英特尔首席技术官Sachin Katti转投OpenAI，负责构建AGI计算架构
今日（11月11日），英特尔首席技术官萨钦·卡蒂宣布加入OpenAI，将在其基础设施部门担任要职。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
英特尔方面表示，萨钦·卡蒂离职后，公司首席执行官陈立武将直接领导人工智能业务部门。
据了解，萨钦·卡蒂在英特尔担任高级副总裁、首席技术官兼人工智能总监，同时负责网络与边缘计算事业群。
他在英特尔主导整体人工智能战略规划及产品路线图制定，并统筹英特尔实验室、企业与初创公司及开发者生态系统的合作关系，同时继续负责网络与边缘计算事业群的运营。
卡蒂拥有麻省理工学院电气工程与计算机科学博士学位，以及孟买理工学院电气工程学士学位。加入英特尔前，他曾在斯坦福大学担任电气工程与计算机科学教授，专注于无线通信、网络及应用编码理论等领域的创新研究。其学术生涯屡获殊荣，包括ACM博士论文奖（荣誉提名）和IEEE/ACM网络传输最佳论文威廉·贝内特奖。
同时，卡蒂也是一位成功的创业者，曾创立并领导多家技术创新企业，对网络与人工智能领域产生深远影响。他联合创办的Kumu Networks开创了自干扰消除技术，此后创立的Uhana公司开发了用于移动网络优化的先进人工智能解决方案，该公司已被VMware收购。
英特尔强调，卡蒂是电信行业具有影响力的领导者，曾共同主持O-RAN联盟的技术指导委员会，并在全球范围内推动开放智能无线接入网络的普及应用。
相关攻略
5月13日，Lecoo来酷官方发布产品视频，正式揭开了全新来酷Air 14笔记本的神秘面纱。通过这段视频，我们得以全面了解这款轻薄本的核心亮点与设计理念。 藏于书架的灵动：轻薄，不露声色 视频开篇，来酷Air 14从书架上被轻松取出，其小巧尺寸与极致轻薄的特性，在第一时间就给人留下深刻印象。 从画面
美国纳斯达克综合指数近日跌破26000点，日内跌幅1 05%。与此同时，芯片半导体板块股票集体走低，成为市场关注焦点。其中，英特尔股价下跌7 01%，高通跌幅超过9%，美光科技下跌6 08%，台积电、阿斯麦、英伟达、博通、超威半导体等产业链重要公司股价均出现不同程度下滑。此次板块普跌反映出市场对半导
北京时间今天凌晨，业内消息人士 @Haze2K1 带来一则新爆料：英特尔计划在其“Razor Lake AX”（代号 RZL-AX）处理器上采用封装内内存设计。具体来说，就是将应用于酷睿 Ultra 200V “Lunar Lake”上的 MoP（Memory on Package）解决方案，延续到
距离全球PC产业年度盛事——COMPUTEX 2026台北国际电脑展开幕，仅剩不到一个月。然而，与往年热烈的市场期待不同，今年行业氛围中多了一丝审慎与观望。 这股观望情绪从何而来？行业分析普遍将原因指向内存价格上涨带来的连锁反应。成本压力已直接传导至整机制造商，导致多数品牌出货量出现显著下滑。面对这
北京时间5月12日凌晨，业内消息人士@Haze2K1带来一则新爆料：英特尔计划在其“Razor Lake AX”（代号RZL-AX）处理器上，采用封装内内存设计。没错，就是酷睿Ultra 200V “Lunar Lake”上已经应用的那套MoP（Memory on Package）解决方案。 这并非
热门专题
热门推荐
领克首款GT概念跑车亮相北京车展，由中欧团队联合打造。新车采用经典GT比例与低趴宽体设计，配备液态金属蓝涂装与2+2座舱，设有高性能模式按键可激活空气动力学套件。车辆采用后驱布局与AI智能运动控制系统，百公里加速约2秒，设计融合瑞典极简美学并参考全球用户反馈。
英伟达推出12GB显存版RTX5070移动GPU，与8GB版同步上市。两者均基于Blackwell架构，核心规格相同，仅显存容量不同。此举旨在缓解GDDR7芯片供应压力，为OEM提供灵活配置，加速笔记本产品布局，更大显存可更好满足游戏与AI应用需求。
微星将于5月15日推出两款26 5英寸雾面WOLED显示器MAG276QRY28和276QRDY54，售价分别为2499元和6299元。均采用第四代WOLED面板，具备QHD分辨率、VESADisplayHDRTrueBlack500认证、1500尼特峰值亮度及99 5%DCI-P3色域覆盖。276QRY28刷新率为280Hz，高阶款276QRDY54支持4
中芯国际2026年第一季度营收176 17亿元，同比增长8 1%；净利润13 61亿元，同比增长0 4%。公司预计第二季度收入环比增长14%至16%，毛利率指引上调至20%至22%。这反映出公司在行业复苏中展现出财务韧性，并通过运营优化增强了短期增长势头。
手机修图、相机降噪、视频去雾……这些我们日常使用的图像处理功能，其背后都离不开人工智能（AI）技术的驱动。通常，AI模型的训练逻辑是：向模型展示大量“低质图像”与“优质图像”的配对数据，让它学习如何将前者转化为后者。然而，天津大学计算机视觉团队近期发表的一项研究（arXiv:2604 08172）揭