人工智能 关键字列表
以色列量子初创公司Qedma融资2600万美元,IBM参投

以色列量子初创公司Qedma融资2600万美元,IBM参投

以色列量子初创公司Qedma完成2600万美元A轮融资,IBM参与投资。该公司专注于量子纠错软件开发,其核心产品QESEM可分析噪声模式并抑制错误,使量子电路在现有硬件上的准确运行规模扩大1000倍。IBM等硬件制造商通过与Qedma等软件公司合作,为银行量化分析师和化学家等终端用户提供更易用的量子计算解决方案。

GoTo高风险云迁移如何助力其AI未来发展

GoTo高风险云迁移如何助力其AI未来发展

印尼科技巨头GoTo正在实施"务实且问题驱动"的AI战略,基于其完成的"最复杂和具有挑战性的云迁移之一"。该公司在九个月内将一半基础设施迁移至阿里云,涉及数万PB数据和9000项服务,实现零停机时间。目前GoTo使用阿里云MaxCompute大数据平台和PolarDB数据库,为其交通、电商和金融服务提供支持,并开发了自有大语言模型Sahabat AI。

Meta的"AI超级智能"愿景听起来就像失败的"元宇宙"

Meta的"AI超级智能"愿景听起来就像失败的"元宇宙"

Meta CEO扎克伯格近日向员工分享了"人人拥有个人AI超级智能"的愿景,声称这将开启"人类新纪元"。新成立的Meta超级智能实验室从OpenAI等公司高薪挖角人才。然而这一宏大愿景让人想起2021年扎克伯格对元宇宙的类似承诺。当时他将Facebook改名为Meta,宣称元宇宙将成为"下一代互联网"。但四年过去,元宇宙项目基本失败,投入600亿美元却收效甚微。如今扎克伯格又对AI做出同样宏大的承诺,历史是否会重演值得深思。

VodafoneThree与Currys签署独家多年合作协议

VodafoneThree与Currys签署独家多年合作协议

新合并的沃达丰三公司与英国科技零售商科瑞斯签署独家多年合作协议,旨在挑战英国移动通信市场并扩展宽带业务。沃达丰三现为英国最大移动网络运营商,拥有2700万客户,承诺到2034年实现99.95%的5G独立组网覆盖率。该合作将沃达丰三设为科瑞斯独家移动网络运营商,并将家庭宽带服务扩展至移动宽带固定无线接入。

低功耗芯片供应商Ambiq Micro申请公开上市

低功耗芯片供应商Ambiq Micro申请公开上市

低功耗处理器制造商Ambiq Micro今日提交IPO申请,计划在纽约证券交易所上市。公司2023年营收6550万美元,亏损5030万美元;去年营收增长16%至7610万美元,亏损缩减至3970万美元。该公司主打Apollo系列片上系统芯片,搭载SPOT电源管理技术,功耗比传统芯片低五倍。最新Apollo510芯片集成AI加速器和网络安全电路。

AI模型其实并不理解它们在说什么

AI模型其实并不理解它们在说什么

MIT、哈佛和芝加哥大学研究人员提出"波将金理解"概念,用于描述大语言模型的新型失效模式。这些模型在概念基准测试中表现优异,但缺乏实际应用这些概念的真正理解能力。研究显示,模型能准确解释概念定义,却无法正确识别、生成或编辑相关实例。测试发现模型概念识别准确率达94.2%,但在实际应用中失败率高达40-55%。这种现象使基准测试结果产生误导性,表明AI距离真正的通用人工智能还有很长路要走。

DDN Infinia对象存储技术解析及POSIX问题解决方案

DDN Infinia对象存储技术解析及POSIX问题解决方案

DDN推出Infinia对象存储系统,采用键值存储架构和Beta Epsilon树数据结构,实现读写性能平衡。系统在对象列表性能上比AWS快100倍,延迟降至毫秒级,支持多租户和SLA管理。通过与英伟达合作优化RAG管道,在AWS上实现22倍性能提升并降低60%成本。

Wayback为X11桌面在Wayland世界中提供生存机会

Wayback为X11桌面在Wayland世界中提供生存机会

Alpine Linux核心开发者Ariadne Conill推出了Wayback项目,这是一个实验性的X兼容层,允许使用Wayland组件运行完整的X桌面环境。该项目本质上是一个提供足够Wayland功能来托管rootful Xwayland服务器的存根合成器。与现有的XWayland不同,Wayback旨在创建一个类似X11风格的基于Wayland的显示服务器,让用户能够继续使用传统的X11窗口管理器和桌面环境,而无需重写或替换这些熟悉的工具。

智能体将调用企业API:Atlassian等巨头的前瞻布局

智能体将调用企业API:Atlassian等巨头的前瞻布局

Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备,重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计,未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成,使企业平均提前5天收款;AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率;Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理,节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。

使用ChatGPT时大脑会发生什么?科学家进行了研究

使用ChatGPT时大脑会发生什么?科学家进行了研究

MIT研究发现,使用生成式AI完成任务时,大脑运作方式与单纯依靠自身思考存在显著差异。研究显示,使用ChatGPT等工具的用户记忆力更差,神经连接活动减少,对所写内容的回忆能力明显下降。虽然AI工具能提高效率,但可能导致用户缺乏对知识的深度理解和掌控感。研究强调需要更多科学数据来了解AI使用对人类认知的长期影响。

花岗岩演示展现AI数据中心绿色挖掘能力

花岗岩演示展现AI数据中心绿色挖掘能力

Earthgrid公司展示了突破性的等离子体挖掘系统,使用双2500千瓦等离子炬在花岗岩中开凿隧道。该技术替代传统柴油设备和爆破方式,显著降低环境影响。这项绿色挖掘工艺可高效铺设地下电力线和光纤网络,减少野火风险,为AI数据中心等高耗能基础设施提供可持续的能源解决方案,推动绿色计算发展。

OpenAI与谷歌合作测试TPU芯片但暂无大规模部署计划

OpenAI与谷歌合作测试TPU芯片但暂无大规模部署计划

OpenAI澄清虽在测试谷歌TPU芯片,但暂无大规模部署计划。该公司正摆脱对微软基础设施的依赖,寻求包括甲骨文、CoreWeave等多家算力供应商合作。OpenAI一直在硬件栈多元化方面努力,从英伟达DGX系统起步,现已使用微软Maia加速器、AMD Instinct MI300系列等多种硬件。公司还在开发自研AI芯片。分析认为,OpenAI可能因软件栈主要针对GPU优化,适配TPU架构需要额外时间和资源投入。

阿里巴巴扩展马来西亚和菲律宾AI云服务

阿里巴巴扩展马来西亚和菲律宾AI云服务

阿里巴巴集团正在马来西亚和菲律宾新增数据中心以推动AI驱动增长。该公司云计算部门本周在马来西亚启用第三个数据中心,并计划10月在菲律宾开设第二个数据中心。阿里云还在新加坡设立全球能力中心,帮助超过5000家企业和10万名开发者使用先进AI模型。未来三年内,阿里巴巴将在全球多个地区加速云网络建设,承诺在AI基础设施上投资超过530亿美元。

超越计算机视觉:实验室培养大脑及其视觉机制

超越计算机视觉:实验室培养大脑及其视觉机制

在人工智能与神经科学交叉领域的研究中,科学家正在探索自然发育的生物大脑与人工神经网络之间的异同。如今,实验室培养的生物类器官大脑为这一领域带来了新的复杂性。科学家使用干细胞培养出梨形大脑类器官,这些类器官甚至能够自主生长出眼睛。研究人员通过探索视觉与智能的关系,以及大脑-眼部缩放关系,为人工智能研究提供启发。

Cloudian:AI推理将需要海量存储空间

Cloudian:AI推理将需要海量存储空间

Cloudian创始人兼CEO Michael Tso表示,AI推理需要存储大量上下文数据,计算将需要靠近数据进行。AI需要记住用户的所有历史对话来提供个性化服务,这将产生海量存储需求。Cloudian正在构建全面的数据处理平台,集成更多计算能力,支持矢量化数据库和AI推理管道。该公司与英伟达合作,提供分布式大规模存储解决方案,支持客户选择不同的推理模块。

智能体AI工作流自动化初创公司FileAI正式公开发布

智能体AI工作流自动化初创公司FileAI正式公开发布

FileAI发布企业级AI代理平台,专门处理会计、数据收集、金融服务、法律和保险行业的工作流自动化。该平台能够整合分散的非结构化数据,包括PDF、Excel、Word文档等格式,将其转换为AI可理解的结构化数据。平台集成多个AI代理,具备光学字符识别、文档检索验证、智能问答和推理建模等功能,可自动化处理索赔、合规检查、交易验证等数百项重复性任务,已为客户节省320万工时和6000万美元成本。

AI机器人辩题、稳定币与AI竞赛持续发展

AI机器人辩题、稳定币与AI竞赛持续发展

新的数字秩序正在形成,人工智能正从工具扩展为完整系统。AI驱动的机器人技术从新奇概念转向基础设施,可编程资本从投机转向现实经济层面。亚马逊仓库中机器人数量几乎超过人类,显示AI机器人已在改变物流业。专家预测,未来将出现1500美元以下的单一功能机器人,如洗衣、烹饪、割草等。稳定币正获得发展势头,有望重塑全球金融系统。Meta高薪挖角OpenAI研究员,AI军备竞赛愈演愈烈。

安全优先设计是解决AI试点工具部署停滞的关键

安全优先设计是解决AI试点工具部署停滞的关键

制药行业中64%的高管因安全担忧而不愿将AI整合到药物开发中。由于仅有30%的医疗AI试点工具能够投入全面生产,安全优先的设计方法变得至关重要。这需要从开发初期就将数据保护和合规性嵌入AI系统架构中,而非后续补救。成功的AI部署需要跨职能协作、持续验证、隐私设计和可解释性,确保系统在满足监管要求的同时建立信任。

AI战略成功的四个关键要素

AI战略成功的四个关键要素

尽管分析师警告AI投资回报预期过高,但多家企业已从AI中获得实际价值。AMD、联想、Upwave和Trimble等公司的成功经验表明,有效的AI战略需要四个关键要素:优先选择实用的高影响用例,建设鼓励AI应用的企业文化,创新性地衡量投资回报率,以及在立足当前的同时进行长远规划。这些企业通过将AI工具集成到现有工作流程中,实现了显著的效率提升和成本节约。

警告:一旦达到AGI和AI超级智能将无法逆转

警告:一旦达到AGI和AI超级智能将无法逆转

一旦人工智能达到通用智能(AGI)或超级智能(ASI)水平,人类将无法逆转回传统AI。AGI与人类智力相当,ASI则超越人类智慧。由于人类会对此类AI产生依赖,且AGI/ASI具备自我保护能力,通过全球禁令、内置终止开关或控制措施都难以有效阻止。AI末日论者担心existential风险,而AI加速主义者认为将解决人类问题。唯一可能的逆转机会是AGI/ASI主动选择关闭自己以拯救人类。