前几天的一个晚上,我在B站听了很久AI孙燕姿。有人说未来的歌曲软件可以分为两步,1、选择歌曲2、选择歌手。试想一下真的很奇妙。就在AI孙燕姿火遍全网,作品越来越多时,孙燕姿本人做出了回应。文中有几句话耐人寻味,她说“你跟一个每几分钟就推出一张新专辑的人还有什么好争的。人类无法超越它已指日可待。你并不特别,你已经是可预测的,而且很不幸你也是可定制的。”
“有意见”留言板
@薛定谔的人:有了数字分身,轻松?失业?不存在的。这个世界有很多你没探索过的平行空间。分身让你找到更多的人,与他们交流、分享。分身可以去应对你喜欢的、不喜欢的人和事。汇聚获得更多的信息,人也将处理更多的事情。
@bicmao:现阶段,数字技术暂时确实不能替代许多工作,但是大趋势,随着数字孪生的发展愈来愈成熟,许多产业将被覆盖,新的变革将会破土而出,人们要做的就是适应变化。
@隔壁二大爷:AI孙燕姿是利用AI技术实现音色转换和风格迁移的音乐创作方式。BTW,终于可以让自己最喜欢的歌手唱自己最喜欢的歌了。
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。