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Sigue los sistemas técnicos, cuellos de botella y estándares que remodelan el poder industrial antes de convertirse en narrativas dominantes.
La computación descentralizada conecta la capacidad de cómputo ociosa global a través de la tecnología blockchain para formar un mercado abierto, ofreciendo a los usuarios servicios de cómputo de bajo costo y resistentes a la censura. Este artículo resume su principio de funcionamiento, proyectos clave y los desafíos técnicos y regulatorios actuales.
El empaquetado avanzado de chips se ha convertido en el campo de batalla central de la competencia por los chips de IA. TSMC lidera con la tecnología CoWoS, mientras Samsung e Intel aceleran su avance, y los gobiernos lo consideran clave para la soberanía tecnológica. El artículo resume las tendencias tecnológicas, la competencia industrial y el panorama regional.
Con los procesos tradicionales acercándose a los límites físicos, el empaquetado avanzado de chips (como el empaquetado 2.5D/3D, los chiplets, la unión híbrida, etc.) se ha convertido en la clave para mejorar el rendimiento y reducir el consumo de energía. La demanda explosiva de aceleradores de IA ha hecho que la capacidad de empaquetado avanzado sea un recurso global escaso. TSMC lidera gracias a su tecnología CoWoS, mientras Samsung e Intel la persiguen de cerca. Los gobiernos de varios países han incorporado el empaquetado avanzado en sus estrategias de soberanía tecnológica, y la competencia en la cadena de suministro global se intensifica cada vez más.
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) están penetrando gradualmente en todos los aspectos de la investigación científica, desde la búsqueda bibliográfica y la generación de hipótesis hasta el diseño experimental y el análisis de datos. Aunque los LLM han mostrado un enorme potencial para mejorar la productividad científica, su impacto real en los descubrimientos científicos fundamentales sigue siendo limitado. Este artículo revisa las aplicaciones actuales y las posibilidades futuras de los LLM en el método científico, y enfatiza la necesidad de integrar profundamente los LLM en el proceso científico, alinearlos con los objetivos científicos humanos y establecer métricas de evaluación claras.
El artículo revisa cómo los grandes modelos de lenguaje mejoran diversos aspectos de la investigación científica, señala sus limitaciones en el ámbito de la ciencia básica y propone sugerencias para alinearlos con los objetivos científicos humanos y establecer métricas de evaluación claras para integrar profundamente los LLMs.
Como la revista anual de NMAMIT, Nidarshan-26 gira en torno al tema "De lo clásico a lo sistémico", reúne mensajes de líderes, novedades de la institución y reflexiones de profesores y estudiantes, y refleja la continuidad e innovación del conocimiento desde la antigüedad hasta nuestros días.