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第134章 基于ai的eda灵韵突然发布里边究竟（第2页）

而ip本身就是所谓的公版。

而现在，卷耳智能科技在灵韵里做了什么呢？

——做了一个ip核心库。

而且这个还分了很多个模块，包括手机电脑处理器cpu类、显示卡核心gpu类、微控制器cu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bsp;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，生病烧等这类困扰，而且度极快！

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？”2o12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人工智能——他们称之为第三代人工智能。

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。

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