shù)據(jù)中心連接和無(wú)線通信領(lǐng)域打造全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體產(chǎn)品至關(guān)重要。
利用AI提高生產(chǎn)力
創(chuàng)建正確的3D-IC設(shè)計(jì)，以優(yōu)化熱和電氣效應(yīng)（例如通道剖面），需要大量耗時(shí)的設(shè)計(jì)流程。為了最大限度地減少這種限制，設(shè)計(jì)人員使用Ansys optiSLang?流程集成和優(yōu)化軟件，通過(guò)自動(dòng)化來(lái)快速確定最佳設(shè)計(jì)配置。通過(guò)將optiSLang和用于設(shè)計(jì)分析和建模的Ansys RaptorX?芯片優(yōu)化電磁求解器盡早集成到計(jì)流程中，該解決方案減少了電磁仿真次數(shù)，并展示了協(xié)同優(yōu)化的通道設(shè)計(jì)。這不僅節(jié)省了時(shí)間，還降低了設(shè)計(jì)成本并加快了產(chǎn)品上市進(jìn)程。
此外，臺(tái)積電、Ansys和Synopsys繼續(xù)開(kāi)展長(zhǎng)期合作，確保為客戶提供卓越的技術(shù)解決方案。
展開(kāi) Neuron Studio可針對(duì)模型到應(yīng)用，提供一站式、全鏈路、自動(dòng)化的開(kāi)發(fā)協(xié)助，不僅讓AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的全流程可視化，更帶來(lái)整個(gè)多種工具的一站式開(kāi)發(fā)能力，還支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化調(diào)優(yōu)和跨模型全鏈路分析功能，針對(duì)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的三大痛點(diǎn)逐個(gè)擊破。
當(dāng)前AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)者在使用開(kāi)發(fā)工具時(shí)會(huì)面臨一個(gè)很頭疼的問(wèn)題，種類多、功能不聚合、過(guò)于碎片化，導(dǎo)致開(kāi)發(fā)過(guò)程非常復(fù)雜。Neuron Studio整合了多個(gè)MLKits工具，包含模型轉(zhuǎn)換、模型量化和模型調(diào)優(yōu)，將關(guān)鍵模塊融合成一站式、可視化的完整開(kāi)發(fā)鏈路，開(kāi)發(fā)者不再需要“拼積木式”組合多個(gè)工具，只用一套工具就可以已全部搞定，極大提升開(kāi)發(fā)效率。
Neuron Studio 還支持自動(dòng)化調(diào)優(yōu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的帶寬及性能，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，將性能和內(nèi)存占用自動(dòng)優(yōu)化至最佳配置。而且，開(kāi)發(fā)者可以全程監(jiān)控大模型演化過(guò)程。以前萬(wàn)組參數(shù)手動(dòng)調(diào)優(yōu)動(dòng)輒需要一周，而現(xiàn)在只要幾個(gè)小時(shí)即可完成。
此外，Neuron Studio打造了跨模型全鏈路分析功能，提供全局視角和執(zhí)行流程。開(kāi)發(fā)者不在需要針對(duì)大模型中不同模塊各自獨(dú)立分析，實(shí)現(xiàn)“全局視角、一站掌控”，大幅節(jié)省模型分析時(shí)間。
這不僅僅是工具的升級(jí)，更是邁向智能體化用戶體驗(yàn)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
天璣AI開(kāi)發(fā)套件 2.0，全面釋放天璣端側(cè)AI能力
去年，天璣AI開(kāi)發(fā)套件一經(jīng)發(fā)布就廣受開(kāi)發(fā)者好評(píng)和推薦。在MDDC 2025上，聯(lián)發(fā)科帶來(lái)了全面升級(jí)的天璣AI開(kāi)發(fā)套件2.0，在模型庫(kù)規(guī)模、架構(gòu)開(kāi)放程度、前沿端側(cè)AI技術(shù)支持和端側(cè)LoRA訓(xùn)練落地等方面均迎來(lái)全面躍遷，為開(kāi)發(fā)者提供了更全面、更開(kāi)放、更強(qiáng)大的端側(cè)AI開(kāi)發(fā)解決方案。
端側(cè)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)往往需要調(diào)用各種各樣的大模型能力，需要更豐富、類型更多的模型適配。
展開(kāi) 因?yàn)楦倪M(jìn)可能只有一小部分重大改進(jìn)，還有大量小改進(jìn)，都集成在一個(gè)大型復(fù)雜的工程產(chǎn)物中。
Ravi：
我可以問(wèn)你一個(gè)問(wèn)題嗎，你的聯(lián)合創(chuàng)始人Sam Altman說(shuō)我們已經(jīng)達(dá)到通過(guò)擴(kuò)大語(yǔ)言模型規(guī)模能取得的最大限度(進(jìn)展)。你同意嗎？如果是這樣，那么下一個(gè)創(chuàng)新前沿是什么，你正在關(guān)注什么？
Ilya：我想也許，我不記得他說(shuō)了什么，但也許他的意思是輕易擴(kuò)展的時(shí)代結(jié)束了，或者類似的意思，比如更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然會(huì)更好，但要做起來(lái)需要很多努力和成本。但我認(rèn)為會(huì)有很多不同的創(chuàng)新前沿，一些可能被其他人忽略的前沿會(huì)非常有成果。
Ravi：
我可以進(jìn)一步問(wèn)嗎？現(xiàn)在有這種爭(zhēng)論，應(yīng)該垂直聚焦還是廣義訓(xùn)練？你認(rèn)為通過(guò)特定數(shù)據(jù)集訓(xùn)練可以在某些領(lǐng)域如法律或醫(yī)學(xué)取得更好的性能，還是廣泛的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練會(huì)更受益？
Ilya：
到一定程度，我們應(yīng)該期待專業(yè)訓(xùn)練產(chǎn)生巨大影響，但是我們進(jìn)行廣義訓(xùn)練的原因僅僅是為了達(dá)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)甚至能理解我們提出的問(wèn)題的程度；只有當(dāng)它有極其扎實(shí)的理解力時(shí)，我們才能進(jìn)入專業(yè)訓(xùn)練，真正從中受益。我認(rèn)為所有這些都是可能有成果的方向。
Ravi：
但你覺(jué)得我們什么時(shí)候會(huì)達(dá)到專業(yè)訓(xùn)練的重點(diǎn)？
Ilya：
如果你看看開(kāi)源工作的人，在開(kāi)源模型的工作里，他們做了不少這種專業(yè)訓(xùn)練，因?yàn)樗麄冇幸粋€(gè)相對(duì)較弱的模型，試圖從中獲得任何一點(diǎn)性能提升。所以我會(huì)說(shuō)這是一個(gè)例子，一定程度上，如何訓(xùn)練模型這不是非此即彼的，你可以把它看作是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程。
Ravi：
當(dāng)涉及AI應(yīng)用到垂直領(lǐng)域時(shí)，你認(rèn)為獲勝的優(yōu)勢(shì)是擁有這些專有數(shù)據(jù)集，還是擁有一個(gè)性能更高的大型語(yǔ)言模型？
Ilya
所以我認(rèn)為也許把AI看作多因素的組合會(huì)更有成效，每個(gè)因素都做出貢獻(xiàn)。擁有幫助你在一系列任務(wù)中提高AI的專業(yè)數(shù)據(jù)當(dāng)然更好，擁有更強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型當(dāng)然更好，從具體任務(wù)的角度來(lái)看，這也許就是答案。
展開(kāi) 
AI模型集成的相關(guān)專題、標(biāo)簽、搜索
AI模型集成的最新內(nèi)容
<p>隨著底盤開(kāi)發(fā)對(duì)舒適性和NVH要求不斷提升，高保真的虛擬調(diào)校已成為縮短研發(fā)周期的關(guān)鍵。工程師不僅需要建立精確的減振器模型，更需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)可調(diào)的沉浸式調(diào)校體驗(yàn)。</p><p>本次網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)將介紹Astemo如何將AI-MBD（基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的減振器模型）與全頻譜仿真相結(jié)合以優(yōu)化底盤開(kāi)發(fā)流程，并展示VI-grade緊湊型FSS模擬器的實(shí)時(shí)演示、Astemo實(shí)驗(yàn)室獨(dú)家視頻（呈現(xiàn)模擬器集成硬件在環(huán)如何提供實(shí)時(shí)反饋
4月22日16:00，Ansys官方『AI驅(qū)動(dòng)的OSA模型助力高速電光仿真全流程』研討會(huì)將介紹一種用于高速光學(xué) SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。感興趣的下滑預(yù)約學(xué)習(xí)??
時(shí)間：4月22日（星期三），16:00-17:00
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
本次 webinar 將會(huì)介紹一種用于高速光學(xué) SerDes 鏈路仿真的新 IBIS-AMI 模型。該模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法模擬光學(xué)器件的非線性行為
3月20日，新思科技芯課程AI系列主題第三講即將推出：「基于大語(yǔ)言模型的VC SpyGlass Lint Advisor流程與應(yīng)用」，將介紹GenAI技術(shù)和傳統(tǒng)Lint流程相結(jié)合的新技術(shù)--VC SpyGlass Lint Advisor。該技術(shù)不僅能理解Lint報(bào)錯(cuò)的原因并提供精準(zhǔn)的代碼修復(fù)建議，還能通過(guò)自然語(yǔ)言描述來(lái)滿足定制化Lint檢查的需求；另外它還能通過(guò)自然語(yǔ)言描述直接生成期望的waiver
3Dfindit利用群體智能來(lái)簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)流程
CADENAS公司通過(guò)新的“群體智慧”功能簡(jiǎn)化了3Dfindit用戶的設(shè)計(jì)流程。3Dfindit提供超過(guò)6000個(gè)經(jīng)認(rèn)證的制造商產(chǎn)品目錄。該平臺(tái)擁有一個(gè)大數(shù)據(jù)云，累計(jì)超過(guò)60億次制造商組件數(shù)據(jù)下載，這些數(shù)據(jù)將在未來(lái)作為群體知識(shí)提供給用戶和其他相關(guān)需求者。
工程設(shè)計(jì)的時(shí)代變遷
近年來(lái)，人工智能領(lǐng)域迎來(lái)了一場(chǎng)深刻的技術(shù)范式變革。隨著大模型在多模態(tài)感知與復(fù)雜推理能力上的突破性進(jìn)展，具身智能正從簡(jiǎn)單的"執(zhí)行工具"向具備自主決策能力的"智能體"進(jìn)化。這一轉(zhuǎn)變不僅重新定義了機(jī)器人的能力邊界，更徹底重構(gòu)了人工智能技術(shù)創(chuàng)新的底層邏輯，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入"認(rèn)知智能+物理執(zhí)行"深度融合的全新周期。
技術(shù)突破：從感知到?jīng)Q策的跨越式發(fā)展
當(dāng)前，大模型技術(shù)已經(jīng)突破了傳統(tǒng)AI的局限，展現(xiàn)出前所未有的多模態(tài)理解能力
將Python代碼
無(wú)縫集成到AVL CRUISE? M模型中
E-mail: cruise_support_china@avl.com
Author: Matej Adamcevic
Translator: Jing Peng
引言
在當(dāng)今工程領(lǐng)域，比以往任何時(shí)候都更快捷、更靈活的時(shí)代，適應(yīng)性和可定制化能力是不可或缺的功能。本文為大家介紹Python
前言
自動(dòng)調(diào)節(jié)及不間斷減振控制系統(tǒng)（Continuous Damping Control，CDC）是一種能夠自動(dòng)識(shí)別道路狀況及不間斷調(diào)節(jié)的減振控制系統(tǒng)。具備該系統(tǒng)的汽車能夠?qū)崟r(shí)根據(jù)車身形式狀態(tài)對(duì)懸掛的軟硬進(jìn)行調(diào)節(jié)：中低速在城市道路行駛時(shí)，CDC可以降低懸掛阻尼的強(qiáng)度，保證車輛行駛的平穩(wěn)性并提升駕乘舒適性；高速行駛或轉(zhuǎn)向時(shí)，CDC可以瞬時(shí)提升懸掛阻尼的強(qiáng)度，從而加強(qiáng)車身穩(wěn)定性，減小過(guò)彎側(cè)傾
模型集成， 擁抱人臉模型， Gemini API， RESTful API 開(kāi)發(fā)
您將學(xué)
到什么 Java Spring AI 框架
簡(jiǎn)介 了解 Spring AI 組件和 API 模型
使用 Spring Boot
構(gòu)建 AI 驅(qū)動(dòng)的 REST API 使用 Spring AI 構(gòu)建 AI 驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)電子郵件回復(fù)助手
要求
基礎(chǔ)Java編程
Spring Boot
當(dāng)Stable Diffusion的GPU集群在深夜進(jìn)入休眠狀態(tài)，而某AI創(chuàng)業(yè)公司的推理算力需求卻暴漲300%時(shí)，CIO張總盯著監(jiān)控屏上的算力曲線，終于意識(shí)到：傳統(tǒng)許可證管理模式在AI大模型時(shí)代已瀕臨崩潰。這種矛盾背后，折射出整個(gè)軟件行業(yè)正在經(jīng)歷的深層變革——在算力需求呈現(xiàn)脈沖式增長(zhǎng)的今天，靜態(tài)的許可證分配方式正遭遇前所未有的挑戰(zhàn)。
一、彈性算力需求下的管理困境
在深圳某AI產(chǎn)業(yè)園，一場(chǎng)由算力分配引發(fā)的
<p>新能源、電池、儲(chǔ)能這幾年熱得燙手，幾乎每家電池廠都在問(wèn)同一個(gè)問(wèn)題：</p><p><strong>怎么才能盡早知道電池能不能用、用多久？</strong></p><p>預(yù)測(cè)電池的循環(huán)壽命，一直是研發(fā)和質(zhì)控中的痛點(diǎn)。你可能看到過(guò)一些頂會(huì)論文、復(fù)雜建模方法，寫著擴(kuò)散方程、界面電位、化學(xué)動(dòng)力學(xué)模型等內(nèi)容，一通操作猛如虎，通常需要一年時(shí)間才能部署一次。</p><p>而用Altair<sup>?</sup
