近期，Gartner 2024年新兴技术成熟度曲线收录的25项颠覆性技术分为四大领域：自主AI、开发者生产力、全面体验以及以人为本的安全和隐私计划。Gartner杰出研究副总裁Arun Chandrasekaran表示：“随着企业的关注重点继续从基础模型转向可提高投资回报率的用例，生成式人工智能即将越过期望膨胀期。这一趋势正在加速自主AI的发展。”在报告中，Gartner的新兴技术成熟度曲线显示，生成式AI正在期望膨胀期和泡沫破裂低谷期的边缘线上。同时显示生成式AI距离生产成熟期的时间在2-5年，也就是说
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IT之家 8 月 21 日消息，微软公司今天发布了 Phi-3.5 系列 AI 模型，其中最值得关注的是推出了该系列首个混合专家模型（MoE）版本 Phi-3.5-MoE。本次发布的 Phi-3.5 系列包括 Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision 和 Phi-3.5-mini 三款轻量级 AI 模型，基于合成数据和经过过滤的公开网站构建，上下文窗口为 128K，所有模型现在都可以在 Hugging Face 上以 MIT 许可的方式获取。IT之家附上相关介绍如下：Phi-3.5-
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全球工业物联网厂商研华科技宣布，采用Phison的aiDAPTIV+专利技术，为生成式人工智能（Generative AI）提供开创性的边缘AI服务器解决方案。AIR-520 Edge AI Server采用AMD EPYC 7003系列处理器，集成了SQ ai100 AI SSD、NVIDIA RTX GPU卡、Edge AI SDK和NVIDIA AI Enterprise，提供了一个可立即部署的解决方案。大型语言模型（LLM）等生成式AI工具正通过自动化数据组织、检索和分析改变企业知识管理，提高生产
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生成式人工智能（Generative artificial intelligence，简称「生成式AI」）工具ChatGPT问世19个月，你的工作还在吗？ 高盛证券4月推估，全球有4分之1的工作会被AI取代，约是3亿个可自动化的全职工作。首当其冲的就是工作内容可以使用生成式AI「一键完成」的职务工作者，像是基础的数据判读者、基础软件工程师、基础绘图师和翻译等。中国媒体《时代财经》推测，原本蓬勃的游戏美术产业，已有半数美术设计师被裁减。「以前1张概念原图需要1、2周制作，现在AI生图，同样质量的图片，几天就
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世界知识产权组织日内瓦时间3日发布《生成式人工智能专利态势报告》显示，2014年至2023年，中国发明人申请的生成式人工智能专利数量最多，远超过美国、韩国、日本和印度等国。 2014年至2023年，全球生成式人工智能相关的发明申请量达5万4000件，其中超过25％是在去年一年出现的。生成式人工智能允许用户创建文字、图像、音乐和计算机程序码等内容，为一系列工业和消费产品提供动力。2014年至2023年间，中国的生成式人工智能发明超过3.8万件，是排名第二的美国的6倍。报告显示，生成式人工智能已遍及生命科学、
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从 Celestial AI 到 Taalas，这些初创公司都在尝试挑战 Nvidia。
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近日，英特尔与端到端Serverless（无服务器）生成式AI和增强型分析方案提供商Aible合作，为企业客户提供了创新的解决方案，助力其在不同代际的英特尔®至强® CPU上运行生成式AI与检索增强生成（RAG）用例。此次合作包含了工程优化和基准测试项目，显著增强了Aible以低成本为企业客户提供生成式AI结果的能力，并帮助开发人员在应用中部署AI。在双方的通力合作下，该可扩展、高效的AI解决方案可通过高性能硬件帮助客户迎接AI挑战。英特尔数据中心与人工智能事业部高级首席工程师Mishali Naik表示
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人工智能（AI）浪潮来袭后，各国瞄准商机争相发展生成式AI，而英国凭借名校聚集与美国科技大厂投资等优势，迅速成为欧洲生成式AI第一大国。 创投公司Accel近日针对欧洲及以色列的生成式AI新创公司，进行统计发现，英国是生成式AI新创公司最多的国家。上述地区一共有221家生成式AI新创公司，其中多达30％在英国，另外有14％在德国，13％在以色列，11％在法国，6％在荷兰。生成式AI是能靠大量数据训练AI模型来创造文字、图片、影片及其他数据的技术，例如OpenAI推出的ChatGPT聊天机器人。英国之所以成
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2023年，生成式AI在科技领域异军突起。随着ChatGPT获得了巨大的成功，亚马逊、微软和谷歌等公司纷纷加快步伐，掀起了一股创新浪潮，以重塑企业和用户利用科技提高生产力的方式。生成式AI已在制药和法律等多个领域取得了显著进展，但这只是一个开始。根据麦肯锡的调查，中国企业人工智能与业务相结合的能力有很大的进步空间，当前只有9%的中国企业可借助AI实现10%以上的收入增长。只有当企业走出实验阶段，开始在实际应用中更广泛地使用生成式AI时，其真正的作用才能更好地展现。但是，想要将生成式AI的价值最大化，企业必
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训练生成式人工智能（GenAI）神经网络模型通常需要花费数月的时间，数千个基于GPU并包含数十亿个晶体管的处理器、高宽带SDRAM和每秒数太比特的光网络交换机要同时连续运行。虽然人工智能（AI）有望带来人类生产力的飞跃，但其运行时能耗巨大，所以导致温室气体的排放也显着增加。根据《纽约时报》报导，到2027年，人工智能服务器每年的用电量将达到85至134太瓦时（terawatt），大致相当于阿根廷一年的用电量。为了应对日益加剧的能耗挑战，AI处理器的供电网络经历了多代的进化。这种全面的演进发展涉及电路架构、
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2024年中国台湾五大行业有近两成比例，有意愿或相关行动导入生成式AI，而AI的不同应用发展，正改变着企业的流程、产品创新、商业模式与生态。本文综观AI产业，就不同面向探讨产业动态与分析市场供需变化。根据资策会产业情报研究所（MIC）调查，2024年中国台湾五大行业有意愿岛如生成式AI或相关行动的比例已达到19%，其中金融保险业高达25%、制造业为22%。面对生成式AI正在快速改变企业的流程、产品创新、商业模式与生态，企业必须能够实时掌握生成式AI应用发展，以及审慎思考如何导入AI技术来提高效益，并且快速
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作为人工智能产业的引领者，NVIDIA相信，有了来自边缘的所有实时数据以及对这些数据的理解能力，AI应用就成为了能够与真实世界互动的智能体。边缘智能行业应用空间广泛，尤其是在制造业、政府、电信、医疗等重点领域，敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护成为这些应用的核心需求，边缘智能将成为实现行业数字化转型的关键。随着商业神经网络的成熟，物联网设备的普及以及并行计算和 5G 的进步，我们现在能够通过强大的基础架构来实现通用机器学习。企业应该把握良机，将 AI 应用于他们的营业场所并依据实时洞察
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5月12日我们在朋友圈里发表了“论中美在人工智能领域的差距”的评论中我们首次提出目前以Transformer算法为核心的自然语言处理的生成式AI，在取得突破性的应用成果的同时，由于Transformer算法没有摆脱人工神经网络的图灵机不可解的NP问题的绑架，因此超大模型的计算引起了能源的危机的社会的热议。针对注意力机制的计算，巨大的矩阵乘法不是唯一的解，因此可以通过逻辑推理模型可以线性的求解，通过低能耗就可实现目前的生成式AI的应用效果。果不其然来自加州大学圣克鲁兹分校等机构的研究者证明了 “MatMul
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市场对于大模型的情绪已经从2023年底的自我怀疑调整至今天的信心满满，热情高涨。这一方面得益于行业用户对大模型的积极投入，另一方面也得益于大模型能力本身的提升。冷静思考今天的大模型发展态势，IDC认为这只是大模型发展的中间态，未来走向何方，并没有确定性答案。大模型热潮下的冷思考01基础大模型能力差距缩小真正原生的多模态大模型还没有面世，视觉大模型、多模态大模型是未来几年值得关注的前沿技术。而大语言模型领域的竞争则日益激烈。在诸多维度上，中国的大模型已经超越了GPT-4的能力，而就本土大模型来说，不同模型能
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生成式AI
在近期举办的2024大中华区高管交流大会上，Gartner发布了利用生成式人工智能（GenAI）重塑业务模式的五步走战略。调研显示，GenAI正在推动业务模式的创新和转型，相关技术包括潜在的未来颠覆性技术，如BloombergGPT，一个用于金融自然语言处理（NLP）的高性能大语言模型（LLM）；还包括看似普通但极具影响力的实例，例如人工智能（AI）图像生成器在跨境电商中的应用。这些图像生成器简化了创建、调整和展示产品视觉效果的过程，以满足全球不同受众的需求，彻底改变了跨境电商与顾客建立联系、开展业务、完
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