#AI #自动化
Buildel-灵活的AI自动化构建程序
介绍
Buildel 是一个平台，旨在使用户能够根据其特定需求创建多功能和动态的工作流程。 通过直观的模块化方法，Buildel 允许您从各种块中组装工作流程，包括文本输入/输出、聊天界面、文档搜索功能和 API 调用工具等。
这种灵活性使其成为各种应用程序的理想选择，从 AI 驱动的文档检索系统和复杂的对话界面到复杂的数据集成框架。
Github：https://github.com/elpassion/buildel
官网：https://buildel.ai
特征
- 🔀 多个提供商 – 支持同一类型的区块的多个提供商。使用 OpenAI、Google、Mistral 等等。
- 💻 不同的接口 – 您可以为同一工作流程构建不同的接口。使用聊天、api 或任何其他界面。
- 📖 开源 – Buildel 是开源的。您可以自己免费托管它并为它做出贡献。
- 🚀 预构建的使用案例 – 有预构建的使用案例，您可以使用它们快速入门。
- 🧩 无需代码 – 您无需编写任何代码。只需选择并连接积木，您就可以开始了。
- 🔑 自带密钥 – 您可以将自己的 API 密钥用于需要它们的块。
例子
以下是您可以创建的工作流示例，以使用 AI 驱动的动态解决方案来增强您的项目：
记忆
此设置是一个…
📡发布：https://noisevip.cn/18575.html
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英特尔放弃高性能CPU 重心转向GPU

YouTube 视频博主 MLID 发布爆料称，英特尔高层已经决定放弃研发高性能 CPU 处理器，未来将把重心转移到 GPU 芯片上，也就是给适用于 AI 的高性能 GPU 芯片让路。

消息称英特尔放弃高性能 CPU 处理器还有个原因就是研发成本问题，英特尔在皇家核心 (Royal Core) 的研发上耗费大量资金，而现在英特尔陷入财务困境后也不得不放弃该路线。

皇家核心是原英特尔芯片团队主要负责人吉姆凯勒 (Jim Keller) 主导的项目，不过现在吉姆凯勒已经离开英特尔，这也是英特尔放弃继续开发皇家核心的原因之一。

基于此英特尔砍掉 Beast Lake 及后续的处理器产品线，未来英特尔不再专注于研发高性能 CPU 处理器，一方面给 GPU 芯片让路，另一方面英特尔调整了 CPU 设计方向转向可堆叠巨型高性能内核。

MLID 称英特尔放弃将 CPU 拆分成更多、更小的线程 (即虚拟内核)，未来的 CPU 设计将换成可堆叠的巨型高性能内核，这种内核在不同场景下可以发挥不同的功效，例如单颗巨型高性能内核可以提供非常高的单核性能，但如果需要多核心协同处理工作负载时又可以拆分成较小的可租用单元 (RU)。

这样做的好处是巨型高性能内核可以同时满足要求单核性能高的场景和处理多核心负载的任务场景，到时候一款芯片就可以满足多种不同的负载。

如果顺利的话代号为 Beast Lake Refresh (或者叫 Beast Lake Next) 的芯片将提供 6 颗高性能核心，每个核心又可以在需要多核心处理时拆分为 4 个可租用单元(也就是类似 6 核心 24 线程)，这看起来倒是有些像是英特尔现在使用的混合架构。

不过无论如何英特尔的最终目标都是 GPU 芯片，显然英特尔也知道未来的重点就是 AI 技术，AI 技术发展的越快对芯片的需求和要求也都会越高，帕特基辛格押注未来 AI 芯片将会处于长期需求阶段，所以重心要转移到 GPU 上。

🗒 标签: #英特尔
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📱 苹果股价在 iPhone 发布前夕飙升，人工智能热潮推动，但面临历史挑战

苹果公司股价正在经历大幅上涨，自 4 月以来股价上涨了 39%，市值增加了 9000 亿美元，这得益于人们对 9 月 20 日即将发布的 iPhone 的期待。这种兴奋情绪主要由承诺的人工智能功能驱动；然而，历史趋势表明发布后可能出现波动。数据显示，苹果股票在过去 17 次 iPhone 发布日中有 12 天出现下跌，而 9 月份是该公司过去十年中股价表现最差的月份，平均跌幅为 3.2%。

目前苹果的估值是预期收益的 31 倍，比其十年平均水平高出 50% 以上，分析师对未来增长前景表示谨慎，因为最近几个季度的销售额疲软。尽管人们对人工智能对收入和利润的影响持乐观态度，但许多消费者可能不会仅仅因为新功能而升级设备。

苹果近一半的收入来自 iPhone，超过 40% 的用户使用的是比 iPhone 12 更老的设备，因此升级潜力仍然很大。然而，人们仍然怀疑，在当前经济环境下，人工智能的增强功能是否足以推动销售额大幅增长。

随着华尔街等待 9 月 9 日产品发布会后支持苹果人工智能战略的具体证据，分析师对谨慎乐观和担忧高估值之间的分歧仍然存在，因为与更广泛的技术行业预期相比，增长轨迹存在不确定性。

(Bloomberg Technology)

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🖌️ Canva 宣布团队订阅价格上涨超 300%，与 AI 功能推出同步

Canva 即将将其团队订阅价格提高超过 300%，在某些情况下甚至更高，并以推出新的生成式 AI 工具作为涨价的理由。在美国，年费将从 120 美元涨至 500 美元，不过首年将提供临时折扣，降至 300 美元。澳大利亚用户面临类似的涨幅，五位用户的年费将从约 323 美元涨至约 1636 美元。

该公司已将现有订阅用户转移到新的定价结构，反映了这些变化，并强调了在 Magic Media 和 Magic Expand 等重大更新后扩展的产品体验。虽然 Canva 之前将自己定位为 Adobe 软件的经济实惠替代品，但用户对这些涨价的强烈反对导致一些客户考虑更换平台。这些调整是在 Canva 收购 Affinity 的创意软件套件之后，以及 2026 年潜在上市之前进行的。

(The Verge)

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🌞 Solaria 与 Datasection 合作在西班牙建设大型数据中心

太阳能开发商 Solaria Energia y Medioambiente SA 已与日本 Datasection Inc. 签署谅解备忘录，将在西班牙普埃尔托利亚诺建造一个数据中心，该中心能够产生高达 200 兆瓦的电力。该设施将占地约 10 万平方米，并利用 Solaria 光伏电池制造业务现有的洁净室。随着对人工智能处理能力的需求激增——预计到 2030 年，数据中心的用电量将增长十倍——太阳能等可再生能源变得至关重要。今年早些时候，Solaria 获得了为数据中心供应 155 兆瓦电力的批准，并计划将该容量扩展到 1 吉瓦。其他西班牙公司也在大力投资该领域；Merlin Properties 为其数据中心业务筹集了 10 亿欧元（11 亿美元），而亚马逊计划在西班牙云服务市场投资 157 亿欧元。

(Bloomberg Technology)

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📉 AI 股票热潮遭遇做空者质疑

近期人工智能 (AI) 股票的飙涨，显著推动了标普 500 指数的上涨，但现在却遭到了投资者的质疑。像超微电脑公司 (Super Micro Computer Inc.) 和光纤网络公司 (Lumen Technologies Inc.) 这样的公司，其股价在今年早些时候飙升了 250% 以上，但在质疑其估值的批评性研究报告发布后，面临着做空压力。

在兴登堡研究公司 (Hindenburg Research) 指出“明显的会计红旗”后，超微电脑公司的市值从约 360 亿美元暴跌至约 260 亿美元。同样，在凯瑞塞尔资本 (Kerrisale Capital) 指出该公司在巨额债务负担下销售额下降后，光纤网络公司的股价大幅下跌。Symbotic Inc. 是一家由软银集团 (SoftBank Group Corp.) 支持的另一家与 AI 相关的公司，其价值因其设施闲置的指控而下降了 23%。

尽管出现了这些挫折，但英伟达 (Nvidia) 等主要参与者仍在表现良好；然而，即使是它们在发布财报后也下跌了 6.4%，因为投资者预期达到了不可持续的水平。分析师认为，目前的波动反映了人们对许多搭乘 AI 浪潮的公司长期生存能力的广泛不确定性。

随着投资者重新评估这个快速发展的行业中的潜在赢家和输家，专家警告说，过度的热情可能会导致未来股价出现大幅调整。

(Bloomberg Technology)

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联发科蔡力行预告天玑9400将于下个月亮相

联发科 CEO 蔡力行于3日出席活动时，首先为自家手机旗舰芯片天玑9400做了宣传，预计下个月亮相。联发科此前提到，该公司在过去五年中，移动芯片的CPU性能已提升2.6倍、GPU性能提升6倍、NPU性能更是大幅提升了18倍。蔡力行今天指出，联发科从边缘设备起家，目前该公司手机NPU芯片的算力已可达到68TOPS。蔡力行也说，除了与目前的OEM业者及生态系合作，台湾还有另一生态系，也就是人工智能服务器生态系，彼此也可以有更紧密的合作。

—— 台湾经济日报

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台湾指责中国从其科技公司“挖走”人才

台湾表示，中国芯片公司正在“非法挖走”人才并窃取商业机密，凸显了全球在开发用于手机、汽车和人工智能的关键技术方面的激烈竞争。台湾最高情报和调查机构在声明中说，上个月的一项调查发现有八家中国公司违反了台湾法律，其中包括北方华创科技集团有限公司。声明指出，北方华创为中国最大的芯片制造商中芯国际供应产品，并非法招募了从事芯片相关设备工作的工程师。北方华创在声明中表示，其台湾办公室“是按照当地法律法规设立的，并不存在挖角行为。”

—— 彭博社

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🚨 Clearview AI 因非法人脸识别数据库被罚款 3050 万欧元

美国人脸识别公司 Clearview AI 因运营非法人脸图像数据库，被荷兰数据保护局 (DPA) 处以 3050 万欧元（约合 3371 万美元）的罚款。DPA 还对 Clearview AI 施加了最高 500 万欧元的潜在追加罚款，以应对其不遵守法规的行为。DPA 主席 Aleid Wolfsen 強调了人脸识别技术的侵入性，并指出使用 Clearview AI 的服务违反了荷兰法律。此前，DPA 还对 Uber 处以罚款，原因是 Uber mishandling 欧洲出租车司机的个人数据，这进一步突显了欧洲对数据隐私实践的监管审查。

(路透社)

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华为的软硬件缺陷阻碍中国在 AI 芯片领域取代英伟达的努力

中国在 AI 领域追赶美国计算能力的努力因软件漏洞百出的现状而受到阻碍，领先的 AI 芯片制造商华为的客户抱怨性能问题以及从英伟达产品迁移的困难。多位业内人士表示，这些芯片在模型的初始训练方面仍远远落后于英伟达。他们将其归咎于稳定性问题、较慢的芯片间连接以及华为开发的名为 CANN 的劣质软件。华为自己的员工也在抱怨该软件，一位研究人员表示，这让“昇腾”产品“难以使用且不稳定”，并阻碍了测试工作。了解百度情况的中国工程师表示，这些芯片经常崩溃，使 AI 开发工作复杂化。

华为研究人员表示，崩溃的发生是因为硬件难以使用，“由于人们对硬件本身了解不多，因此很容易得到不好的结果。”据多位知情人士透露，为了解决这个问题，华为一直在派工程师到现场帮助客户将之前在 CUDA 上编写的训练代码转移到 CANN，百度、科大讯飞和腾讯等公司都已获得驻场工程师团队。

—— 金融时报

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微软称 Recall 的卸载选项是 Bug

2024-09-03 11:18 by 最后的守护者

当你以为微软做好事时，它其实是在犯错。在 Windows 11 的新测试版本，微软受争议的 AI 功能 Recall 被发现提供了卸载选项。但现在微软发表声明，称这是 bug 不是特性。Windows 高级产品经理 Brandon LeBlanc 表示，Recall 被错误地列为控制面板“打开或关闭 Windows 功能”对话框下的一个选项，该问题将在即将推出的更新中修复。被认为存在隐私隐患的 Windows Recall 将是不可卸载的。

https://it.slashdot.org/story/24/09/02/2241242/microsoft-says-its-recall-uninstall-option-in-windows-11-is-just-a-bug

#Bug

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Meta 去年数据中心用电量达到 14.975GWh

2024-09-02 22:07 by 人猿泰山之结缘蚁人

2023 年 Meta 数据中心用电量达到 14,975,435MWh，增长 34%。其中租赁的数据中心设施用电量 2,187,020MWh，同比增长 97%。在 Meta 自己的 16 座数据中心设施中，俄勒冈州 Prineville 园区用电量最高达到 1,375,321MWh，其次爱荷华州 Altoona 园区用电量 1,243,306MWh，内布拉斯加州 Sarpy 用电量 1,148,091MWh。数据中心用水量达到 3,881 兆升，增长 7%。其中地下水取水量增加 137% 达到 88 兆升。Meta 称正在建造的最新数据中心用 AI 进行了优化，将采用干冷技术。

https://www.datacenterdynamics.com/en/news/meta-data-center-electricity-consumption-hits-14975gwh-leased-data-center-use-nearly-doubles/

#Facebook

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DisTrO：用你的家用电脑完成的去中心化人工智能训练

Nous Research 最近推出了DisTrO（Distributed Training Over-the-Internet）是一个专为在低带宽网络环境下高效训练大规模神经网络而设计的工具。它的设计目的是显著减少在分布式训练中各个GPU之间的通信需求，使得即使在普通的互联网连接上，也能高效地训练大模型。
在训练大规模语言模型（LLMs）或扩散模型（LDMs）时，通常需要在多个加速器（如GPU或TPU）之间同步大量的数据，这需要非常高的网络带宽和紧密连接的硬件设施。传统的训练方法需要专门的高速互连网络，这种需求导致训练成本极高，只有大型科技公司或政府才能负担得起。
DisTrO 通过大幅减少不同GPU之间的数据通信需求，解决了这个问题。它允许在带宽受限甚至是普通互联网连接的环境下高效地进行大规模神经网络的训练，同时保持与传统方法相同的收敛速度。这个突破使得大规模模型的训练更加普及和经济，使得没有昂贵硬件设施的团队也可以参与大规模人工智能研究和开发。
DisTrO还具有适应去中心化训练和联邦学习的潜力，这可能会改变未来AI训练的方式，甚至降低对环境的影响。

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via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)

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