西门子数字工业软件近日宣布,已与英特尔代工(Intel Foundry)合作,为该厂的嵌入式多芯片互连桥接器 (EMIB) 方法开发全面的工作流程,实现异构芯片的封装内高密度互连。
利用西门子业界领先的集成电路和PCB设计方面的专业知识和世界级技术,英特尔的EMIB技术可提供先进的集成电路封装解决方案,涵盖规划和原型设计,直至在FCBGA、2.5/3D IC 等广泛的集成技术中实现签核(signoff)。
Intel Foundry副总裁兼产品与设计生态系统总经理Rahul Goyal表示:“我们正在为客户提供高度创新的先进封装技术。”“与西门子的合作使我们能够定义一个经过认证的、做好生产准备的EMIB技术参考流程,并将其提供给我们的客户,以便他们能够高效、有效地进行设计。”
借助这一新的Intel Foundry工作流程,双方客户可以处理一系列关键任务,包括早期封装装配原型设计、分层器件平面规划、协同设计优化、完整详细实施验证(包括信号和电源完整性分析)以及封装装配设计工具包(PADK)驱动的装配验证。
该参考流程采用的西门子技术包括 Xpedition™ Substrate Integrator 软件、Xpedition™ Package Designer 软件、Hyperlynx™ 软件 SI/PI 和Calibre®nmPlatform 工具(包括 Calibre® 3DSTACK 软件)。
西门子数字工业软件Electronic Board Systems高级副总裁 AJ Incorvaia 表示:“西门子很高兴能够与英特尔代工合作,为英特尔的创新EMIB 技术开发和提供经过认证的参考流程。”作为英特尔的长期供应商,西门子很荣幸被选中参与这个项目,并期待着分享我们的 3D-IC 专业技术,为我们的共同客户带来价值。
好文章,需要你的鼓励
新加坡国立大学研究人员开发出名为AiSee的可穿戴辅助设备,利用Meta的Llama模型帮助视障人士"看见"周围世界。该设备采用耳机形态,配备摄像头作为AI伴侣处理视觉信息。通过集成大语言模型,设备从简单物体识别升级为对话助手,用户可进行追问。设备运行代理AI框架,使用量化技术将Llama模型压缩至10-30亿参数在安卓设备上高效运行,支持离线处理敏感文档,保护用户隐私。
阿里达摩院联合浙江大学推出VideoRefer套件,这是首个能够精确理解视频中特定物体的AI系统。该系统不仅能识别整体场景,更能针对用户指定的任何物体进行详细分析和跨时间追踪。研究团队构建了包含70万样本的高质量数据集VideoRefer-700K,并设计了全面的评估体系VideoRefer-Bench。实验显示该技术在专业视频理解任务中显著超越现有方法,在安防监控、自动驾驶、视频编辑等领域具有广阔应用前景。
OpenAI推出新AI模型GPT-5-Codex,能够在无用户协助下完成数小时的编程任务。该模型是GPT-5的改进版本,使用额外编码数据训练。测试显示,GPT-5-Codex可独立工作超过7小时,能自动发现并修复编码错误。在重构基准测试中得分51.3%,比GPT高出17%以上。模型可根据任务难度调整处理时间,简单请求处理速度显著提升。目前已在ChatGPT付费计划中提供。
Sa2VA是由UC默塞德等高校联合开发的突破性AI系统,首次实现图像视频的统一理解与精确分割。通过巧妙融合SAM-2视频分割技术和LLaVA多模态对话能力,Sa2VA能够同时进行自然对话和像素级物体标注。研究团队还构建了包含7万多个复杂视频表达式的Ref-SAV数据集,显著提升了AI在长文本描述和复杂场景下的表现。实验显示,Sa2VA在多个基准测试中达到业界领先水平,为视频编辑、医疗诊断、智能监控等领域带来新的应用可能性。