第133章 基于AI的EDA灵韵突然发布，里边究竟有什么？
第133章 基于AI的EDA灵韵突然发布，里边究竟有什么？ (第2/3页)
理器CPU类、显示卡核心GPU类、微控制器MCU类、模拟-数字相互之间的转换器ADC、DAC类、数、存储器类……
门类那是相当齐全，甚至片上系统SOC的库都建好了！
不仅如此，库并不是空的，里边甚至已经有了一些IP核心，而且还不少！
“这些核心哪儿来的？”立即有人提出了这个问题。
“大约是人工智能。”于东开口了：
“灵韵的能力之前我们就见过了，只要描述需求就能生成方案。里边已经有的这些东西，大约也是通过AI训练生成的。”
AI！人工智能！
这俩词，自从卷耳智能科技成立以来，就完全围绕着它来转的，卷耳所有的行为和动作，所有产品和行动也都与之相关。
灵韵不是第一个。
“互联网上公开能找到的高级芯片设计方案并不多。”
海思掌门人何波如此说道：“卷耳智能科技也并不设计和制造芯片，就算有摩尔科技，那也只是GPU方案，他们哪儿来的数据训练这么强大的AI？”
库里已经存在的这些IP核心，足够验证卷耳智能科技灵韵的芯片设计水平——比高级工程师可能不如，但超过了中级是一定的。
再加上机器这种东西，天生比人类更加不容易犯错，也不受情绪和压力影响，更没有吃喝拉撒睡，生病发烧等这类困扰，而且速度极快！
综合起来，那比中级工程师强多了！
“网络上是没有公开的高级别芯片设计方案，这些东西都是商业机密。”
于东顿了顿，悠悠说道：“但网络是一个巨大的图书馆，原理和理论都存在，各类研究、论文成果也是公开的。
“类思维AI，可不仅仅是通过数据训练的，甚至都不需要大量的数据，少量的数据也只是辅助。要不，怎么解释，卷耳会智能科技想要训练一个AI那么容易？”
“你是说，卷耳智能科技的AI训练是知识驱动？”2012实验室的一位负责人戚斌说道：“而非数据驱动？”
“大概率，知识为主，数据仅仅只是起到示例和示范的作用！”于东点了点头。纪弘并没有跟他说过这个，这是他自己的猜的。
而且，不止于东一个人有这种猜测——卷耳智能科技AI训练的速度太快了。
结合纪弘在各个场合对类思维的介绍——那些原理肯定是在忽悠人——但少量数据就能训练，这肯定是真的。
证据也很好找——能够查到的资料，卷耳智能科技购置的算力显卡并不多，明面上也没有大的基地型算力中心。
就算有隐藏，也不会太多！
从时间和成本的角度去推算——那就不可能是海量数据训练AI的方式——卷耳智能科技就没多少算力！
既然是少量数据就能训练，那就一定是知识在驱动——换句话说，这是真正的机器学习。
现在所谓的机器学习，都是利用大量数据通过概率统计、逼近函数等方式，寻找最优解的程序算法，而不是真正的学习。
戚斌沉默了：华为和业内顶尖企业其实一直在致力于研究知识和数据双轮驱动的
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