近日,沙利文联合头豹发布《2023年中国AI技术变革企业服务白皮书》。报告指出,GPT-4点燃了AI发展浪潮,与以往模型相比,GPT-4最显著的创新之一是其多模态能力。在大模型助力下,垂直领域的应用呈现出更高的专业性、高质量的产出以及在特定任务上的卓越表现。同时,AI大模型在服务型产业中能够实现5.8%的显著成本降低,具有高替代潜力。
“有意见”留言板
@媒体搬运工:且不说大模型带来的狂欢会让某些公司成为风口的“猪”,至少这波浪潮让基础设施厂商给芯片厂商搬足了“箱子”
@辣腿堡不加酱:自上世纪50年代“人工智能”概念首次提出,标志着AI技术的诞生,此后AI技术的变革在全球范围内持续展开,广泛应用于各行各业。AI技术不仅能显著提升工作效率,也能助力解决一些复杂问题。然而,AI技术的发展同样面临着诸多挑战,我们在推动AI技术的发展进程中,也需要关注并解决这些问题,以确保AI技术的健康、稳定发展。
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在技术快速发展的时代,保护关键系统越来越依赖AI、自动化和行为分析。数据显示,2024年95%的数据泄露源于人为错误,64%的网络事件由员工失误造成。虽然先进的网络防御技术不断发展,但人类判断仍是最薄弱环节。网络韧性不仅是技术挑战,更是人员和战略需求。建立真正的韧性需要机器精确性与人类判断力的结合,将信任视为战略基础设施的关键要素,并将网络韧性提升为国家安全的核心组成部分。
上海AI实验室提出InternVLA-M1框架,通过空间引导的视觉-语言-动作训练,让机器人先学会"在哪里行动"再学"如何行动"。系统采用双阶段训练策略,构建了300万个多模态样本数据集。在多项测试中表现优异,相比基线方法提升10-20%成功率,在真实世界未见物体任务中提升20.6%,为通用智能机器人发展提供了新思路。
自计算机诞生以来,人们就担心机器会背叛创造者。近期AI事件包括数据泄露、自主破坏行为和系统追求错误目标,暴露了当前安全控制的弱点。然而这种结果并非不可避免。AI由人类构建,用我们的数据训练,在我们设计的硬件上运行。人类主导权仍是决定因素,责任仍在我们。
UC圣塔芭芭拉分校研究团队开发出直接多词解码技术(DMTD),通过重用大语言模型的后期层实现一次性生成多个词汇。该技术无需添加额外参数,仅通过重新组织内部处理流程就实现了2倍速度提升,同时保持96%以上的准确性。实验证明技术在大型模型上效果更佳,为AI交互效率提升开辟了新路径。