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但现在,依然是以海量数据为主,知识更多的是应用在鞭策算法中,很难直接融合进学习算法。
而类思维……
是了,类思维,从这名字就该猜出来,它的学习算法是更趋向于人的——直接学习知识。
就像人学习造句,先学习字,再学习词,然后学习词的意思。
最后给一个例子,伱就去仿写吧。
字、词、意思就是知识,例子就相当于是数据。
类思维AI大概率也是这样的,所以根本不需要多少数据量——毕竟示例一下能用多少呢?
但知识驱动的人工智能……
现场沉默了一会儿,不再纠结这个问题,关于类思维、关于学习算法的讨论也没有再继续深入进行。
事实上,这也不是他们第一次想要探索类思维AI训练算法了,但是从来没有过任何进展,也就不再大动干戈去纠结这个了。
现在的关键是灵韵工具里的IP核心这个库平台。
现在库里还只有一些AI生成的简单模块儿,对高端的设计和生产还构不成很大的影响。
但如果类思维AI通过不断的训练越来越强,库里不断的出现高级别的芯片模块和核心的话就完全不一样了。
AI不是万能的,只能超过八九成的人,卷耳智能科技甚至考虑到了这一点——平台库允许高级别工程师对AI设计的核心进行优化和修改,而一旦被采纳,会有丰厚的报酬。
甚至,这个库还是一个开放平台,它允许个人和企业开发者上传自己的IP核心,授权给其它芯片设计生产企业或者个人使用,并收取授权费!
这一套组合拳下来,真要搞成了——
高级的IP核心随意取用组装,再有灵韵这样的描述需求就能设计出方案甚至版图的工具……
再加上流片式的超强仿真——
这意味着什么?
意味着芯片设计会像软件开发一样毫无门槛!
随便搞几台电脑就能做芯片设计——甚至会像软件开发一样,遍地出现芯片设计类的培训班!
还是那句话,设计的基数大了,总会有一些好的想法和方案被超强仿真给筛出来,成为IP核心库里的优质资源,并进卷耳智能科技的主线库。
开发者也可以通过授权获取收益。
这整个行业的业态都会被改变,被颠覆——芯片设计将会彻底脱离生产的束缚!
嘿,我没事儿就设计一个玩玩,反正不通过或者不强大也没什么损失,一旦有一个想法一个方案被采纳了,甚至入了核心分支——那就是能吃一辈子的。
会场所有人都在面面相觑——刚刚于东转述纪弘想法的时候,他们还不理解卷耳智能科技对整合EDA和芯片制造行业那么热衷,有什么根本目的。
现在终于知道了——就是为了这个平台!
这平台现在还是220nm~65nm级别的,真要做到全产业通用,还得EDA整个行业进行支持,更需要所有晶圆厂的协同配合。
平台这个东西——那是越集中、越系统越强大!
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