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剛好看過光計算相關的科普，並且本身在做Ai相關的研究，稍微評價一下這項技術的發展性。先說結論，我認為其在AI 方面難以取代現行晶片，但可能在其他地方可以發揮長才。現行的晶片大多遵循馮諾伊曼架構，也就是將執行程式與資料儲存在記憶體之中，利用bus 去在處理器與記憶體之間傳輸程式與要讀取的資料。而由於AI計算大量資料的特性，在處理器中的功耗與延遲也大多來自於這些資料的搬運。而光計算晶片的兩個弱勢，不能儲存跟不能程式化，導致了光計算很難被用在AI上。第一是不能儲存，在AI訓練中需要經過backward propagation，這一項過程中就需要記錄下計算過程中的變數，才能在後續backward propagation 順利進行，如果依舊需要電訊號儲存，那就回到了馮諾伊曼架構，沒有解決計算效率的問題。第二是無法程式化，導致了身其只能作為運算單元使用，仍然需要電訊號的儲存來做運算結果的處理，依舊沒有脫離馮諾伊曼架構。為了要克服馮諾伊曼架構，有許多學者正在研究記憶體內計算，但顯然光運算不是一個好選項，至於為什麼選擇在mnist 資料集上面做可行性驗證，應該也只是因為最近AI蠻紅的，可以蹭到這樣比較有話題性而已。這項技術可能比較會適用於對延遲有嚴格要求並且不太會需要改變的算法，如音訊處理跟一些傳統圖像處理的地方，但要應用在ai 上我覺得還是有不小的困難
中国大陆 在AI 芯片方面 和台积电差太远 ，这种 一看就是假新闻啊
这项研究的意义在于，一个物理过程是否能够实现基础运算。一般一个物理过程可以说是一组(非)线性微分方程的解，这个解是否能提取出来应用到其它的运算过程中。当然还有很长的路要走，但一旦突破将是真正的突破，这是一种新的体系，看来看懂这项研究的人不多呀。
就跟在电路里面的各种 模拟运算器一样，模拟乘法器就是用u=IR 这个物理定律来做乘法。
大流的节目，真的是听了跟没听没区别🆘
多聽幾次也許有幫助
" 听君一席话, 如听一席话"
大刘是真的很厉害，能解释清楚这些
淺顯易懂 謝謝科普
光芯片是一種類比計算。在很多計算是不須要百分之百精確。類比計算可以滿足這類需求。
我一看是中科院，就知道希望不大。
哈哈哈确实😂
@@user-o16qyb4sz1n你给个数据？
你这二逼
估计又要骗经费
@@jinsuoli2460 二逼
ai芯片硬件设计上比cpu简单太多,乘加,池化,elementwise,激活,dma,ram,mcu凑一起就是一个ai芯片的架构,难点在于软件上的各种分割算法,dma调用
十多年前我就在报纸上看见说中科院在电池技术有重大突破，就是那种5分钟充电充满。未来3年即可商用，十年了，啥没有。但是经费肯定就没了。
我看到以色列电池突破，一分钟充满电，手机续航12小时。现在也没见哪家手机厂商采用😂
可惜大刘没有分到
日本的之前也有聽過，什麼幾分鐘內充滿電，超越比亞迪和寧的😂
变成产品才行
这位伙计对GPU在AI中的应用理解还是不全面。
沒有先進積體製程技術，卷積處理器技術再棒，加上光處理器無法”馬上“商業化，所有這些週邊技術一切都會顯著緩慢。
实际上弯道翻车的比较多……
上期留言说说光学卷积芯片，这期就安排上了 赞啊
最后都进ICU🤣🤣
非常可观！
別作夢了，沒有自主可靠的半導體製造能力，一切都是空談
精确科普🎉🎉🎉
其实三十年前中科院就在做光计算了。理论容量真的很大
大刘太实在了😂😂
科幻不是科学😅
光学处理器只能部署模型还只能是卷积网络，而不能训练模型，而现在主要算力瓶颈在于训练大模型，所以然并卵
光学处理器虽然速度处理很快，因为需要光学干涉，我觉得体积应该相比芯片来说，效率并不高
錯了，光子半導體只會更小，而且幾乎沒熱量
把卷积核理解成一个二维滤波器就行了。调整卷积核参数就是调整滤波器的通带和阻带以及带宽和衰减等特性，所以卷积本身没什么高深的。这篇论文的牛逼之处是在于利用光学器件实现卷积。
完全不知所云😅😅😅
又是使用砂紙取代光刻機的偉大成就!
感谢
很有未來，只是有許多邏輯件必須改造，就算全光計算無法達成，只要拿出一部份功能做到"全光路由"功能，就有天大社會貢獻與資本財富，可以大幅增加全社會頻寬與使用能耗。
科學概念到實際運用，道路漫長。
还要30年以上😂😂😂
原本以為自己已經算懂AI了，看到大劉談AI於是我開始想睡，我才知道原來我又不懂AI了
你肯定比我懂！
通常叫的越响越不太行
老哥越来越红了
终于听懂神经网络了，谢谢大刘！
不超车不痛快系列。
我只知道中科院减持福晶科技😅
光子光学卷积处理器...
讲科学就要纯粹分析技术，别老是扯到厉害的我的国
你是一点humor sense都get不到
@@getstevenliu 这个句子没必要加sense。
模拟计算，是许多人暗藏内心的秘密情人
大炼芯片😅😅😅
第n次弯道超车
目前AI的速度瓶颈主要是卡在transformer，而不是在CNN. 大语言模型里大量使用transformer, 参数数目动辄超过一千亿个，不使用高性能gpu长时间运行根本没法完成训练。我接触过的使用CNN的模型，参数数目比语言模型少很多，一般用本地cpu或者在colab上启动gpu就可以搞定。
transformer主要是词向量划分已经是符号主义的最大范围。cnn其实也是注意力机制的一种，只不过通常是越卷越小，带来所谓算力看起来不如transformer，现在流行用世界模型取代transformer词向量，也算是某种意义上的正则化。
matmul，卷积可以转完matmul
我是真服了博主的嘴了，当时学卷积神经网络学了老半天才懂，楼主这一通输出4分钟讲完了，细节还都照顾了。但也看出为啥听课很难，信息量太大了，初学者一忽略细节，他就失败了
这不就是vector吗
比他兄弟大刘说说粉红度低不少。。哈哈
我还以为加藤鹰帮助中国打磨AI芯片😂😂😂
奇怪了，只要中国 的 一定要加上一句 不是颠覆性的请问 科学发展到今天 ，还有几个能称为颠覆性宁德 比亚迪的电池 一定要加上一句不是颠覆性的tesla 电池 必须加上颠覆性的别为了几个流量 做成公知风
这个频道我算是知道了，就是民用版的厉害了我的国
收藏一下，从 0:53 开始的这个卷积神经网络介绍言简意赅
即使论文的理论没有没有问题，中国人的创造力仅限于纸上谈兵u
可吃点钙片吧
多吃點鴨脖補補
有真實硬體存在，況且這並非新設想，世界上幾個國家出現好幾套類似光學邏輯器件。光路由，光計算，我大學時就聽過通信教授講論文。。。
中国人的创造力就是揍出了你
罗马帝国走了，大英帝国也走了，你美爹要走了，这样的历史进程，以台蛙的智商就不能理解吗？
奇怪了~路上哪会有那么多弯道呢？
因为走的秋名山
高级科普
中国人厉害！什么都会弯道超车，有一部分人他们超车更厉害--让自已直接进入共产主义模式:按需分配，比如权力，金钱和美色！
DSP晶片業者都打不贏了還想挑戰大魔王????
天天超车总有一天翻车
翻车不怕，再扶起来就是了，但就这，也比你漂亮国爸爸强。中国人学习能力特别厉害，能做到假冒不伪劣，气s你跟你干爹
目前演算法那麼多，不夠通用化的沒什麼商機
convolution 跟本不稀奇，就是影像辨識的基本功能，台灣至少有5家做AI processor的IC設計公司正在做。用光學來做，呵呵，就省省吧。且edage AI process已經量產，市面上有帶人臉辨識的電子鎖，無需聯網，就是用這edage AI processor。
也不一定，几十年前，谁会想到电动汽车能发展起来。
@@华夏蒲公英 說中國一定強、當然什麼都不一定。
这么神的技术，为什么要公开发论文？应该是机密！
不发论文，怎么评职称？
质能公式都懂，你能造出原子弹吗？
我个人观点是有多种因素：1. 对国家或企业已经不是核心科技可以下放商业开发。2. 需要商业化申请专利。3. 科学家个人荣耀。4. 抛砖引玉来吸引世界其它科学家的探索，解决一些瓶颈。5. 不是什么黑科技，市面已经有，属于一般学术研讨。6. 误导忽悠敌人去研发错误科技方向。7. 知道敌人已经有这科技或双方都卡住，可以善用民间科学资源研发突破。但短期马伟明是不会把他的中压直流电核心科技发论文申请专利，因为国防的需要超过商业利益。所以不会有电磁弹射，电磁炮，泵推无轴螺旋桨等专利申请。中俄也不会把高超音速核心科技发表。各国的发动机炼金术也是保密。中国稀土炼金术，航空航天，五代机，核子，潜艇，共振动器，30马赫风洞，月球着陆器，。。。很多应该都会保密不专利。西方资本主义制度比较没限制发论文与专利，毕竟谁给最多研发经费与回报率谁就是老板，个人荣耀与利益更是最重要。这也容易让中国抄袭学会再弯道超车。中国喜欢保密，但中国人则是直接跑去美国拿点薪水帮敌人研发干死自己国家。九十年代我在大学接触VHDL芯片设计，用如“C“language的behavioral编码经EDA软件synthesize就可以转化出各种大型芯片设计，无需手动设计百万个电路，还可以模拟测试，成功了才用FPGA做系统测试，然后制成芯片。那时感觉这是多么高科技与复杂需要用Unix与Main Frame才能操作，有机会接触的人也非常少。当时商业电脑（计算机）才386/486，大家还在用1.4MB储存卡。当时我觉得如此先进东西美国肯放出来帮敌人制作先进武器与科技芯片？不就人家军方80年代就已经研发使用，然后升级换代十年后淘汰下放给商业用途。所以很多我们接触到的商业科技是国家淘汰的。但也可能被商业不断提升又超越国家科技，比如3～7nm整个欧美日都研发不出。除非是国家与一些企业经费特别项目，不然很难控制科学家发表论文与专利，毕竟是个人荣耀，认同，渴望跟世界顶尖科学家共研与满足感。
回形针的味儿😂
天底下只有中國在製造「芯片」，哪來的彎道超車，早就遙遙領先了！ (台灣不做“草的心”，只做「晶片」美國稱「chip」)
數據拿出來吧 B
刚看了一分钟，就感觉到一股浓浓的公知味
大刘真是有才,对各先进科技幾乎无所不知,如回囯內貢献,一定能促進囯內高科技產业提升
為什麼要回國貢獻😅
光学计算中国又不是没有企业在做。华为也在做。
台一把一子的metoo才是弯道超车最強啦,直接超美趕日
CinaGPT才牛逼Ai五毛。
Ai五毛最強
难得同意井芭芓一次，这种芯片比较扯
官方没消息，自媒体说的能信么？按自媒体说的，早就超英赶美了，很多玩财经的都来讲高科技了~
人家微软都开始搞量子计算机了，2年内投入使用，而这个还是个概念
你平身，站起来再说话。我国潘建伟团队早就在搞了，比微软厉害
缺钙的可补一补吧
是缺銻,吃鴨脖可補
韭菜可以多看新闻联播补钙
自媒体表示自己已经看不懂了，哈哈哈
🤣🤣🤣🤣🤣
自媒体没准
Compactness of ccp
這種政治體制、人文素養、教育模式……，除了有偷、騙的能耐，還能有其它嗎😢？
小蛙蛙🐸
你真是大sb
对，诈骗岛 就是这么来的
看你的评论就知道你的无知，教养和教育模式的欠缺，整个精神心态和人文水平低下
🐸岛骗子还少啊？
大劉真厲害！一個「彎道超車」標題就吸引了各方人馬，吸引科技界人士自然不在話下，小粉紅來鬧場，1450也來軋一腳！真是出人意料之外！😂😂😂
還有公正人士…🎉🎉🎉
簡直如糞土
笑死，超個屁，世界AI版圖沒中國位置，有種就抵制輝達啊。
鸭脖 和 鼠头都分不清楚， 还吊打。
不可程式化～無用
现有技术在通信上或者一些专用处理的场景有很大应用，可以培养一批产业了。
來自媒體😂鑑定完畢😂
就害怕“厉害了”系列，千万不要不能自嗨😂😂😂
吓一跳，以为又是意淫😢
又吊起來打！中國人來了！快跑！他也不用超車，整條路都給他開！我們自己玩！
又在義和團了
科普都不科普了 呵呵
說大話容易
整天在彎道超車/屢屢見到彎道失控衝下山...10萬rmb買一台雷射機..重刻CPU型號就是中國有自製CPU問世了..這樣子就能騙到一億補助款....整天掩耳盜鈴不覺得中國人的臉都丟光了嗎?
@lineric3136 我說的不夠清楚?也不怪你..在大陸任何資訊都被控管..只有共產黨想讓你知道的風向才能PO出..不然一秒鐘全網封鎖..就這種極權管控的國家..你還在質疑我有沒有看文?看什麼?看共產黨願意給你帶的風向文?
@lineric3136 光上一個YT就要爬網偷渡的可悲大陸人..你不覺得奇怪為什麼上網需要被管控?為什麼人民"知的權益"都要被管控?你自己先去弄清楚後再來問我為什麼..
@lineric3136我笑你們的彎道超車..在B站這言論不用10秒馬上被禁制..然後管理員還跟我說我違反中國法律..這種狗屁法律也只有你這種可悲的大陸人能忍受...
一看标题就是大外宣！
外面谁看他？内销给刚翻出来的粉红学生，赚流量恰饭的。
你觉得你不是自媒体？
天天弯道超车
中國人臉辨識 AI 領先全球
CNN已经很边缘化了吧 现在什么人物都在用Transformer 不知道这种围绕着卷积设计的芯片有什么意义🤔️
土共國人的嘴皮子本身就是個神話，太會吹了
論文？這篇論文和人類在上世紀60年代提出的第一個超燃衝壓發動機理論模型有什麽區別？告訴你這玩意能實現這功能那功能，卻提不出要實現這些功能需要哪些材料和製程工藝--這和發給災民一本營養指南告訴他“按這個做飯就不會餓死”一個道理……托卡馬克裝置和仿星器都誕生多少年了，俄羅斯和德國的核聚變發電有實現“彎道超車”麽……
现在，电车真有可能超过汽车。
@@华夏蒲公英那也是丰田的固态电池
@@altercomd6489 丰田现在在套壳比亚迪。
@@华夏蒲公英 套壳是套壳的事，固态是固态的事。宁德时代的钠锂电池1代马上要升级为2代推向市场
骗经费的玩意儿
中國超車只有一個可能，中國發明了一個西方人不知道的先進技術，大家覺得有可能嗎？
声称科普，知道“科”字的含义吗？小粉红一个腔调。
法可奥夫。
又是骄傲了我的🐶……
太厲害了 中國一定強 我們根本不需要NV晶片
吹破牛皮
還在吹牛不打草稿！
剛好看過光計算相關的科普，並且本身在做Ai相關的研究，稍微評價一下這項技術的發展性。
先說結論，我認為其在AI 方面難以取代現行晶片，但可能在其他地方可以發揮長才。
現行的晶片大多遵循馮諾伊曼架構，也就是將執行程式與資料儲存在記憶體之中，利用bus 去在處理器與記憶體之間傳輸程式與要讀取的資料。而由於AI計算大量資料的特性，在處理器中的功耗與延遲也大多來自於這些資料的搬運。
而光計算晶片的兩個弱勢，不能儲存跟不能程式化，導致了光計算很難被用在AI上。第一是不能儲存，在AI訓練中需要經過backward propagation，這一項過程中就需要記錄下計算過程中的變數，才能在後續backward propagation 順利進行，如果依舊需要電訊號儲存，那就回到了馮諾伊曼架構，沒有解決計算效率的問題。
第二是無法程式化，導致了身其只能作為運算單元使用，仍然需要電訊號的儲存來做運算結果的處理，依舊沒有脫離馮諾伊曼架構。
為了要克服馮諾伊曼架構，有許多學者正在研究記憶體內計算，但顯然光運算不是一個好選項，至於為什麼選擇在mnist 資料集上面做可行性驗證，應該也只是因為最近AI蠻紅的，可以蹭到這樣比較有話題性而已。
這項技術可能比較會適用於對延遲有嚴格要求並且不太會需要改變的算法，如音訊處理跟一些傳統圖像處理的地方，但要應用在ai 上我覺得還是有不小的困難
中国大陆 在AI 芯片方面 和台积电差太远 ，这种 一看就是假新闻啊
这项研究的意义在于，一个物理过程是否能够实现基础运算。一般一个物理过程可以说是一组(非)线性微分方程的解，这个解是否能提取出来应用到其它的运算过程中。当然还有很长的路要走，但一旦突破将是真正的突破，这是一种新的体系，看来看懂这项研究的人不多呀。
就跟在电路里面的各种 模拟运算器一样，模拟乘法器就是用u=IR 这个物理定律来做乘法。
大流的节目，真的是听了跟没听没区别🆘
多聽幾次也許有幫助
" 听君一席话, 如听一席话"
大刘是真的很厉害，能解释清楚这些
淺顯易懂 謝謝科普
光芯片是一種類比計算。在很多計算是不須要百分之百精確。類比計算可以滿足這類需求。
我一看是中科院，就知道希望不大。
哈哈哈确实😂
@@user-o16qyb4sz1n你给个数据？
你这二逼
估计又要骗经费
@@jinsuoli2460 二逼
ai芯片硬件设计上比cpu简单太多,乘加,池化,elementwise,激活,dma,ram,mcu凑一起就是一个ai芯片的架构,难点在于软件上的各种分割算法,dma调用
十多年前我就在报纸上看见说中科院在电池技术有重大突破，就是那种5分钟充电充满。未来3年即可商用，十年了，啥没有。但是经费肯定就没了。
我看到以色列电池突破，一分钟充满电，手机续航12小时。现在也没见哪家手机厂商采用😂
可惜大刘没有分到
日本的之前也有聽過，什麼幾分鐘內充滿電，超越比亞迪和寧的😂
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这位伙计对GPU在AI中的应用理解还是不全面。
沒有先進積體製程技術，卷積處理器技術再棒，加上光處理器無法”馬上“商業化，所有這些週邊技術一切都會顯著緩慢。
实际上弯道翻车的比较多……
上期留言说说光学卷积芯片，这期就安排上了 赞啊
最后都进ICU🤣🤣
非常可观！
別作夢了，沒有自主可靠的半導體製造能力，一切都是空談
精确科普🎉🎉🎉
其实三十年前中科院就在做光计算了。理论容量真的很大
大刘太实在了😂😂
科幻不是科学😅
光学处理器只能部署模型还只能是卷积网络，而不能训练模型，而现在主要算力瓶颈在于训练大模型，所以然并卵
光学处理器虽然速度处理很快，因为需要光学干涉，我觉得体积应该相比芯片来说，效率并不高
錯了，光子半導體只會更小，而且幾乎沒熱量
把卷积核理解成一个二维滤波器就行了。调整卷积核参数就是调整滤波器的通带和阻带以及带宽和衰减等特性，所以卷积本身没什么高深的。这篇论文的牛逼之处是在于利用光学器件实现卷积。
完全不知所云😅😅😅
又是使用砂紙取代光刻機的偉大成就!
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很有未來，只是有許多邏輯件必須改造，就算全光計算無法達成，只要拿出一部份功能做到"全光路由"功能，就有天大社會貢獻與資本財富，可以大幅增加全社會頻寬與使用能耗。
科學概念到實際運用，道路漫長。
还要30年以上😂😂😂
原本以為自己已經算懂AI了，看到大劉談AI於是我開始想睡，我才知道原來我又不懂AI了
你肯定比我懂！
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终于听懂神经网络了，谢谢大刘！
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我只知道中科院减持福晶科技😅
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讲科学就要纯粹分析技术，别老是扯到厉害的我的国
你是一点humor sense都get不到
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模拟计算，是许多人暗藏内心的秘密情人
大炼芯片😅😅😅
第n次弯道超车
目前AI的速度瓶颈主要是卡在transformer，而不是在CNN. 大语言模型里大量使用transformer, 参数数目动辄超过一千亿个，不使用高性能gpu长时间运行根本没法完成训练。
我接触过的使用CNN的模型，参数数目比语言模型少很多，一般用本地cpu或者在colab上启动gpu就可以搞定。
transformer主要是词向量划分已经是符号主义的最大范围。cnn其实也是注意力机制的一种，只不过通常是越卷越小，带来所谓算力看起来不如transformer，现在流行用世界模型取代transformer词向量，也算是某种意义上的正则化。
matmul，卷积可以转完matmul
我是真服了博主的嘴了，当时学卷积神经网络学了老半天才懂，楼主这一通输出4分钟讲完了，细节还都照顾了。
但也看出为啥听课很难，信息量太大了，初学者一忽略细节，他就失败了
这不就是vector吗
比他兄弟大刘说说粉红度低不少。。哈哈
我还以为加藤鹰帮助中国打磨AI芯片😂😂😂
奇怪了，只要中国 的 一定要加上一句 不是颠覆性的
请问 科学发展到今天 ，还有几个能称为颠覆性
宁德 比亚迪的电池 一定要加上一句不是颠覆性的
tesla 电池 必须加上颠覆性的
别为了几个流量 做成公知风
这个频道我算是知道了，就是民用版的厉害了我的国
收藏一下，从 0:53 开始的这个卷积神经网络介绍言简意赅
即使论文的理论没有没有问题，中国人的创造力仅限于纸上谈兵u
可吃点钙片吧
多吃點鴨脖補補
有真實硬體存在，況且這並非新設想，世界上幾個國家出現好幾套類似光學邏輯器件。光路由，光計算，我大學時就聽過通信教授講論文。。。
中国人的创造力就是揍出了你
罗马帝国走了，大英帝国也走了，你美爹要走了，这样的历史进程，以台蛙的智商就不能理解吗？
奇怪了~路上哪会有那么多弯道呢？
因为走的秋名山
高级科普
中国人厉害！什么都会弯道超车，有一部分人他们超车更厉害--让自已直接进入共产主义模式:按需分配，比如权力，金钱和美色！
DSP晶片業者都打不贏了
還想挑戰大魔王????
天天超车总有一天翻车
翻车不怕，再扶起来就是了，但就这，也比你漂亮国爸爸强。中国人学习能力特别厉害，能做到假冒不伪劣，气s你跟你干爹
目前演算法那麼多，不夠通用化的沒什麼商機
convolution 跟本不稀奇，就是影像辨識的基本功能，台灣至少有5家做AI processor的IC設計公司正在做。用光學來做，呵呵，就省省吧。
且edage AI process已經量產，市面上有帶人臉辨識的電子鎖，無需聯網，就是用這edage AI processor。
也不一定，几十年前，谁会想到电动汽车能发展起来。
@@华夏蒲公英 說中國一定強、當然什麼都不一定。
这么神的技术，为什么要公开发论文？应该是机密！
不发论文，怎么评职称？
质能公式都懂，你能造出原子弹吗？
我个人观点是有多种因素：
1. 对国家或企业已经不是核心科技可以下放商业开发。
2. 需要商业化申请专利。
3. 科学家个人荣耀。
4. 抛砖引玉来吸引世界其它科学家的探索，解决一些瓶颈。
5. 不是什么黑科技，市面已经有，属于一般学术研讨。
6. 误导忽悠敌人去研发错误科技方向。
7. 知道敌人已经有这科技或双方都卡住，可以善用民间科学资源研发突破。
但短期马伟明是不会把他的中压直流电核心科技发论文申请专利，因为国防的需要超过商业利益。所以不会有电磁弹射，电磁炮，泵推无轴螺旋桨等专利申请。中俄也不会把高超音速核心科技发表。各国的发动机炼金术也是保密。中国稀土炼金术，航空航天，五代机，核子，潜艇，共振动器，30马赫风洞，月球着陆器，。。。很多应该都会保密不专利。
西方资本主义制度比较没限制发论文与专利，毕竟谁给最多研发经费与回报率谁就是老板，个人荣耀与利益更是最重要。这也容易让中国抄袭学会再弯道超车。中国喜欢保密，但中国人则是直接跑去美国拿点薪水帮敌人研发干死自己国家。
九十年代我在大学接触VHDL芯片设计，用如“C“language的behavioral编码经EDA软件synthesize就可以转化出各种大型芯片设计，无需手动设计百万个电路，还可以模拟测试，成功了才用FPGA做系统测试，然后制成芯片。那时感觉这是多么高科技与复杂需要用Unix与Main Frame才能操作，有机会接触的人也非常少。当时商业电脑（计算机）才386/486，大家还在用1.4MB储存卡。
当时我觉得如此先进东西美国肯放出来帮敌人制作先进武器与科技芯片？不就人家军方80年代就已经研发使用，然后升级换代十年后淘汰下放给商业用途。所以很多我们接触到的商业科技是国家淘汰的。但也可能被商业不断提升又超越国家科技，比如3～7nm整个欧美日都研发不出。
除非是国家与一些企业经费特别项目，不然很难控制科学家发表论文与专利，毕竟是个人荣耀，认同，渴望跟世界顶尖科学家共研与满足感。
回形针的味儿😂
天底下只有中國在製造「芯片」，哪來的彎道超車，早就遙遙領先了！ (台灣不做“草的心”，只做「晶片」美國稱「chip」)
數據拿出來吧 B
刚看了一分钟，就感觉到一股浓浓的公知味
大刘真是有才,对各先进科技幾乎无所不知,如回囯內貢献,一定能促進囯內高科技產业提升
為什麼要回國貢獻😅
光学计算中国又不是没有企业在做。华为也在做。
台一把一子的metoo才是弯道超车最強啦,直接超美趕日
CinaGPT才牛逼Ai五毛。
Ai五毛最強
难得同意井芭芓一次，这种芯片比较扯
官方没消息，自媒体说的能信么？按自媒体说的，早就超英赶美了，很多玩财经的都来讲高科技了~
人家微软都开始搞量子计算机了，2年内投入使用，而这个还是个概念
你平身，站起来再说话。我国潘建伟团队早就在搞了，比微软厉害
缺钙的可补一补吧
是缺銻,吃鴨脖可補
韭菜可以多看新闻联播补钙
自媒体表示自己已经看不懂了，哈哈哈
🤣🤣🤣🤣🤣
自媒体没准
Compactness of ccp
這種政治體制、人文素養、教育模式……，除了有偷、騙的能耐，還能有其它嗎😢？
小蛙蛙🐸
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对，诈骗岛 就是这么来的
看你的评论就知道你的无知，教养和教育模式的欠缺，整个精神心态和人文水平低下
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大劉真厲害！一個「彎道超車」標題就吸引了各方人馬，
吸引科技界人士自然不在話下，小粉紅來鬧場，1450也來軋一腳！
真是出人意料之外！😂😂😂
還有公正人士…🎉🎉🎉
簡直如糞土
笑死，超個屁，世界AI版圖沒中國位置，有種就抵制輝達啊。
鸭脖 和 鼠头都分不清楚， 还吊打。
不可程式化～無用
现有技术在通信上或者一些专用处理的场景有很大应用，可以培养一批产业了。
來自媒體😂鑑定完畢😂
就害怕“厉害了”系列，千万不要不能自嗨😂😂😂
吓一跳，以为又是意淫😢
又吊起來打！中國人來了！快跑！他也不用超車，整條路都給他開！
我們自己玩！
又在義和團了
科普都不科普了 呵呵
說大話容易
整天在彎道超車/屢屢見到彎道失控衝下山...10萬rmb買一台雷射機..重刻CPU型號就是中國有自製CPU問世了..這樣子就能騙到一億補助款....整天掩耳盜鈴不覺得中國人的臉都丟光了嗎?
@lineric3136 我說的不夠清楚?也不怪你..在大陸任何資訊都被控管..只有共產黨想讓你知道的風向才能PO出..不然一秒鐘全網封鎖..就這種極權管控的國家..你還在質疑我有沒有看文?看什麼?看共產黨願意給你帶的風向文?
@lineric3136 光上一個YT就要爬網偷渡的可悲大陸人..你不覺得奇怪為什麼上網需要被管控?為什麼人民"知的權益"都要被管控?你自己先去弄清楚後再來問我為什麼..
@lineric3136我笑你們的彎道超車..在B站這言論不用10秒馬上被禁制..然後管理員還跟我說我違反中國法律..這種狗屁法律也只有你這種可悲的大陸人能忍受...
一看标题就是大外宣！
外面谁看他？内销给刚翻出来的粉红学生，赚流量恰饭的。
你觉得你不是自媒体？
天天弯道超车
中國人臉辨識 AI 領先全球
CNN已经很边缘化了吧 现在什么人物都在用Transformer 不知道这种围绕着卷积设计的芯片有什么意义🤔️
土共國人的嘴皮子本身就是個神話，太會吹了
論文？這篇論文和人類在上世紀60年代提出的第一個超燃衝壓發動機理論模型有什麽區別？告訴你這玩意能實現這功能那功能，卻提不出要實現這些功能需要哪些材料和製程工藝--這和發給災民一本營養指南告訴他“按這個做飯就不會餓死”一個道理……
托卡馬克裝置和仿星器都誕生多少年了，俄羅斯和德國的核聚變發電有實現“彎道超車”麽……
现在，电车真有可能超过汽车。
@@华夏蒲公英那也是丰田的固态电池
@@altercomd6489 丰田现在在套壳比亚迪。
@@华夏蒲公英 套壳是套壳的事，固态是固态的事。宁德时代的钠锂电池1代马上要升级为2代推向市场
骗经费的玩意儿
中國超車只有一個可能，中國發明了一個西方人不知道的先進技術，大家覺得有可能嗎？
声称科普，知道“科”字的含义吗？小粉红一个腔调。
法可奥夫。
又是骄傲了我的🐶……
太厲害了 中國一定強 我們根本不需要NV晶片
吹破牛皮
還在吹牛不打草稿！