領域人工智慧很廣泛。一開始，團隊開發了適合他們需求的硬件，因為並非每種類型的AI軟件都可以在每個芯片上使用。
最近，有一個分區分為兩個上層區域，現在可以用一個芯片建築覆蓋。這些商品人工神經網絡（knn）和最卑鄙的神經網絡（SNN用於“尖峰神經網絡”）。
魔術片 - 根據國際象棋和Dota的說法，人工智能在骰子期間也優於人類
中國的研究人員天吉團隊現在聲稱使這個細分不必要 - 並使用AI控制的自行車證明了他們的成功（通過Arste
微小的芯片，效果很好
自行車獨立讓位於障礙物（屏幕截圖：YouTube/Tianjic）
FCORE是Tianjic實現這一突破的新建築的名稱。他們受到人腦的啟發。
儘管KNN和SNN結合在一起，但芯片的尺寸僅為四毫米。其中最重要的組成部分之一是調解人，科學家們圍繞著賽義德（Shi）自己發展，以便能夠在KNN和SNN之間進行交流。
因為當KNN簽發具有多端值的軟件包時，SNN可與二進制代碼一起使用以節省能源。 KNN和SNN都受益於專門生成的硬件，例如來自IBM的Truenorth處理器。
到目前為止，只有在KNN或SNN的幫助下才能解決問題。天吉的代理人可以同時使用這兩種方法。
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天木芯片本身由156個FCORS組成，而其中一個28納米過程製成。它的時鐘速率僅為300 MHz，每秒可以運行1.3 TERA操作。
根據研究人員的說法，儘管時鐘速率較低，但根據算法，他的時鐘速度具有1.6至100倍的性能，泰坦XP的性能是相同的算法。每瓦的性能從十二到10,000倍。
就像騎自行車一樣簡單
研究和裸體數字是其中之一。但是天吉團隊也已經開始進行現實的示威活動。這自動自行車僅配備了一個天吉的芯片。
KNN和SNN的各種專業網絡共同努力，以使自行車保持平衡，避免物體，對語音輸入做出反應並遵循目標。
如果芯片確實具有研究人員在論文中描述的表現，那麼朝著一個方向邁出了第一步一般AI“也稱為“人工通用情報”（AGI）。那裡的方式仍然很遠。
這就是Tu Darmstadt機械學習部門負責人Kristian Kersting。在天吉芯片中沒有滿足AGI的條件：»它僅包括賽車的任務。不是政治。不購物。不要寫。