第43章 模仿式的學習(第2/2頁)

“我沒聽錯吧？這真的假的？這是真智慧了啊，真的能實現嗎？”

“如果是真的，這將是一個時代的開端。”

“吹牛呢吧和是，我承認，他可能比其他的神經網路晶片強一點，但類思考，肯定誇張了！你們可能不瞭解機器學習跟猴子學習差別有多大，這麼跟你們說，我們曾經做過專門的研究：

“機器學習學習一樣東西，一個過程那是要重複千萬次甚至上億次的。而聰明的猴子呢？你只要教它他肯定能學會，重複頂多幾十次上百次頂天了，與機器學習單純的統計分析不同，猴子是模仿性質的學習。

“上百次與上億次，你們咂摸咂摸就知道差別了，可以說真不是同一個維度的東西。”

很多人確實不知道這其中的差別呢，有人這麼一講，心中立即也就有譜了：“這還真有可能是一個時代的開端！”

“是的，有人可能想到了，模仿式的學習。”康碩笑道：“從透過大資料統計與分析進行機器學習，升級到靈長動物類模仿式的的學習，這無疑是一個巨大的跨越。

“而更為關鍵的是結合，在學習能力上，判斷與決斷能力上，混沌晶片無疑是十分強大的，但各類運算就不是它所擅長的了。就像人，算數也不管計算器不是？

“於是，這款混沌加ARM雙架構組合晶片應運而生了，一個天然智慧，一個超級運算，一個耗電發熱，一個吸熱再利用，可謂是天生一對，相輔相成。

“你們以為這就完了？可不是！神奇還不遠僅如此，你想，一個計算器自己啥都不會幹吧？想要做什麼還得人去操作。

“而現在，天然智慧的模組那就能引領超能運算的CPU更好的工作。事實上，我們在設計CPU這個中央處理器的時候，在關鍵節點上，就輔助使用了混沌理論。更關鍵的，這還更有利於發熱散出，熱能正好傳遞，供混沌晶片利用。”

聽到這裡，很多人恍然大悟了。

之前只聽說混沌晶片結合傳統晶片，能夠將14nm製程的晶片發揮出不亞於5nm級別的效能，他們不能說不信，但心裡總歸是犯嘀咕的。

但此刻，一切真相大白，原來是這麼回事兒，心中的疑慮瞬間消失，轉而形成的是無比的讚歎。

“經過我們的仔細評估與模擬實驗，在10nm這個光刻工藝下，這種複合晶片能夠達到4nm+的效能，這一點已經得到驗證。”

康碩一笑：“那麼多節點，現在我為什麼單單說起10nm呢？”

稍微一頓，康碩接著開口：“來，讓我們歡迎滬都微電子光刻機專案總工程師梁振光梁總，讓他來給我們介紹一下光刻機的情況。”

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