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生成式 AI 需要合成數據，我們需要確保其可信度
生成式 AI 模型需要大量真實數據訓練，但互聯(lián)網上的內容仍不足以應對所有情況。為繼續(xù)發(fā)展，這些模型需要使用模擬或合成數據進行訓練。專家指出，AI 開發(fā)者必須負責任地使用合成數據，否則可能會迅速出現(xiàn)問題。合成數據可以教導模型應對現(xiàn)有數據中不存在的場景，但關鍵是要確保這些數據可靠且符合現(xiàn)實。
AI 對云計算支出的影響：對算力的渴求
人工智能應用，尤其是生成式AI，正推動企業(yè)云計算成本上升。一項報告顯示，這些成本平均增長了30%。大多數IT和財務領導認為GenAI導致的云支出已難以控制。專家指出，不加管理的GenAI可能使創(chuàng)新在財務上不可持續(xù)。然而，AI工具也可以幫助預測和管理云支出。專家建議采用混合云模式和邊緣計算來控制成本，并根據組織的云計算發(fā)展階段做出架構決策。
如何適應 AI：與吳恩達的對話
本文探討了人們對人工智能的普遍擔憂,并提供了一些建議來幫助人們適應AI技術。文章介紹了常見的AI恐懼,如就業(yè)displacement和失去人際關系等。同時,文章也給出了一些建議,如使用免費AI工具、自動化繁瑣任務等,以幫助人們更好地理解和利用AI。專家Andrew Ng還分享了AI在商業(yè)應用中的潛力,強調了設計直觀易用的AI系統(tǒng)的重要性。
AI 競爭加劇，GPT-4.5 發(fā)布：數據效率成為關鍵
隨著新一波大型語言模型的出現(xiàn)，AI 競爭日益激烈。OpenAI、Anthropic 等公司推出的新模型不僅重塑了我們的工作和交流方式，還影響著全球權力格局。在這場競爭中，一個新問題浮現(xiàn)：AI 模型能否同時變得更智能、更快速、更經濟？未來的 AI 可能不再依賴海量數據，而是通過創(chuàng)新機器學習方法來提高數據效率，實現(xiàn)更智能、更高效的發(fā)展。
為幫助 AI 理解世界，研究人員將其裝入機器人
大型語言模型如 ChatGPT 展現(xiàn)了對話能力，但它們并不真正理解所使用的詞匯。研究者們在沖繩科學技術大學構建了一個受大腦啟發(fā)的人工智能模型，雖然其學習能力有限，但似乎掌握了詞匯背后的概念。通過模仿嬰兒學習語言的方式，研究團隊將人工智能訓練在一個能夠與世界互動的機器人中，探索如何讓人工智能實現(xiàn)類似人類的語言理解。
從 2.2 億數據點到營收：AI 如何改變體育娛樂的投資回報
本文探討了 AI 技術如何改變體育娛樂行業(yè)的收入模式。通過整合海量用戶數據,AI 驅動的平臺能夠為體育組織提供精準的消費者洞察,優(yōu)化票務管理和場館分析,從而提升粉絲互動和收入策略。文章以 Elevate 公司新推出的 EPIC 平臺為例,詳細介紹了 AI 如何幫助體育俱樂部實現(xiàn)數據驅動的決策和運營。
AI 研究顯示：部分員工已過度依賴 AI 思考
微軟和卡內基梅隆大學的研究人員發(fā)現(xiàn)，一些知識工作者過度依賴生成式AI，可能導致問題解決能力下降。研究顯示，對AI信心高的人減少批判性思考，而自信的人則增加批判性思考。研究者建議重新設計企業(yè)AI工具，以平衡這些方面，并鼓勵用戶在與AI互動時進行反思。
Hugging Face 計劃對 DeepSeek 的 R1 推理模型進行逆向工程
Hugging Face 研究人員正在嘗試重建中國初創(chuàng)公司 DeepSeek 的 R1 推理模型。R1 模型以極低成本達到了頂級 AI 模型的性能水平，引發(fā)業(yè)界震動。Hugging Face 的 Open-R1 項目旨在創(chuàng)建 R1 的完全開源復制品，并向 AI 社區(qū)開放所有組件。這一舉措意在推動 AI 技術的開放發(fā)展和創(chuàng)新。
瑞典委員會提出推動人工智能改革路線圖
瑞典政府委員會發(fā)布里程碑報告，提出75項人工智能發(fā)展建議，包括增加15億歐元投資。報告警告瑞典在AI競賽中落后，呼吁政府采取緊急行動，加強公私合作，實施"AI普及"改革。目標是重塑公眾對AI的認知，恢復瑞典作為全球主要科技力量的地位。
AI 投資回報率難以說服 IT 決策者
盡管AI產業(yè)投入巨資開發(fā)技術并亟需收回成本，但許多商業(yè)領導者仍對AI的價值持懷疑態(tài)度。據Lenovo委托的研究顯示，量化AI投資回報率仍是其應用的最大障礙之一。調查發(fā)現(xiàn)，37%的決策者對簽署AI采購協(xié)議持保留態(tài)度，凸顯了AI投資與其實際價值之間的矛盾。
谷歌 AI 為"自愈"路坑鋪平道路
Google AI 助力科研團隊開發(fā)自愈瀝青材料，有望大幅降低道路維修成本。該材料由生物質廢料制成，利用機器學習設計，能自行修復裂縫。研究團隊借助 Google Cloud 資源進行模擬，深入探索瀝青老化開裂機理及其逆轉過程，為未來可持續(xù)基礎設施創(chuàng)新奠定基礎。
別讓生成式 AI 在你腦中白住
本文探討了生成式 AI 和大型語言模型對人們思維的影響。作者提醒讀者,不要過度沉迷于 AI,讓它主宰自己的生活。文章通過幾個例子說明了人們如何過度依賴 AI,將其視為伴侶,或試圖模仿 AI 思維。作者呼吁人們理性看待 AI,不要被其"魔力"所迷惑,而應該充分利用自己的思維能力。
歐萊雅與 IBM 深化合作：讓 AI 更有價值
歐萊雅與 IBM 深化合作，利用生成式人工智能技術挖掘化妝品配方數據的新見解。該合作旨在支持可持續(xù)原材料的使用，推進循環(huán)經濟發(fā)展，助力歐萊雅到 2030 年實現(xiàn)產品配方主要來源于生物基材料的目標。通過 AI 賦能研發(fā)創(chuàng)新，歐萊雅正在重塑美妝行業(yè)的未來。
生物制藥的 AI 浪潮：2025 年關鍵在于準備度而非炒作
生物制藥行業(yè)正積極擁抱人工智能技術，大型企業(yè)投入巨資，小型公司謹慎布局。行業(yè)面臨人才、數據和工作流程等挑戰(zhàn)，但預計到2025年將在AI就緒度方面取得實質性進展。AI有望加速藥物研發(fā)，提高效率，最終造�；颊�，重塑醫(yī)療保健的未來。
Alphabet運用AI科技加速搶隱救災——企業(yè)應當從中吸取哪些教訓
谷歌母公司Alphabet擁有一處名為X的登月工廠（實驗室），旨在解決世界上最重要、最棘手的問題。X已經開發(fā)出一種突破性的解決方案，以類似與眾多企業(yè)的方式運用預測性AI技術。
Oracle 推出 Exadata X11M 提升 AI、OLTP 和分析數據庫性能
Oracle 推出最新一代 Exadata 平臺 X11M，大幅提升了 Oracle 數據庫在 AI、OLTP 和分析方面的性能。X11M 針對云、多云和客戶數據中心環(huán)境進行了優(yōu)化，在速度和效率上相比前代系統(tǒng)有顯著提升。它通過硬件和軟件的深度集成，為企業(yè)客戶提供了強大的數據處理能力，同時兼顧了可擴展性、成本效益和可持續(xù)性。X11M 的推出標志著 Oracle 在數據庫技術領域又邁出了重要一步。
特斯拉與英偉達在 AI 系統(tǒng)訓練上為何選擇不同路徑
特斯拉和英偉達在AI系統(tǒng)訓練方面采取了不同策略。英偉達推出Cosmos平臺,利用合成數據加速物理AI系統(tǒng)開發(fā)。而特斯拉則堅持使用真實世界數據,認為合成數據無法完全模擬復雜的現(xiàn)實場景。兩種方法各有優(yōu)劣,未來可能需要平衡使用以創(chuàng)造真正的商業(yè)價值。
CES 黃仁勛重磅發(fā)布新「核彈」RTX 5090 ！
RTX 5090 GPU 是迄今為止最快的 GeForce RTX GPU。它配備了920億個晶體管，每秒可實現(xiàn)超過3352萬億次AI運算。其性能是上一代RTX 4090的近兩倍。
30000名宜家員工如何與人工智能展開協(xié)作
除了在數據戰(zhàn)略方面做出的廣泛努力之外，宜家的大量員工還參加了全職AI培訓，以打造一支更具活力的員工隊伍。
2025 年：12 個將塑造我們未來的預測
人工智能、機器人、生物技術和太空探索等領域的進步將在2025年推動經濟持續(xù)變革。這些創(chuàng)新既帶來重大機遇,也伴隨著挑戰(zhàn)。我們需要在歡迎創(chuàng)新進步的同時,確保這些技術在道德和倫理的軌道上發(fā)展。預計將出現(xiàn)全球經濟格局轉變、股市變化、AI主導產業(yè)、太空探索突破、生物技術革命等重大趨勢,這將深刻影響我們的未來。
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