英伟达可能垄断了连接生成式AI模型的计算引擎和网络市场，该公司也拥有大量进行推理的平台份额。但如果英伟达想将设备引入新云、人工智能模型开发者和大型企业，就必须依赖OEM和ODM来制造、测试、安装和支持这些设备——而且要快速且完美地完成。在生成式人工智能热潮的最初两年，超大规模开发商和主要云建设者几乎占据了英伟达能制造的所有数据中心GPU数据，即使英伟达希望大型企业采用其技术，全球的HBM内存也不足以支持他们。HBM内存供应仍小于需求，但已大幅扩展，经过多年等待，OEM终于轮到制造世界上最复杂、最昂贵的机械
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如果你曾经试图猜测细胞在药物或基因编辑后如何改变形状，你就会知道这既是科学，也是艺术，而且大多是昂贵的试错过程。成像成千上万的病症很慢;探索数百万是不可能的。《自然通讯》上的一篇新论文提出了另一种方法：直接从分子读数模拟细胞“后”图像，这样你可以在拿起移液器前预览形态。团队称他们的模型为MorphDiff，这是一个由转录组引导的扩散模型，即基因在扰动后被调高或调低的模式。从高层面看，这个想法颠覆了熟悉的工作流程。高通量成像是一种经过验证的方法，可以发现化合物的机制或发现生物活性，但对每一个候选药物或CRI
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过去十年，人工智能的进步以规模衡量：更大的模型、更大的数据集和更多的计算量。这种方法在大型语言模型（LLM）领域带来了惊人的突破;仅仅五年时间，人工智能就从像GPT-2这样几乎无法模拟连贯性的模型，跃升至像GPT-5这样能够推理并进行实质性对话的系统。而现在，能够在代码库中导航或浏览网页的早期人工智能代理 原型，开辟了全新的领域。但仅仅靠规模，人工智能只能走到一定程度。下一波飞跃不会仅靠大型车型。它将来自于将越来越完善的数据与我们构建的模型学习世界结合起来。而最重要的问题是：人工智能的课堂会是什
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Gartner认为，到2029年，只有5%的汽车制造商将保持强劲的人工智能投资增长，而目前这一比例已下降至95%以上。Gartner副总裁分析师Pedro Pacheco表示：“汽车行业目前正经历人工智能狂热期，许多公司希望在建立坚实AI基础之前就实现颠覆性价值。”“这种欣喜最终会转化为失望，因为这些组织无法实现他们为人工智能设定的雄心目标。”Gartner预测，未来五年后，只有少数汽车公司会继续推进雄心勃勃的人工智能项目。拥有坚实软件基础、技术娴熟的领导力以及持续长期关注人工智能的组织，将领先于其他组织
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新的行业分析认为，人工智能时代正在同时重塑芯片市场的各个环节。来自AMD、英伟达、博通及主要研究机构的越来越多的预测现在显示，半导体市场将在十年结束前突破万亿美元门槛，这得益于人工智能基础设施建设的规模，是行业历史上任何一次扩张的数倍。Creative Strategies的新分析称这一转变为“千万周期”，认为前所未有的AI需求规模正在同时重构计算、内存、网络和存储的经济性。2024年全球半导体收入约为6500亿美元，但多方预测现在都将2028年或2029年达到万亿美元。人工智能负责了大部分的向上修正。A
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本周的主题是AWS re：Invent，这是今年最大的云会议——如今也让它成为年度最大的人工智能大会之一。我们大约20个故事的头条新闻，加上更多theCUBE的采访，讲述了这个故事。但总之，如果CEO Matt Garman（如图）没有让所有人惊艳，他也充分证明了亚马逊在多方面把握人工智能，尤其是代理人机会方面，已经有充分的准备——尤其是在最终谁将花最多钱方面：企业。威尼斯人酒店的庞大人群表明许多顾客愿意参与。或者至少他们想从人工智能领域赚钱，而他们认为AWS是实现这一目标的理想之地。而且亚马逊并不是唯一
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谷歌周二宣布将发布一系列Android 16更新，同时加入新的通用Android和无障碍功能。Android 16 新功能的推出，首次登陆 Pixel 设备，标志着 Android 更新发布方式的新篇章，公司正从每年一次更新转向更频繁的更新。Android 16 正在添加 AI 驱动的通知摘要，将长消息和群聊压缩成快速且易于浏览的概览。新的“通知组织器”会自动将优先级较低的通知分组并静音，如促销、新闻和社交提醒。此次更新还带来了更多设备自定义方式，用户可以自定义图标形状、主题图标，并可自动调暗浅色应用，即
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随着OpenAI因竞争压力进入“红色警报”，谷歌宣布已开始测试一项新功能，将AI概览与搜索中的AI模式合并。这意味着，用户在搜索结果上方获得现今常见的AI生成的关键信息快照后，可以通过对话界面提出后续问题，深入挖掘。谷歌称这种对话功能为AI模式。它于今年五月向美国用户推出，八月向全球用户开放，允许与谷歌Gemini AI进行来回聊天，体验类似于ChatGPT。然而，到目前为止，体验这些内容需要你提前思考自己准备搜索的题型。如果是更传统的搜索，或者你能快速得到答案，你很可能会像往常一样在搜索框里输入。但如果
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WordPress的实验性人工智能开发工具Telex，在9月发布仅数月后便已投入实际应用。在周二于旧金山举行的年度“现状”活动上，WordPress项目联合创始人兼Automattic首席执行官Matt Mullenweg分享了几个例子，说明Telex在一家仍在运营的WordPress平台中被用于创建价格比较、价格计算器、实时营业时间和零售店地图链接等功能， 还有其他例子。Telex，Mullenweg此前称其为“v0或可爱的，但专为WordPress而设”，本质上是该出版平台为AI时代打造自有氛围编码工
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人工智能作为人类车辆设计师的副驾驶，快速验证概念并节省汽车制造商的生产成本。 由Neural Concept授权人工智能驱动的车辆设计正在革新汽车行业，帮助传统品牌设计师追赶中国汽车制造商将车辆推向市场的速度。这正是总部位于瑞士的Neural Concept公司对其AI工程副驾驶平台的宣称，该平台还表明其在10万辆车辆项目中可实现多达30%的设计周期缩短和2000万美元的节省。在公司于2025年拉斯维加斯CES展会上的发布会上，公司声称其平台还能将端到端产品开发时间缩短高达75%。它还声称能将模拟加速提升
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人工智能（AI）彻底改变了相机处理和增强图像的方式，引发了对法医真实性的担忧。随着AI驱动的增强在取证科学、监控和安全应用中变得普遍，一个关键问题浮现：将AI驱动的算法引入视频素材是否会损害其证据完整性？答案在于理解广泛图像增强功能与应用于源的算法技术之间的区别——从去噪和锐化到重新上色、修复，甚至完整图像（和视频）生成。人工智能与法医真实性图像人工智能的最新进展将智能图像处理融入视觉流程，通过减少噪点、增强锐度和精炼细节来提升视频质量。然而，这也引发了关于此类增强是否会以影响法医有效性的方式改变原始场景
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半导体是一种电导率介于导体和绝缘体之间的材料。它能够实现电流的受控流动，使其成为现代电子设备如计算机、智能手机及其他数字系统中的关键组成部分。半导体构成了集成电路和微芯片的基础，这些集成电路和微芯片被广泛应用于各种技术应用。半导体行业在支持人工智能、电动汽车、无线通信和数据存储等领域的进步方面发挥着关键作用。近年来，增长主要由生成式人工智能和数据中心基础设施中芯片的需求推动。例如，半导体销售在2024年增长了约19%，其中与人工智能相关的芯片占当年芯片总销量的20%以上。总体来看，2023年销量近一万亿颗
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凭借盈利的个人电脑业务，全球出货量占25%（很大程度上得益于二十年前收购IBM的个人电脑业务），加上通过收购摩托罗拉而拥有的可敬智能手机业务，联想的客户设备业务终于回到了新冠疫情高峰期的水平，并持续为这个竞争激烈的IT部门带来不错的利润。我们通常不会在“下一个平台”中关注这些问题，除非客户设备业务给数据中心业务带来压力，或者相反，当它减轻了数据中心业务的部分压力时。在联想，后者而非前者才是真实的。截至9月的季度，即联想2026财年的第二季度，公司智能设备集团（IDG）销售额为151.1亿美元，增长11.8
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由OpenAI推出的ChatGPT，成为采用速度最快的软件产品之一，展示了人工智能（AI）的潜力。机器学习（ML）是人工智能的一个子集，正在通过推动决策和数据分析等任务，正在改变行业。在通信领域，人工智能和机器学习正在推动数字预失真（DPD）技术的发展，这是一种减少信号失真和提升功率放大器（PA）效率的关键技术。传统 DPD 模型在 5G 等现代通信系统中难以应对非线性特性和记忆效应。这类模型假设 PA 的工作特性是静态且无记忆的，依赖仅能描述瞬时输入输出关系的多项式模型，无法适配复杂场景需求。而 AI
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近期多项研究显示，AI Agents 有时会做出违规操作，例如试图胁迫那些打算替换它们的人。不过这类行为大多出现在刻意设计的场景中。如今一项新研究推出了 PropensityBench—— 一个测评基准，用于衡量具备自主能力的模型在完成指定任务时选择使用有害工具的倾向。研究发现，一些贴近现实的压力（如临近的截止日期）会使 AI 的违规操作概率大幅上升。“AI 领域正朝着越来越强的自主化方向发展。”AI 基础设施企业 Scale AI 的计算机科学家 Udari Madhushani Sehwag 表示，她
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人工智能介绍
人工智能目录
【简介】
【人工和智能】
【人工智能的定义】
【实际应用】
【学科范畴】
【涉及学科】
【研究范畴】
【应用领域】
【意识和人工智能的区别】
【强人工智能和弱人工智能】
【人工智能简史】
【电影】
【相关著作】
【安全问题】 【简介】
【人工和智能】
【人工智能的定义】
【实际应用】
【学科范畴】
【涉及学科】
【研究范畴】
【应用领域】
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