人工智能文章最新資訊

Upwind籌集2.5億美元以實(shí)現(xiàn)云安全規(guī)模化

云安全初創(chuàng)企業(yè) Upwind 完成 2.5 億美元 B 輪融資，公司累計(jì)融資金額由此增至 4.3 億美元，進(jìn)一步鞏固了其在云原生安全市場高速增長企業(yè)中的地位。本輪融資前，Upwind 已實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長，營收同比激增 900%，合作客戶數(shù)量同比增長 200%。對于從事云基礎(chǔ)設(shè)施、嵌入式系統(tǒng)及人工智能驅(qū)動(dòng)平臺相關(guān)工作的讀者而言，這筆融資清晰指向了企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全的投入方向：運(yùn)行時(shí)可視化、人工智能感知防護(hù)能力，以及與超大規(guī)模云平臺的深度集成，正成為現(xiàn)代系統(tǒng)安全防護(hù)的核心要素。融資助力 “運(yùn)行時(shí)優(yōu)先” 安全戰(zhàn)略落地本
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OpenEvidence獲得2.5億美元資金以擴(kuò)展醫(yī)療人工智能平臺

OpenEvidence 在 D 輪融資中籌集 2.5 億美元，公司估值由此升至 120 億美元，穩(wěn)固了其全球最具價(jià)值醫(yī)療人工智能企業(yè)的地位。本輪融資由泰潤資本與 DST 全球聯(lián)合領(lǐng)投，至此該公司的累計(jì)融資金額已接近 7 億美元。對于關(guān)注人工智能在受監(jiān)管、關(guān)鍵任務(wù)場景落地應(yīng)用的讀者而言，OpenEvidence 的案例清晰展現(xiàn)了專業(yè)人工智能架構(gòu)與可信數(shù)據(jù)源如何推動(dòng)技術(shù)的快速落地，也印證了算力密集型的垂直領(lǐng)域人工智能正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，而非僅停留在研究階段。服務(wù)全國的醫(yī)療搜索引擎OpenEvidence 將
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大藍(lán)準(zhǔn)備推銷大量本地生成式人工智能

如果你想了解生成式AI模型開發(fā)的最新進(jìn)展，你要關(guān)注Super 8超大規(guī)模開發(fā)者和云構(gòu)建者的動(dòng)態(tài)，同時(shí)也要關(guān)注這些公司之外的主要模型建設(shè)者——主要是OpenAI、Anthropic和xAI，以及中國的一些公司如DeepSeek。但如果你想了解企業(yè)如何將生成式人工智能應(yīng)用于實(shí)際工作，你最好看看大藍(lán)在向全球10,000強(qiáng)推銷其硬件、軟人工智能和人用AI方面的情況。如果生成式人工智能要成為可持續(xù)的新數(shù)據(jù)處理浪潮，就必須在這里起飛。到目前為止，企業(yè)們對生成式人工智能的潛力充滿熱情，但他們并未像許多公司在互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)
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NXP 發(fā)布eIQ代理AI框架，實(shí)現(xiàn)安全邊緣自治

NXP 半導(dǎo)體推出全新 eIQ 智能體式人工智能框架，旨在推動(dòng)自主化實(shí)時(shí)人工智能技術(shù)直接在邊緣設(shè)備上落地部署。該公司將這一框架定位為其長期邊緣人工智能戰(zhàn)略的核心組成部分，把智能體式人工智能軟件與其安全邊緣處理硬件產(chǎn)品組合深度融合。對于從事工業(yè)、汽車、醫(yī)療健康或建筑自動(dòng)化系統(tǒng)相關(guān)工作的讀者而言，此次發(fā)布具有重要的實(shí)際意義 —— 該框架針對性解決了行業(yè)對低延遲、確定性人工智能決策的日益增長的需求，且這類決策無需依賴云端連接。同時(shí)，這也標(biāo)志著智能體式人工智能概念正從研究階段走向可落地的邊緣平臺。讓智能體式人工智
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“熱力學(xué)計(jì)算”能將人工智能圖像生成的能源消耗削減一百億倍

“還是得弄清楚怎么制造硬件才能做到這一點(diǎn)。”當(dāng)您通過我們網(wǎng)站上的鏈接購買時(shí)，我們可能會獲得聯(lián)盟傭金。事情是這樣的。一份令人費(fèi)解的新報(bào)告聲稱，理論上“熱力學(xué)計(jì)算”可以大幅減少人工智能生成圖像所消耗的能量，而其能量僅為當(dāng)前流行工具的千億分之一。據(jù)IEEE Spectrum報(bào)道，兩項(xiàng)最新研究暗示了這項(xiàng)新興技術(shù)的潛力，但其支持者承認(rèn)解決方案尚屬基礎(chǔ)。根據(jù)報(bào)告，勞倫斯伯克利國家實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家斯蒂芬·威瑟拉姆聲稱，熱力學(xué)計(jì)算可以“遠(yuǎn)低于現(xiàn)有數(shù)字硬件的能耗”用于人工智能圖像生成。在1月10日，Whitelam和同為伯克利
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三星可能在下個(gè)月開始為英偉達(dá)量產(chǎn)HBM4芯片

三星用于人工智能加速器的 HBM3 與 HBM3E 芯片此前均存在性能問題。為獲得英偉達(dá)的認(rèn)證許可，三星去年不得不對其 HBM3E 芯片進(jìn)行重新設(shè)計(jì)。即便如此，這些經(jīng)過改版的 HBM3E 芯片也僅用于英偉達(dá)在中國市場銷售的部分特定人工智能加速器產(chǎn)品中。而如今三星的市場地位得到顯著鞏固，其研發(fā)的 HBM4 芯片據(jù)悉已接近通過英偉達(dá)的認(rèn)證。三星 HBM4 芯片即將完成英偉達(dá)的認(rèn)證流程，預(yù)計(jì)于 2026 年 2 月啟動(dòng)量產(chǎn)。該款芯片已于 2025 年 9 月送交英偉達(dá)，目前已進(jìn)入最終的質(zhì)量驗(yàn)證階段。一旦量產(chǎn)啟動(dòng)
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Microsoft發(fā)布第二代AI推理芯片Maia 200

微軟將其稱為性能最強(qiáng)的定制化云加速芯片，稱 Maia 200 針對多模型 AI 推理場景進(jìn)行了優(yōu)化。Microsoft發(fā)布第二代自研 AI 推理芯片Maia 200，稱其為突破性推理加速器與算力核心。這一舉措表明，AI 的未來競爭焦點(diǎn)不僅在于模型的 token 生成數(shù)量，更在于生成效率的優(yōu)化。這款 AI 芯片專為多環(huán)境異構(gòu) AI 基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)，重點(diǎn)面向大型推理模型的推理任務(wù)開發(fā)。Microsoft聲稱，它是目前所有超大規(guī)模云服務(wù)商中性能最強(qiáng)的自研芯片，也是其部署過的最高效推理系統(tǒng)。Moor Insight
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人工智能正在解決你的系統(tǒng)故障

凌晨 2 點(diǎn)，你的手機(jī)突然震動(dòng)。網(wǎng)站宕機(jī)了，Slack 上滿是紅色警報(bào)，用戶已經(jīng)開始在推特上抱怨。你半睡半醒地盯著屏幕，完全不知道該從哪里著手排查。這是站點(diǎn)可靠性工程師（SRE）們再熟悉不過的場景。這些工程師必須不惜一切代價(jià)保障在線服務(wù)持續(xù)運(yùn)行，而當(dāng)服務(wù)中斷時(shí)，壓力值會瞬間飆升。故障恢復(fù)是一場與時(shí)間的賽跑，但大多數(shù)團(tuán)隊(duì)在真正開始排查問題前，就要花費(fèi)第一個(gè)小時(shí)收集線索。“最初五分鐘是恐慌期，” 紐伯德（NeuBird）首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人高瑟姆?拉奧表示，“接下來的 25 分鐘是召集團(tuán)隊(duì)確認(rèn)問題 —— 比
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英偉達(dá)在人工智能天氣預(yù)報(bào)領(lǐng)域開辟新路

在人工智能（AI）相關(guān)的無數(shù)討論中 —— 從廠商與企業(yè)投入的巨額資金、這些企業(yè)實(shí)際獲得的投資回報(bào)率（ROI）爭議，到該技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)安全、就業(yè)的影響，以及對虛假信息及由此引發(fā)的不信任的擔(dān)憂 —— 人們很容易忽略它在特定行業(yè)中的實(shí)用價(jià)值。這些數(shù)據(jù)密集型行業(yè)包括醫(yī)療保健與生命科學(xué)、制造業(yè)、金融服務(wù)、零售與電子商務(wù)，而天氣預(yù)報(bào)行業(yè)也位列其中。如今已涵蓋 AI 智能體的這一快速發(fā)展技術(shù)正取得重大進(jìn)展，推動(dòng)著全球市場的發(fā)展 —— 部分觀察人士稱，該市場規(guī)模將從兩年前的 1.657 億美元增長至 2033 年的 9.26
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Corvex部署NVIDIA H200 GPU以支持生產(chǎn)型人工智能

Corvex 公司已簽訂一份長期圖形處理器租賃協(xié)議，將為某家主打高性能電池技術(shù)的人工智能驅(qū)動(dòng)型企業(yè)部署專屬的英偉達(dá) H200 加速器集群。該合作不僅可支撐人工智能工業(yè)化落地相關(guān)的工作負(fù)載，還能為企業(yè)自主算法的核心研發(fā)工作提供助力。這一消息凸顯出，專業(yè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商正從成本、安全性與靈活性三個(gè)維度，與超大規(guī)模云服務(wù)商展開競爭。同時(shí)也表明，像先進(jìn)儲能這類高度依賴圖形處理器的行業(yè)，正頂著嚴(yán)格的知識產(chǎn)權(quán)與數(shù)據(jù)主權(quán)限制，推動(dòng)人工智能技術(shù)走向工業(yè)化應(yīng)用。賦能工業(yè)化人工智能的 H200 圖形處理器根據(jù)協(xié)議內(nèi)容，
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英偉達(dá)幾乎完成了通過收購Slurm的控制狂潮

我們一直覺得很有趣的是，任何人都可以控制開源項(xiàng)目。但這確實(shí)會發(fā)生，因?yàn)闅w根結(jié)底，人們需要靠工資生活，而某個(gè)公司必須開除這些支票。有時(shí)，開源項(xiàng)目的支持源于利他主義和開明的自利，比如Linux內(nèi)核需要加固和擴(kuò)展，成為現(xiàn)代計(jì)算中事實(shí)上的類Unix作系統(tǒng)。但企業(yè)和其他類型的計(jì)算組織通常不愿意為這類開源項(xiàng)目做自我支持，這也是為什么通常有商業(yè)實(shí)體在項(xiàng)目背后，將所有內(nèi)容整合成產(chǎn)品并為其提供技術(shù)支持。紅帽企業(yè)Linux，以及在一定程度上的SUSE Linux、CoreOS（現(xiàn)為紅帽的一部分，并成為其OpenShift K
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英特爾可能將Super MIM授權(quán)給UMC，提升人工智能和先進(jìn)封裝能力

據(jù)報(bào)道，英特爾與UMC正在探索更深層次的合作，以支持與人工智能相關(guān)的應(yīng)用。據(jù)《經(jīng)濟(jì)日報(bào)》報(bào)道，消息人士稱英特爾計(jì)劃將其專有的“超級MIM”電容技術(shù)授權(quán)給UMC，該技術(shù)用于英特爾下一代埃級工藝，被視為先進(jìn)封裝的關(guān)鍵技術(shù)。報(bào)告引用的消息人士稱，英特爾可能會將其Super MIM電容技術(shù)引入與UMC合作的12納米/14納米工藝平臺，并將該技術(shù)推廣到先進(jìn)的封裝相關(guān)應(yīng)用。針對市場猜測，UMC表示目前與英特爾的合作仍聚焦于12納米平臺，但報(bào)告補(bǔ)充說，公司并未排除未來擴(kuò)大合作范圍，涵蓋更廣泛的技術(shù)。正如報(bào)告指出的，如果
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2026AI發(fā)展大預(yù)測：通過情境智能實(shí)現(xiàn)人工智能代理的規(guī)模化擴(kuò)展

在人工智能現(xiàn)代紀(jì)元邁入第八個(gè)年頭之際，行業(yè)已褪去生成式 AI 1.0帶來的驚艷感。新鮮感逐漸消散，取而代之的是嚴(yán)苛審視。企業(yè)不再滿足于演示效果，而是對實(shí)際成果愈發(fā)迫切；市場觀察人士對模糊的敘事日益懷疑，行業(yè)討論也從 “人工智能能做什么” 轉(zhuǎn)向 “拿出實(shí)際收益，給予我們可見性與控制權(quán)”。這一動(dòng)態(tài)背后的核心前提是：人工智能的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)，尤其是情境化數(shù)據(jù)。21世紀(jì)10年代的現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧——以云為中心、計(jì)算與存儲分離、數(shù)據(jù)管道、儀表盤等——如今已顯得微不足道。行業(yè)目標(biāo)已轉(zhuǎn)向構(gòu)建智能體系統(tǒng)（agentic syst
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臺積電驚艷財(cái)報(bào)背后：唯有篤信客戶對人工智能未來的樂觀

臺積電上周公布了四季度的財(cái)報(bào)，直接點(diǎn)燃了全球半導(dǎo)體市場的預(yù)期，相比于英偉達(dá)財(cái)報(bào)的贏在當(dāng)下，臺積電的財(cái)報(bào)更像是半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)未來1-2年繁榮局面的晴雨表，因?yàn)樽鳛榘雽?dǎo)體生產(chǎn)鏈條的最前端，臺積電是一般先于應(yīng)用端企業(yè)6-12個(gè)月拿到訂單的回款。臺積電還透露，2026年計(jì)劃大幅增加資本支出，這意味著臺積電對未來人工智能產(chǎn)業(yè)的預(yù)判非常樂觀。當(dāng)然其中最主要的資本支出可能是在美國市場追加投資，據(jù)傳累計(jì)高達(dá)4650億美元，這個(gè)資金規(guī)模超過了2020年全球半導(dǎo)體市場的銷售額總和（4400億）。臺積電第四
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人工智能促進(jìn)科研職業(yè)發(fā)展，但抑制科學(xué)發(fā)現(xiàn)

人工智能正將科研人員轉(zhuǎn)變?yōu)楦弋a(chǎn)的論文發(fā)表機(jī)器，同時(shí)悄然將他們推向同一批擁擠的研究領(lǐng)域。這一結(jié)論來源于一項(xiàng)針對超 4000 萬篇學(xué)術(shù)論文的分析。分析發(fā)現(xiàn)，在研究中使用人工智能工具的科研人員，相比不使用該類工具的同行，發(fā)表的論文數(shù)量更多、獲得的引用次數(shù)更可觀，并且能更快晉升至學(xué)術(shù)領(lǐng)導(dǎo)崗位。但這背后存在一個(gè)隱患。在科研人員個(gè)人學(xué)術(shù)生涯節(jié)節(jié)攀升的同時(shí)，整個(gè)科學(xué)界的探索視野卻在收窄。依賴人工智能開展的研究，覆蓋的主題范圍更窄，扎堆聚焦于相同的海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型問題，并且研究之間引發(fā)的后續(xù)關(guān)聯(lián)性互動(dòng)也更少。這些研究結(jié)果凸
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共2633條 2/176 « 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 » ›|

人工智能介紹

人工智能目錄【簡介】【人工和智能】【人工智能的定義】【實(shí)際應(yīng)用】【學(xué)科范疇】【涉及學(xué)科】【研究范疇】【應(yīng)用領(lǐng)域】【意識和人工智能的區(qū)別】【強(qiáng)人工智能和弱人工智能】【人工智能簡史】【電影】【相關(guān)著作】【安全問題】【簡介】【人工和智能】【人工智能的定義】【實(shí)際應(yīng)用】【學(xué)科范疇】【涉及學(xué)科】【研究范疇】【應(yīng)用領(lǐng)域】 [ 查看詳細(xì) ]