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AI 算力领导者将主导世界格局
AI正重塑人类生活的方方面面，从商业到国防再到社会政策。AI计算能力与全球影响力息息相关。各国和企业纷纷投资巨额资金建设数据中心，以增强AI实力。预计到2030年AI市场规模将达1.81万亿美元，掌握最佳数据和计算平台的国家将占据优势地位。AI计算力的竞争已成为21世纪全球力量的决定性较量。
无代码技术与现代程序员的未来命运
随着人工智能的快速发展，无代码技术正在颠覆软件开发行业。这项技术使非专业人士也能创建应用程序，可能导致专业程序员就业机会减少。然而，无代码工具的实用性仍有待提高，需要更直观的界面才能真正普及。与此同时，我们也需要思考如何在AI取代大部分工作的未来保障人类生计。
欧莱雅与 IBM 深化合作：让 AI 更有价值
欧莱雅与 IBM 深化合作，利用生成式人工智能技术挖掘化妆品配方数据的新见解。该合作旨在支持可持续原材料的使用，推进循环经济发展，助力欧莱雅到 2030 年实现产品配方主要来源于生物基材料的目标。通过 AI 赋能研发创新，欧莱雅正在重塑美妆行业的未来。
Snowflake 声称突破性技术可将 AI 推理时间削减超过 50%
雪花公司宣布将一项名为 SwiftKV 的优化技术集成到其托管的大型语言模型中。这项技术通过重复利用早期层的隐藏状态信息，避免重复计算后续层的键值缓存，从而显著提高推理效率。据称，该技术可将 LLM 推理吞吐量提高 50%，并将某些开源模型的推理成本降低高达 75%。这一突破有望大幅提升 AI 应用的性能和效率。
Nvidia 正在研发的物理感知系统解析
Nvidia 在 CES 上发布了 Cosmos 平台，这是一套基于物理规律的生成式世界基础模型。该平台可模拟真实环境，预测准确结果，支持机器人和自动驾驶等领域的发展。Cosmos 采用开放许可，为开发者提供海量合成数据，助力 AI 系统与现实世界更好地交互。
AI 正在让我们变笨了吗？一项新研究给出了答案
一项新研究表明,过度依赖人工智能可能会削弱人类的批判性思维能力。研究发现,频繁使用 AI 的人更倾向于将思考任务交给技术,而不是独立思考。这种认知卸载现象在年轻人中尤为明显,引发了对专业判断力长期影响的担忧。研究强调了在法律等高风险领域平衡使用 AI 与保持人类专业技能的重要性。
AI 主播会摧毁广播的灵魂吗？
AI 技术正在改变广播行业,引发了关于人机互动和内容真实性的深刻思考。虽然 AI 主持人可以提高效率,但也可能威胁到广播的人性化特质。业内人士认为,关键在于将 AI 作为辅助工具,而非完全替代人类主持人,以保持广播的灵魂和真实连接。
计费革新：Metronome 为 AI 时代提供基于使用量的技术解决方案
Metronome 公司推出创新的基于使用量的计费系统，旨在解决 AI 时代的计费挑战。该系统提供实时计费和灵活定价，帮助企业更好地管理 AI 相关支出，衡量投资回报。这一技术不仅适用于 AI 服务提供商，也为其他科技公司提供了新的商业模式机会。
Google 竞逐多模态 AI 领导地位
Google 云计算部门预测多模态 AI 将成为 2025 年五大 AI 趋势之一。该公司正通过 BigQuery 数据仓库整合文本、图像、视频等非结构化数据,结合生成式 AI 处理,以抢占多模态 AI 市场先机。Google 认为,这种技术可以从以前无法使用的数据中挖掘洞察,为企业带来前所未有的个性化和可扩展性。
苹果和 X 是否会加入标记 AI 生成图片的阵营？
Adobe 正在推动一项标记 AI 生成图像的倡议,希望苹果和 X 能够加入已同意这么做的公司联盟。该倡议旨在通过嵌入元数据和添加标识,让消费者轻松识别 AI 生成的图像。目前包括谷歌、微软等多家科技公司已加入,但苹果和 X 仍未参与。专家认为,广泛采用对该计划至关重要,希望这两家公司能尽快加入。
Nvidia 推出面向智能代理 AI 的新型防护微服务
英伟达为其 NeMo Guardrails 软件工具新增了 AI 防护微服务，旨在提高企业代理型 AI 应用的准确性、安全性和控制力。这些微服务包括内容安全、话题控制和越狱检测，有助于解决 IT 领导者在采用代理型 AI 技术时的主要顾虑，为 AI 应用部署提供更好的治理和保障。
DocuSign 如何运用 AI 改变商业协议
DocuSign 正利用人工智能彻底改变企业创建、管理和提取协议价值的方式。通过将非结构化协议数据转化为可操作的智能信息，DocuSign 的 AI 平台能够提取关键数据、协助创建协议、定制模板，甚至进行初步法律审查。这项技术已在销售、采购和人力资源等领域产生重大影响，提高了业务效率并降低了成本。
Zoom 升级 Team Chat 以简化协作体验
Zoom 对其 Team Chat 平台进行了重大改进，推出了全新的侧边栏设计。这一升级旨在为用户提供更加个性化和高效的工作空间，包括可定制的布局、AI 辅助功能和代码块支持等。新功能将帮助用户更好地管理时间、提高协作效率，从而增强日常工作的生产力。
Google 报告：AI 助力使代码迁移时间减半
Google 在一份预印本论文中分享了其利用大语言模型 (LLM) 进行内部代码迁移的经验。通过 AI 辅助，他们成功将代码迁移时间缩短了 50%，在 JUnit 框架迁移项目中，87% 的 AI 生成代码无需修改即可直接使用。这一成果展示了 AI 在大规模代码库维护和现代化方面的巨大潜力。
产业丨谷歌成立新团队模拟物理世界AI模型
谷歌DeepMind部门整合人工智能团队，专注于开发能模拟物理世界的先进AI大模型。新团队由前OpenAI项目负责人领衔，将提升AI对现实世界的认知和模拟能力。Genie 2模型能从单一图像构建交互3D环境，支持长视频内容生成等。科技巨头争夺世界模型开发，预示AI技术在游戏、影视、机器人等领域的广泛应用。
“生成式AI之父”尤尔根·施密德胡贝尔：AI的进化将使宇宙变得更复杂和智能，人类只是该过程中的一步
现实中的人工智能不会成为像电影中那样的毁灭者，“至少在初期，AI会非常关心怎么保护人类，而不是消灭人类。”许多人工智能将会像科学家一样，充满好奇心并沉迷于探索生命和文明的复杂性，尤其是在尚未被完全理解的时候。
中央政法工作会议：要研究无人驾驶、人工智能、虚拟货币、数据权属等新问题，通过立法规范平台行为、加强新就业群体合法权益保护
这次中央政法工作会议的主要任务是：坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届二中、三中全会精神，深入贯彻习近平总书记对政法工作的重要指示和中央经济工作会议、二十届中央纪委四次全会精神，总结工作，分析形势，研究部署2025年政法工作。
NVIDIA GPUs H100 vs A100，该如何选？
在人工智能和高性能计算领域，GPU 扮演着至关重要的角色。作为 GPU 领域的领导者，NVIDIA 推出的 H100 和 A100 两款产品备受瞩目。H100 作为 A100 的继任者，在架构、性能和功能上都进行了显著的提升。本文将深入剖析这两款 GPU 的技术细节、性能差异以及应用场景，帮助读者全面了解 H100 和 A100，从而在实际应用中做出明智的选择。
企业需要做出更明智的选择以减少生成式 AI 碳排放
随着生成式人工智能的广泛应用，其环境影响日益显著。凯捷研究院指出，企业可以通过选择合适的模型和实施可持续实践来显著减少碳排放。报告显示，大型语言模型的训练和运行耗能巨大，预计到2026年，生成式人工智能将占组织温室气体排放的4.8%。专家呼吁企业将可持续性纳入人工智能策略，以减缓环境影响。
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