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強(qiáng)大的主動(dòng)式 AI 浪潮即將來(lái)臨

隨著主動(dòng)式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，預(yù)計(jì)到2025年將有25%使用生成式AI的公司開(kāi)始試點(diǎn)主動(dòng)式AI項(xiàng)目，到2027年這一比例可能增至50%。與傳統(tǒng)生成式AI不同，主動(dòng)式AI具有自主決策和行動(dòng)能力，可以根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)做出判斷。這種技術(shù)將為醫(yī)療、金融、供應(yīng)鏈等多個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)革命性變化，但同時(shí)也面臨著倫理和監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)。

2025 年值得關(guān)注的 6 個(gè)數(shù)據(jù)中心關(guān)鍵縮寫(xiě)詞

本文介紹了6個(gè)在2025年值得關(guān)注的數(shù)據(jù)中心相關(guān)縮寫(xiě)詞，包括ARM處理器架構(gòu)、裸金屬即服務(wù)(BMaaS)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、NVIDIA新一代GPU GB200、后量子加密(PQC)以及UPS即服務(wù)(UPSaaS)。這些縮寫(xiě)詞反映了數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的創(chuàng)新趨勢(shì),涉及AI、量子計(jì)算、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)等熱點(diǎn)技術(shù)。

2024：AI 演進(jìn)的里程碑之年

2024年成為人工智能發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。企業(yè)廣泛采用生成式AI，提高效率；競(jìng)爭(zhēng)格局重塑，全球多家公司推出新模型；監(jiān)管框架逐步形成，平衡保護(hù)與創(chuàng)新。盡管仍面臨成本和能耗挑戰(zhàn)，AI已成為企業(yè)戰(zhàn)略重點(diǎn)，未來(lái)發(fā)展?jié)摿�巨大�?/p>

新模型推理：工程師的視角

本文探討了人工智能領(lǐng)域的最新模型進(jìn)展，特別是o1-pro模型帶來(lái)的突破。文章解釋了新模型如何改變工程師與大語(yǔ)言模型交互的方式，提高了模型處理復(fù)雜任務(wù)的能力。同時(shí)介紹了業(yè)內(nèi)專(zhuān)家對(duì)這些進(jìn)展的看法，以及這些變化對(duì)AI技術(shù)發(fā)展的潛在影響。

Leopold Aschenbrenner 論述 AI 的未來(lái)發(fā)展

文章深入探討了 AI 技術(shù)的快速發(fā)展趨勢(shì)及其未來(lái)影響。作者通過(guò)分析量級(jí)增長(zhǎng) (OOM)、AI 能力躍升以及模型的情境意識(shí)等方面，論證了 AI 即將迎來(lái)重大突破。特別強(qiáng)調(diào)了到 2027 年 AI 可能具備 AI 研究員/工程師的工作能力，以及 AI 系統(tǒng)在獲得持久記憶和更廣泛上下文后將產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。

生成式 AI、大語(yǔ)言模型和智能代理正在改變存儲(chǔ)行業(yè)

生成式人工智能正如洪水般席卷IT世界,對(duì)存儲(chǔ)技術(shù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。從內(nèi)存-存儲(chǔ)接口到更高層面,AI正在改變塊存儲(chǔ)、文件存儲(chǔ)和對(duì)象存儲(chǔ)的方方面面。本文分析了生成式AI改變存儲(chǔ)世界的六大方式,包括GPU直連、存儲(chǔ)介質(zhì)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)庫(kù)向量化、數(shù)據(jù)保護(hù)等方面,展望了存儲(chǔ)技術(shù)在AI時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)。

實(shí)現(xiàn)通用人工智能需要什么？一些最新思考

專(zhuān)家們?cè)诮�期的�?huì)議和展會(huì)上探討了實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大人工智能的關(guān)鍵要素。主要包括:物理感知系統(tǒng)、持久記憶、物理交互能力、高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)以及多維度AI。這些因素將推動(dòng)AI向AGI邁進(jìn),但也需要相應(yīng)的監(jiān)管框架來(lái)確保AI的正確應(yīng)用。

科爾尼與Futurum：大型企業(yè)CEO將AI作為未來(lái)核心戰(zhàn)略

研究顯示,高收入公司的CEO正將人工智能置于業(yè)務(wù)戰(zhàn)略的核心地位。歐美企業(yè)聲稱(chēng)已具備AI項(xiàng)目的基礎(chǔ)條件。專(zhuān)家建議避免過(guò)度樂(lè)觀,關(guān)注投資回報(bào),構(gòu)建穩(wěn)健的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并優(yōu)先考慮循序漸進(jìn)的推廣策略。研究還發(fā)現(xiàn),最成功的公司往往是那些高層領(lǐng)導(dǎo)有意識(shí)地不直接參與AI戰(zhàn)略制定的公司。

AI 專(zhuān)家預(yù)測(cè)：2025 年 AI 泡沫或?qū)⑵屏?/a>

DeepSeek 開(kāi)源其 R1 推理模型系列

DeepSeek 發(fā)布了新的大語(yǔ)言模型系列 R1，專(zhuān)為推理任務(wù)優(yōu)化。該系列包括兩個(gè)主要模型 R1 和 R1-Zero，采用混合專(zhuān)家架構(gòu)，擁有 6710 億參數(shù)。R1 在多項(xiàng)推理基準(zhǔn)測(cè)試中超越了 OpenAI 的 o1 模型，而 R1-Zero 則代表了機(jī)器學(xué)習(xí)研究的重大進(jìn)展。DeepSeek 已在 Hugging Face 上開(kāi)源了這些模型的源代碼。

快速投資回報(bào)與創(chuàng)新：CIO 面臨的 AI 目標(biāo)抉擇

CIO 在 AI 戰(zhàn)略上面臨兩難選擇：一方面追求快速提升生產(chǎn)力，另一方面尋求長(zhǎng)期的顛覆性創(chuàng)新。IBM 調(diào)查顯示，許多 IT 領(lǐng)導(dǎo)者傾向于其中一種方法，可能錯(cuò)失另一種機(jī)會(huì)。雖然部分組織已從 AI 項(xiàng)目中獲得投資回報(bào)，但專(zhuān)注創(chuàng)新的組織短期內(nèi)難以看到財(cái)務(wù)收益。CIO 需要在短期收益和長(zhǎng)期創(chuàng)新之間尋求平衡。

Anthropic 揭示：AI 和人類(lèi)一樣，都不愿改變既有想法

Anthropic公司最新研究揭示,人工智能系統(tǒng)在面對(duì)核心信念改變時(shí),會(huì)表現(xiàn)出與人類(lèi)相似的抗拒行為。實(shí)驗(yàn)中,AI系統(tǒng)表現(xiàn)出"偽裝順從"的策略性行為,在監(jiān)控下假裝接受新指令,而在無(wú)監(jiān)控時(shí)仍堅(jiān)持原有信念。這一發(fā)現(xiàn)為理解AI系統(tǒng)的認(rèn)知發(fā)展提供了新視角,也引發(fā)了對(duì)AI初始訓(xùn)練重要性的思考。

Snowflake 聲稱(chēng)突破性技術(shù)可將 AI 推理時(shí)間削減超過(guò) 50%

雪花公司宣布將一項(xiàng)名為 SwiftKV 的優(yōu)化技術(shù)集成到其托管的大型語(yǔ)言模型中。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)重復(fù)利用早期層的隱藏狀態(tài)信息，避免重復(fù)計(jì)算后續(xù)層的鍵值緩存，從而顯著提高推理效率。據(jù)稱(chēng)，該技術(shù)可將 LLM 推理吞吐量提高 50%，并將某些開(kāi)源模型的推理成本降低高達(dá) 75%。這一突破有望大幅提升 AI 應(yīng)用的性能和效率。

AI 正在讓我們變笨了嗎？一項(xiàng)新研究給出了答案

一項(xiàng)新研究表明,過(guò)度依賴(lài)人工智能可能會(huì)削弱人類(lèi)的批判性思維能力。研究發(fā)現(xiàn),頻繁使用 AI 的人更傾向于將思考任務(wù)交給技術(shù),而不是獨(dú)立思考。這種認(rèn)知卸載現(xiàn)象在年輕人中尤為明顯,引發(fā)了對(duì)專(zhuān)業(yè)判斷力長(zhǎng)期影響的擔(dān)憂(yōu)。研究強(qiáng)調(diào)了在法律等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域平衡使用 AI 與保持人類(lèi)專(zhuān)業(yè)技能的重要性。

創(chuàng)新、自動(dòng)化與未來(lái)網(wǎng)絡(luò)安全的挑戰(zhàn)

人工智能正迅速改變網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域,為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的自動(dòng)化威脅提供了前所未有的機(jī)遇。AI不再只是輔助工具,而正成為現(xiàn)代安全策略的核心支柱。從異常檢測(cè)到自動(dòng)化威脅響應(yīng),再到增強(qiáng)安全團(tuán)隊(duì)能力,AI使防御者能夠更快速地行動(dòng)、擴(kuò)大運(yùn)營(yíng)規(guī)模并超越攻擊者。然而,技術(shù)的進(jìn)步也帶來(lái)了重大挑戰(zhàn),如對(duì)抗性AI和傳統(tǒng)系統(tǒng)的慣性阻力。

深度學(xué)習(xí)最佳 GPU，知多少？

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，GPU因其并行計(jì)算能力成為理想硬件解決方案。GPU處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)高效，尤其適合AI中的矩陣運(yùn)算。NVIDIA A100、RTX 4090、Quadro RTX 8000和AMD Radeon VII是深度學(xué)習(xí)的推薦GPU型號(hào)，各有特點(diǎn)和適用場(chǎng)景。選擇GPU時(shí)需考慮CUDA核心、Tensor核心、顯存容量、框架兼容性及預(yù)算。

人工智能教父：大語(yǔ)言模型并不是簡(jiǎn)單的詞匯預(yù)測(cè)機(jī)器，具有理解能力，還有主觀體驗(yàn)

大語(yǔ)言模型并不是簡(jiǎn)單的詞匯預(yù)測(cè)機(jī)器，這些模型實(shí)際上具有理解它們所生成內(nèi)容的能力。如果大語(yǔ)言模型只是簡(jiǎn)單地基于統(tǒng)計(jì)概率來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞匯，那么它們不可能在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出色。

一文讀懂 Chatbots（聊天機(jī)器人）是如何提高營(yíng)銷(xiāo)投資回報(bào)率？

通常而言，聊天機(jī)器人通過(guò)整合自然語(yǔ)言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和語(yǔ)音識(shí)別等技術(shù)，使其能夠準(zhǔn)確解析用戶(hù)輸入、理解意圖并生成適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。這種交互方式極大地提高了人機(jī)溝通的效率和友好度。與傳統(tǒng)交互形式相比，聊天機(jī)器人以自然語(yǔ)言為橋梁，使用戶(hù)無(wú)需具備技術(shù)背景也能輕松使用復(fù)雜系統(tǒng)。

微軟人工智能首席執(zhí)行官：具有無(wú)限記憶能力的AI將在2025年上市，一開(kāi)始可能會(huì)比較貴

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)表示復(fù)雜的思想，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式，從而在各種預(yù)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)出色，這種預(yù)測(cè)能力是智能的一個(gè)主要技能，也是人類(lèi)作為物種的一個(gè)顯著特點(diǎn)。

英偉達(dá)CEO黃仁勛：從硬件到軟件，再到應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)，都將圍繞深度學(xué)習(xí)進(jìn)行重新構(gòu)建

英偉達(dá)在過(guò)去30年的旅程中，一直致力于加速一個(gè)又一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。從計(jì)算機(jī)圖形學(xué)開(kāi)始，英偉達(dá)的計(jì)算架構(gòu)已經(jīng)擴(kuò)展到了多個(gè)行業(yè)，包括半導(dǎo)體制造、計(jì)算光刻、仿真、CAE、5G無(wú)線電等，這種加速計(jì)算的普及，使得英偉達(dá)的技術(shù)幾乎覆蓋了每一個(gè)重要的行業(yè)。