本文详细阐述了Cache一致性的重要性和实现原理，特别是在多核系统中。文章解释了由于内存访问速度与CPU核心运行速度之间的差异，引入了存储器层次结构和Cache来提高效率。在多核环境中，为了保持数据的一致性，必须采用硬件一致性协议，如监听协议和目录协议。文章还探讨了一致性协议的设计，包括状态选择、事务类型和MOESI状态模型，为读者提供了深入的理解和指导。（来源：极术社区IC设计专栏）

本文提供了Linux Kernel、optee、ATF等操作系统异常向量表的详细速查指南。文中讨论了Armv8-AArch64和Armv7架构中的向量表和基地址寄存器，以及软件中定义的向量表与Arm文档中的偏移量是否一致，和向量表基地址是否正确写入VBAR寄存器的问题。文章还涵盖了不同系统在32位和64位下向量表的具体实现和基地址设置方法，是理解Arm架构下操作系统启动和异常处理的重要参考资料。（来源：极术社区Arm精选专栏）

本文探讨了如何将深度学习算法有效部署在计算资源受限的设备上。文章指出，神经网络量化是减少能量和延迟需求的关键方法之一，可以通过量化、裁剪和压缩等技术降低模型大小。本文同事还介绍了包括英伟达、高通等公司在神经网络加速方面的研究成果。（来源：极术社区AI开发板专栏）

微软与理海大学联合推出了Mora，一个多Agent视频生成框架，旨在复现Sora的通用视频生成能力。Mora通过整合多个SOTA AI模型，在多项测评中超越开源SOTA，效果接近Sora。该框架能够处理文本到视频生成、视频编辑等多种任务，展现了强大的多功能性和通用能力。Mora的开源性质为视频生成领域的研究和应用提供了坚实的基础，鼓励社区在此基础上进行进一步的发展和完善。（来源：极术社区嵌入式AI专栏）

小米SU7电动汽车集成了多种高性能芯片，包括计算与控制芯片、传感芯片、通信芯片、存储芯片和功率芯片，以支持其智能化功能。文章详细介绍了这些芯片的种类、作用及其在智能汽车中的应用，如高通的智能座舱芯片、英伟达的自动驾驶芯片和禾赛科技的激光雷达等，展现了智能汽车技术的复杂性和先进性。（来源：极术社区IC设计专栏）

OpenAI在2021年解散其机器人团队后，并未放弃对机器人技术的追求。最近，OpenAI与人形机器人公司Figure合作，推出了Figure 01机器人，该机器人展现出了卓越的理解、判断、行动和自我评价能力。Figure 01结合了OpenAI的视觉推理和语言理解能力以及Figure的神经网络，实现了高效的机器人动作控制。尽管存在争议和挑战，如泛化能力和“幻觉”问题，但这一合作标志着OpenAI在机器人领域的再次重要进展。（来源：极术社区甲子光年看云计算专栏）

AI PC的兴起引发了关于其实用性的广泛讨论。本文探讨了AI PC是否仅仅是营销噱头，还是真正能够提升工作效率的工具。文章还介绍了AI PC背后的三大AI引擎：CPU、GPU和NPU，它们共同提供了强大的本地算力，使得AI PC能够运行大型语言模型，并在多个领域如教育、法律和医学中得到应用。最后，文章强调AI PC的应用前景，认为它不仅仅是“更快的马车”，而是真正能够改变PC使用模式和拓展用户能力边界的创新产品。（来源：极术社区E企实验室专栏）

本文回顾了底盘系统的发展历程，从机械时期到机电混合时期，再到现在的智能时期，并探讨了智能底盘的四个主要发展趋势：线控化、个性化、多执行器融合以及更高的安全要求。文章指出，智能底盘的发展才刚刚起步，虽然面临挑战，但也存在巨大的机遇。国家战略的支持、市场需求的增长以及新的合作模式都为中国本土品牌的发展提供了良好的条件。文章强调，智能底盘作为智能电动汽车的支撑基础，其发展对于汽车电动化和智能化至关重要。（来源：极术社区汽车电子与软件专栏）

SAQP技术，即自对准四重图案化技术，是一种用于克服芯片制造中光刻限制的方法。它允许在没有EUV光刻机的条件下生产更先进的芯片。SAQP是多重图案化技术的一种，特别适用于小于38nm的特征节距图案化，预计能达到19nm节距。该技术通过一系列复杂的工艺步骤，包括打印心轴轨迹、生长侧壁、移除心轴图案、开发最终图案和添加介电块，实现高精度的图案化。SAQP技术对于逻辑芯片和DRAM的金属层图案化尤为重要，因为它能够处理更复杂的图案化需求。随着技术节点的不断进步，SAQP技术在半导体制造中的重要性日益凸显。（来源：极术社区半导体行业观察专栏）

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