不要耗费数年,不要投资数十亿美元,企业、个人开发者就能使用ChatGPT这样的当红顶流模型,而且比之前的GPT-3.5,成本直接降低了90%。从今天起,开发者可以正式将ChatGPT集成到自己的产品和服务中了。全民AIGC时代,真的要来了吗?
“有意见”留言板
@TOFU:什么叫先下手为强?竞争对手产品还没开放测试,这边就已经发起价格战了。价格更亲民,也很好上手,接下来一定会看到更多新奇的玩法。但唯一的问题就是,能不能开放更多地区用户付费?没事锁什么区呢?送钱都不要?实在不想研究什么DePay卡段之类的东西了……
@老董:大语言学习先期,需要将所有数据进行遍历,从中推演出最高效的逻辑算法,在这个过程中需要海量的AI算力投入。而当模型成型之后,在进行调用时所需要的算力就会极大地减小。这就成了典型的一步先吃遍天。但毕竟有人已经走通了路,后面的跟随者未必没有超越的机会。
@独木舟:杀招狠毒,自己把价格砸穿,让别人无路可走。
好文章,需要你的鼓励
尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。