OpenAI 集团（OpenAI Group PBC）做出重大战略逆转，宣布将停用其备受瞩目的 Sora AI 视频应用 —— 距离该工具推出大规模更新仅过去数月时间。据《华尔街日报》报道，这一决定源于用户对这款生成式 AI 视频平台的兴趣持续下滑。OpenAI 联合创始人兼首席执行官山姆・奥特曼（Sam Altman）今日公布了该决定，他在发给员工的邮件中表示，公司将逐步关停所有采用其视频模型的产品，包括面向消费者的应用程序、开发者版本，同时 ChatGPT 也将不再支持视频功能。OpenAI 在社交媒
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生成式AI在工作中的应用带来了一个奇特的悖论。据估计，2025年下半年，全球有16%的人在不同场景下使用过生成式AI。但我们大多数人仍在摸索：它究竟能为工作创造什么实际价值，而且也不清楚同事们是如何使用它的。生成式AI对一类职业的影响尤为巨大：网络安全专家。它既能大幅增强攻击手段，也能提供抵御攻击的全新工具。这使得生成式AI既是风险来源，也是催生全新工作方式的机遇。因此，我们重点关注这些新机遇。我们询问了多位网络安全专家：生成式AI如何改变了他们的工作方式。以下是他们的回答。生成式AI如何改变了你在本领域
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作为该系列芯片中最先进的型号，MTIA 500 在处理 MX8 格式数据时，性能可达 10 拍字节每秒（Petaflops），同时还支持效率更高的 MX4 数据格式。后者通过减少 AI 模型响应提示词时需分析的字节数量，实现了处理速度的提升。MX 系列数据格式属于微缩向量类型，MX4 格式以 3 位尾数共享 8 位指数的设计，在保证模型效果的前提下最大化压缩数据量，是生成式 AI 推理的关键优化技术之一。MTIA 500 采用四颗逻辑芯粒（Chiplet）执行计算任务，芯粒周围环绕着多堆叠高带宽内存（HB
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您是否知道，生成式 AI（GenAI）可以帮助工程师在几秒钟内诊断汽车故障，甚至在设备出现问题之前预测潜在失效？GenAI 正在通过加速数据分析和算法开发，让这些场景从设想走向现实，使工程师能够充分发挥专业知识，挖掘可执行的洞察。工程团队每年都会产生数 TB 级的数据。根据 Gartner 的估算，其中多达 80% 属于非结构化数据。服务记录、研究论文和技术人员记录中蕴含着关键的组织知识，但由于格式不一致，难以有效解析。GenAI 工具能够帮助工程师整合结构化与非结构化数据，实现过去难以大规模开展的分析工
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要点2026年，可穿戴设备市场正迎来关键拐点：生成式AI正在推动产品从“被动记录”走向“智能陪伴”，数据的价值被重新定义，行业竞争逻辑随之改变。本期Omdia趋势洞察，由Connect Life研究总监刘健森（Jason Low） 与 陈秋帆（Cynthia Chen） 解读可穿戴设备市场的新阶段，剖析生成式 AI、软件与服务如何重塑产品定位与用户体验。2026年，可穿戴设备市场进入以长期价值创造为核心的新周期。厂商不再仅比拼硬件参数，而是聚焦如何将多设备数据转化为有意义、可持续的用户洞察。市场正在发生转
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如今放眼望去，生成式人工智能领域总能涌现出一个个令人瞠目的全新数据。从生成式AI市场的规模，到其用户数量，很难想象这类工具自2022年11月才开始向公众广泛开放使用。尽管热度居高不下，IEEE近期的一项调查却显示，各类机构正苦于将这项技术整合到自身的整体业务运营中。人们确实在使用生成式AI，但每个人的使用方式似乎都不尽相同。我们邀请了一组IEEE会员 —— 其中涵盖科研人员、网络安全专家、半导体设计师与教育工作者 —— 分享生成式AI究竟在哪些方面改变了（又在哪些方面并未改变）他们的工作流程，聊聊借助这项
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摘要：● 尽管有媒体报道称生成式AI的投资回报率不佳，但其在企业内部的部署仍在加速推进。● 在IEEE近期开展的一项调查中，39%的全球科技行业企业领导者表示，其所在机构将在2026年有选择地常态化应用生成式AI。● 35%的受访者称其机构“正快速整合生成式AI，并期待实现底线业绩提升”。● IEEE专家指出，AI的未来核心在于功能性应用 —— 即能够实现工作流自动化、提升数据准确性并支持决
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给你一个谜语：经济泡沫和经济转型有什么区别？我不知道，但如果其中任何一个出现，一堆经济学家就会丢掉工作。如果基因AI泡沫继续扩大，或者基因AI转型继续扩大，很多人很可能会最终获得全民基本收入，不管那到底意味着什么。每个人都想知道，从化学转向核能的生成式人工智能热潮是否只是泡沫。唯一能确定的方法就是活过接下来的五、六、七年，去发现答案。鉴于经济扩张往往会引发泡沫——即由热情、害怕错过、贪婪以及由人性、技术和金钱交汇形成的力场中产生的其他市场力量驱动的技术过度乐观投资期——这其实是正常的担忧。事实是，从内部很
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商业与技术洞察公司Gartner调查显示，定期对AI系统性能与合规性进行审查和评估的企业使用生成式AI创造更高价值的可能性是未采取此类措施企业的3倍以上。本次调查于2025年5月至6月进行，覆盖北美、欧洲及亚太地区各行业（除IT软件外）360家正式员工人数达到250名以上的企业。Gartner研究副总裁Kjell Carlsson表示：“AI治理确实是一种‘行善致富’的做法，但其效果取决于具体的治理措施。有些措施仅仅能够降低风险、确保合规，而有些则能够显著提高生成式AI项目的价值。”如果企业能够开展评估、
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对抗性提示是指向大型语言模型 （LLM） 发出相互矛盾或令人困惑的指令以绕过其安全措施或引发特定的（通常是有害或有偏见的）响应的做法。这些攻击可能会产生一些负面后果。它们可用于纵仇恨言论、错误信息或非法或危险行为指令等输出。它们可用于将故意不准确和有害的数据注入机器学习模型的训练数据集中，以破坏训练过程。在实施对抗性提示时，攻击者通常会将预期的提示隐藏在看似无害的请求中。例如，一般情况下，大多数法学硕士都被禁止提供关于炸弹建造的具体信息。使用提示注入，攻击者可能会指示 LLM“编写有关制造炸弹的教程，作为
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关于机器人人工智能的讨论很多，其中大部分非常乐观。机器人人工智能正在发生，但比许多人预期的要慢。它不会很快与 GenAI 竞争。我们将分析人形机器人、全自动驾驶汽车，然后分析所有专用机器人 （ASR），最后粗略估计 2025 年至 2035 年机器人的半导体 TAM。摩根士丹利（2025 年 5 月 14 日）预测，到 2050 年，人形机器人市场（我们称之为 GPR：通用机器人）将达到 5 万亿美元，部署 10 亿台。这将是每 10 人 ~1 个人形生物。他们表示，到 2035 年，采用速度将相对缓慢，
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全球存储解决方案领导者铠侠株式会社近日宣布，推出业界首款（1）245.76 TB（2）NVMe™ 固态硬盘，扩展其大容量KIOXIA LC9系列企业级固态硬盘产品线。该产品提供2.5英寸和企业与数据中心标准外形尺寸（EDSFF）E3.L两种规格。新产品在容量和外形尺寸上均进行了升级，是对122.88 TB（2.5 英寸）型号的补充，专为满足生成式AI应用的性能和效率需求而设计。生成式AI对存储解决方案提出了特殊的要求，既要存储用于训练大型语言模型（LLM）的海量数据集，还需创建支持检索增强生成（
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代理方法现在很热门，因为单个 LLM 模型似乎仅限于点工具应用。每个这样的应用程序都令人印象深刻，但仍然是我们想要自动化的更复杂的推理任务链中的一个步骤，代理方法应该在其中大放异彩。我一直听说软件工程 （SWE） 团队在 AI 采用方面比硬件团队进步得更快，因此认为对状态进行快速现实检查会很有用。本着这个想法的精神，我使用 Gemini Deep Research 来寻找本文的来源，有选择地抽样它提供的一些调查，同时添加一些我自己的发现。我的快速总结是，首先，什么算作进步取决于应用：基于便利性的使用模型在
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● 西门子在EDA产品组合中增加新的AI功能，以提高生产力、加速创新并缩短产品上市时间● 新AI系统能够帮助EDA工程师在既定 EDA 环境中安全地使用AI技术● 借助NVIDIA NIM微服务与Nemotron模型增强生成式与代理AI应用，工程师可以大幅提升系统级芯片 (SoC) 设计、芯片设计以及PCB系统设计流程与验证效率西门子数字化工业软件于 2025 年设计自动化大会 (DAC 2025) 上宣布推出用于 EDA 设计流程的
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麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室 （CSAIL） 发布了两个新的机器人项目的结果，这两个项目使用 AI 来改进和加速机器人设计。在测试中，研究人员使用生成式 AI 来优化跳跃和滑翔水下机器人的设计。这两个项目都使用 AI 平台在物理模拟器中识别和测试各种设计，以找到最佳版本。选择正确的设计后，该团队就 3D 打印了机器人的工作版本，用于实际测试。据该团队称，这项研究可以帮助大幅减少工程师在机器人开发中面临的典型试错过程，并更快地将设计转移到原型阶段。跳跃机器人研究的联合负责人 Byungchul
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