行单元），有助于减少对入门级独立 GPU 的需求。这一代 处理器支持多达 50 个 HDR 视频流，可提供细节更加丰富的 视效，支持在硬件加速主流 AV1 编解码器，可实现比 H.265 更高效的压缩。对于高级视频墙应用，英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器支持多达 4x 4K 显示器或 2x 8K 显示器、通道锁定同 步和边框校正功能。 降低要求严苛的 AI 和视频工作负载的能耗 借助能效优于上一代产品的平台简化边缘 至强® 6 性能核处理器拥有多达 128 个内核， 实现了更高密度计算性能和可扩展性。 • 对于基于 BF16 和 FP16 的模型，英特尔® AMX 的乘法累 加 (MAC) 运算速度比英特尔® 高级矢量扩展 512（Intel® Advanced Vector Extensions 512，英特尔® AVX-512） 提升高达 16 倍，AI 性能显著增强。 • 英特尔® AVX-512 支持视频墙和数字标牌软件功能；用于增强扩展显示的 Genlock/pipelock，EDID 管理，边框补偿及多 GPU 单 一大屏幕能力 媒体处理 • 英特尔® VPL 提供对专用媒体硬件的高级访问权限，以及 英特尔® GPU 上的编码、解码和视频处理功能 • 媒体引擎支持大多数现代编解码器，高带宽 8K HDR 工 作流程执行和多 GPU 同步 • 支持下一代 AV1 媒体标准的硬件加速编码

人工智能的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代。 当时 ，计算机科学刚刚起步 ，人们开始尝试通过计算机程序来模拟人类的思维 和 行为。 在这个背景下 ， 一些杰出的科学家和工程师们开始研究如何使计算机具备更高级的功能 1956 年 8 月 ，在美国达特茅斯学院举办的人工智能夏季研讨会 ，是人工智能领域具有里程碑意义的一次重要会议。 这次会 议汇 聚了众多杰出的科学家和工程师 ，他们共同探讨和研究人工智能的发展和应用前景 Response ） 数据集用于训练模型理解任务指令并生成符合预期的响应 时效性问题 对知识更新频繁的领域 ，微调后的模型可能很快会过时 ， 需要不断重新训练 在微调完成后 ， 部分高级模型还会使用强化学习进行优化。 例如 ， ChatGPT 和 Claude 使用 人类 反馈 强化学习（ RLHF ） 让模型的回答更符合用户期望 ，更好地选择符合人类偏好的答案 数据准备成本高 人类一样使用计算机的智能体。 它基于 OpenAI 最新研发的 CUA （ Computer- Using Agent ）模型 ， CUA 将 GPT-4o 的视觉功能与通过强化学习获得的高级推理相 结合 ，经 过训练可以与图形用户界面（ GUI ，即人们在屏幕上看到的按钮、菜单和文 本字段）进行 交互。 Operator 通过观察屏幕并使用虚拟鼠标和键盘来完成任务

领域问题建模与复杂推理 ，包括领域自适应学习（建立医、 教育、 金融垂直应用于 模型） 、 因果推理引擎（建立因果图模型） 和多目标优化决策（求解帕 累托最有解） 。 • 3. 高级能力层 复杂系统建模与自主决策 ，包括数字孪生仿真系统（构建物理于数字融合虚拟环境 模拟天气等） 、 多智能体协同优化（将每个个体作为智能体通过联邦学习模拟群体行为） 和元认 知调 控机制（实施监控自身决策、