第43章 模仿式的学习（2 / 2）

“如果是真的，这将是一个时代的开端。”

“吹牛呢吧和是，我承认，他可能比其他的神经网络芯片强一点，但类思考，肯定夸张了！你们可能不了解机器学习跟猴子学习差别有多大，这么跟你们说，我们曾经做过专门的研究：

“机器学习学习一样东西，一个过程那是要重复千万次甚至上亿次的。而聪明的猴子呢？你只要教它他肯定能学会，重复顶多几十次上百次顶天了，与机器学习单纯的统计分析不同，猴子是模仿性质的学习。

“上百次与上亿次，你们咂摸咂摸就知道差别了，可以说真不是同一个维度的东西。”

很多人确实不知道这其中的差别呢，有人这么一讲，心中立即也就有谱了：“这还真有可能是一个时代的开端！”

“是的，有人可能想到了，模仿式的学习。”康硕笑道：“从通过大数据统计与分析进行机器学习，升级到灵长动物类模仿式的的学习，这无疑是一个巨大的跨越。

“而更为关键的是结合，在学习能力上，判断与决断能力上，混沌芯片无疑是十分强大的，但各类运算就不是它所擅长的了。就像人，算数也不管计算器不是？

“于是，这款混沌加ARM双架构组合芯片应运而生了，一个天然智能，一个超级运算，一个耗电发热，一个吸热再利用，可谓是天生一对，相辅相成。

“你们以为这就完了？可不是！神奇还不远仅如此，你想，一个计算器自己啥都不会干吧？想要做什么还得人去操作。

“而现在，天然智能的模块那就能引领超能运算的CPU更好的工作。事实上，我们在设计CPU这个中央处理器的时候，在关键节点上，就辅助使用了混沌理论。更关键的，这还更有利于发热散出，热能正好传递，供混沌芯片利用。”

听到这里，很多人恍然大悟了。

之前只听说混沌芯片结合传统芯片，能够将14nm制程的芯片发挥出不亚于5nm级别的性能，他们不能说不信，但心里总归是犯嘀咕的。

但此刻，一切真相大白，原来是这么回事儿，心中的疑虑瞬间消失，转而形成的是无比的赞叹。

“经过我们的仔细评估与仿真实验，在10nm这个光刻工艺下，这种复合芯片能够达到4nm+的性能，这一点已经得到验证。”

康硕一笑：“那么多节点，现在我为什么单单说起10nm呢？”

稍微一顿，康硕接着开口：“来，让我们欢迎沪都微电子光刻机项目总工程师梁振光梁总，让他来给我们介绍一下光刻机的情况。”

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另外，弱弱的问一句，我这两天写的很嗨，是不是自嗨啊？抒情是不是抒多了，而且没抒好？

很忐忑，在此问问书友们的感受，决定后续再有这种情况时候如何选择写法。