黄仁勋指出:“如今的计算机不再需要编码,而是机器学习,它创造的软件也不是软件程序,而是人工智能。由这些构建出的计算机是一种新型的计算机。”
在当前全球经济下行的背景下,企业面临着前所未有的挑战。为了在这一环境中立于不败之地,企业必须寻找有效的管理策略,以提高运营效率,降低成本,增强竞争力。
高昂的成本、复杂的技术、缺乏专业人才等问题,如同道道“天堑”,将众多企业拒之门外。理想与现实的巨大落差,让人不禁发问:AI落地,究竟是“未来已来”,还是“镜花水月”?
人工智能领域正在通过改进模型工作方式来释放新功能。研究人员开发了一种名为"SVDquant"的4位量化系统,可以使扩散模型运行速度提高3倍,同时提升图像质量和兼容性。这种技术通过压缩参数和激活值来大幅降低内存和处理需求,为资源受限的系统带来新的可能性。
Meta公司开发了一种机器学习模型SEAMLESSM4T,能够实现36种语言之间的近即时语音翻译。该模型采用创新方法,利用互联网音频片段避免了繁琐的数据标注。这一突破性技术有望简化多语言交流,但仍需解决噪音环境、口音等挑战,并关注技术可能带来的偏见问题。
生物制药行业正积极拥抱人工智能技术,大型企业投入巨资,小型公司谨慎布局。行业面临人才、数据和工作流程等挑战,但预计到2025年将在AI就绪度方面取得实质性进展。AI有望加速药物研发,提高效率,最终造福患者,重塑医疗保健的未来。
随着 AI 需求激增,数据中心行业面临严峻挑战。能源消耗激增威胁可持续发展目标,新项目遭遇公众反对。电力供应和分配方式亟需改革,行业或将迎来动荡的 2025 年。
根据标普全球评级报告,2025年全球IT行业预计增长9%,超过预期3%的全球GDP增速。这一增长主要由人工智能和云计算推动,其中超大规模云服务提供商在AI基础设施投资方面领先,预计2025年收入增长将超过20%。软件支出预计加速至10%左右,硬件支出也将增长。尽管面临一些不确定性,但整体前景依然乐观。
2025年1月17日,普源精电科技股份有限公司(以下简称“普源精电”或RIGOL)在全国电子测量仪器标准化技术委员会(以下简称“仪器标委会”)五届二次年会上,荣获“2024年度电子测量仪器标准化先进工作单位”奖项。
预言科技公司获得4700万美元B轮融资,旨在利用生成式AI革新企业数据访问和处理方式。该公司开发了首个Databricks协作工具,通过AI简化数据准备流程。预言科技的解决方案可自动创建数据管道,帮助企业加速AI项目落地,解决数据工程师短缺问题。公司收入增长迅速,客户包括德州游骑兵棒球队等。
BestBrokers 最新发布的独角兽榜单显示,AI 数据系统公司占据主导地位。OpenAI 和 SpaceX 等公司估值大幅上涨,而新晋独角兽中近半数为 AI 企业。榜单反映了 AI 技术在当前创业生态中的核心地位,以及美国在全球科技创新中的领先地位。
随着 AGI 技术的快速发展,AI 创新与企业应用之间的差距正在扩大。然而,专家认为这不应影响 CIO 当前的企业 AI 战略。CIO 应该专注于实际的 AI 应用,为未来做好准备,而不是过分关注 AGI 的进展。保持稳健的 AI 合作策略仍是当前最佳选择。
英伟达推出新的推理微服务,旨在帮助企业开发可信、安全的 AI 代理。这些微服务包括主题控制、内容安全和越狱保护,可优化大型语言模型的响应,提高应用性能。此举将帮助企业更安全、可靠地部署生成式 AI 模型,解决 AI 代理在信任、安全等方面的关键问题。
AI视频领域真的卷麻了,比2023年的大模型还卷。自从可灵1.6发了之后,明显感觉所有家都坐不住了,基本都把自己的牛逼货加速推了出来。整体看了一下Vidu2.0的效果,在模型质量上,比较惊艳,能跻身T1梯队。
星火深度推理模型X1,是国内首个基于全国产算力平台训练的具备深度思考和推理能力的大模型。与通用大模型相比,星火深度推理模型X1解题过程更接近人类的“慢思考”方式,并且用更少的算力,多项指标国内第一。
assistant-ui:一个为AI聊天设计的React组件库,能帮助开发者轻松搭建聊天界面,支持多种AI模型,让聊天应用的开发更简单快捷。 参考文献: [1] https://github.com/assistant-ui/assistant-ui [2] https://www.assistant-ui.com/
为了实现图像中的交互式区域特定理解,最近的方法采用了各种策略来表示目标区域:在文本标记中编码文本框坐标,利用视觉 RoI 特征,或应用视觉标记。将这些能力扩展到视频领域,一些方法将初始帧的边界框坐标作为文本形式用于区域级视频理解任务。然而,一种能够有效解决图像和视频中区域特定任务的通用方法仍然是一个开放的挑战。
Copilot Chat除了支持的传统的文本生成、文件分析(PDF、Word等)、图像生成之外,最大亮点便是支持AI Agent功能,并且集成在了Microsoft 365商业版中,可直接调用企业自有数据,执行夸端到端的超复杂自动化业务流程。
我们将需要基于语言输入处理视觉坐标的任务称为细粒度多模态理解。对于这些任务,当前的MLLMs主要集中在两个方面:有的模型擅长图像中物体的空间定位,但在细粒度时间理解任务上表现不佳;有的模型专门擅长像TVG这样的细粒度时间理解,但无法确定物体的边界框。现有的MLLMs无法统一实现空间、时间和交错的细粒度多模态理解任务。