【新闻小报】

1.高效能源与计算

能效计算与AI；

研究者致力于开发低能耗的AI系统，包括但不限于：

---硬件优化：神经形态计算芯片，旨在模仿人脑结构，以更低功耗执行复杂的AI任务。

---算法优化：稀疏神经网络和模型压缩技术，减少计算资源需求，提升能效比。

---可再生能源集成：AI在预测可再生能源产量、优化能源管理系统中的应用，促进绿色能源的智能调度。

2.跨学科AI应用

---医学诊断：AI辅助医疗影像分析，提高疾病检测的准确性和速度。

---材料科学：AI预测新材料的特性，加速材料设计流程。

---量子计算与AI：量子计算的潜力在于处理复杂问题的高效性，与AI结合可加速机器学习算法，尤其是在大数据处理和优化问题中。

3.多模态学习与交互

---AI的多模态处理能力，即同时处理图像、语音、文本等多种数据形式，成为连接不同感知和认知领域的“界位之钥”。

4.通用人工智能（AGI）

---AGI追求构建能够理解、学习和适应多种任务的人工智能系统，是跨领域知识融合的终极目标；

5.AI与量子计算的交集

---量子计算的潜力在于处理特定类型的计算问题，特别是那些涉及大量并行计算的任务。

---AI算法与量子计算的结合，可以视为探索新计算范式的“能量核心”与“界位之钥”的结合，有望带来革命性的突破。

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