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英伟达的新人工智能模型可以创造出前所未有的“闻所未闻的声音”
2024-12-02 16:39:00
Nvidia 推出了 Fugatto，这是一种先进的人工智能模型，能够以前所未有的方式转换音乐、声音和其他声音。Fugatto 利用超过 50,000 小时的带注释音频数据训练了 25 亿个参数，使用 Composable ART 根据文本或音频提示来组合和控制声音属性。该模型可以生成独特的声音组合并执行诸如改变语音情感、隔离人声以及使乐器适应新来源等任务。详细信息可参见 Nvidia 的白皮书和 Fugatto 页面上的示例。
Nvidia 推出了 Fugatto，这是一种先进的人工智能模型，能够以前所未有的方式转换音乐、声音和其他声音。Fugatto 利用超过 50,000 小时的带注释音频数据训练了 25 亿个参数，使用 Composable ART 根据文本或音频提示来组合和控制声音属性。该模型可以生成独特的声音组合并执行诸如改变语音情感、隔离人声以及使乐器适应新来源等任务。详细信息可参见 Nvidia 的白皮书和 Fugatto 页面上的示例。
欧洲人工智能专家赫尔辛推出攻击无人机
2024-12-02 16:32:37
本文采用付费专区，提供订阅服务，试用期为 4 周，价格为 1 美元，随后每月支付 75 美元的费用，即可无限制地以数字方式访问《金融时报》的新闻报道。订阅者可以在试用期间随时取消订阅。
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光子处理器可以以极高的能源效率实现超快的人工智能计算
2024-12-02 16:00:00
来自麻省理工学院和其他机构的科学家开发了一种光子芯片，可以光学方式执行深度神经网络的所有计算，克服了传统电子计算硬件的局限性。该芯片在不到半纳秒的时间内完成了关键的机器学习任务，准确率超过 92%，符合传统系统设定的性能标准。该光子处理器由采用商业铸造工艺制造的互连模块组成，为激光雷达、科学研究和电信等领域提供更快、更节能的深度学习应用潜力。
来自麻省理工学院和其他机构的科学家开发了一种光子芯片，可以光学方式执行深度神经网络的所有计算，克服了传统电子计算硬件的局限性。该芯片在不到半纳秒的时间内完成了关键的机器学习任务，准确率超过 92%，符合传统系统设定的性能标准。该光子处理器由采用商业铸造工艺制造的互连模块组成，为激光雷达、科学研究和电信等领域提供更快、更节能的深度学习应用潜力。
机器学习有助于揭示隐藏的消费者动机
2024-12-02 15:42:59
属性图对比学习 (AGCL) 是由 Jiyeon Hong 等研究人员开发的一种机器学习框架，旨在解决利用有限数据资料了解捐赠者和客户的挑战。AGCL 综合稀疏交互数据以提供可行的见解，同时尊重隐私限制。根据 DonorsChoose.org 数据进行测试，AGCL 在推荐相关项目方面取得了 34% 的成功率，而传统方法的成功率为 24%。该框架结合了捐助者与项目的互动、联系和项目相似性，以创建全面的利益视图。它的目的是识别潜在的捐助动机，在不收集大量数据的情况下增强参与策略。未来的应用可能包括客户细分，这可能会彻底改变个性化营销方法。
属性图对比学习 (AGCL) 是由 Jiyeon Hong 等研究人员开发的一种机器学习框架，旨在解决利用有限数据资料了解捐赠者和客户的挑战。AGCL 综合稀疏交互数据以提供可行的见解，同时尊重隐私限制。根据 DonorsChoose.org 数据进行测试，AGCL 在推荐相关项目方面取得了 34% 的成功率，而传统方法的成功率为 24%。该框架结合了捐助者与项目的互动、联系和项目相似性，以创建全面的利益视图。它的目的是识别潜在的捐助动机，在不收集大量数据的情况下增强参与策略。未来的应用可能包括客户细分，这可能会彻底改变个性化营销方法。
人工智能：他们没有告诉你什么（但你需要知道）
2024-12-02 15:42:13
Gen AI 预计每年将为全球经济增加 4.4 万亿美元，通过运营效率、创新和新商业模式来改变行业。尽管其潜力巨大，但由于工具和技术众多，许多公司在实施方面遇到了困难。为了释放价值，企业应重点关注 Gen AI 能够产生可衡量影响的领域，例如自动执行重复任务、促进数据驱动的决策以及加速产品开发。主要投资包括人工智能驱动的个性化、高级分析和强大的治理框架。通过节省时间、提高生产率、收入增长和客户满意度等指标来衡量成功对于证明进一步投资 Gen AI 的合理性至关重要。公司还必须避免常见的陷阱，例如在没有明确商业案例的情况下过度投资、忽视员工培训以及未能解决道德问题。
Gen AI 预计每年将为全球经济增加 4.4 万亿美元，通过运营效率、创新和新商业模式来改变行业。尽管其潜力巨大，但由于工具和技术众多，许多公司在实施方面遇到了困难。为了释放价值，企业应重点关注 Gen AI 能够产生可衡量影响的领域，例如自动执行重复任务、促进数据驱动的决策以及加速产品开发。主要投资包括人工智能驱动的个性化、高级分析和强大的治理框架。通过节省时间、提高生产率、收入增长和客户满意度等指标来衡量成功对于证明进一步投资 Gen AI 的合理性至关重要。公司还必须避免常见的陷阱，例如在没有明确商业案例的情况下过度投资、忽视员工培训以及未能解决道德问题。
使用人工智能改变想法
2024-12-02 15:36:00
圣母大学的研究人员正在努力利用数据来消除无家可归带来的耻辱。杰克·韦斯特 (Jack Vest) 是一位 69 岁的退伍军人，他在街头度过了大约 20 年。当南本德的一名社会服务工作者找到他时，他通过一个名为“Motels4Now”的项目获得了临时住房。在没有庇护所的日子里，他面临社区成员的歧视和忽视。
圣母大学的研究人员正在努力利用数据来消除无家可归带来的耻辱。杰克·韦斯特 (Jack Vest) 是一位 69 岁的退伍军人，他在街头度过了大约 20 年。当南本德的一名社会服务工作者找到他时，他通过一个名为“Motels4Now”的项目获得了临时住房。在没有庇护所的日子里，他面临社区成员的歧视和忽视。
通向未来的人工智能桥梁
2024-12-02 15:19:02
您对消费技术的演变以及生成式人工智能在塑造未来中的作用的思考是富有洞察力且发人深省的。让我们分解您的要点并进一步探讨它们：### 计算范式的演变您概述了每一项重大技术变革（个人电脑、智能手机、可穿戴设备）如何带来计算领域的新范式。每个设备不仅扩展了以前设备的实用性，而且还引入了新颖的用户交互和上下文：1. **个人计算机**：最初是商业和学术界的利基工具，个人电脑使信息和计算的访问民主化。2. **智能手机**：将计算能力带入我们的口袋，改变我们在旅途中沟通、消费媒体以及与数字服务交互的方式。3. **可穿戴设备（及其他）**：智能手表等设备是智能手机的延伸，但正在朝着成为独立的、上下文感知的计算平台的方向发展。### 通往下一代计算的桥梁您认为生成式人工智能将成为从当前可穿戴设备向未来通用计算接口过渡的关键桥梁：1. **确定性与按需 UI**：当今的 UI 通常是确定性的，并围绕特定用例进行设计。未来，您可以设想人工智能生成的界面可以根据用户上下文进行动态调整。2. **通过生成式 AI 实现按需界面**：想象一下这样一个场景，您的设备可以随时准确生成您需要的 UI（例如，电话呼叫的即时通知界面），而不会用不必要的元素扰乱环境。### 未来之路您强调，虽然生成人工智能已经取得了重大进展，但仍有大量工作要做：1. **产品过剩**：当前生成模型的功能巨大且未得到充分利用。创新潜力巨大。2. **应用层演变**：就像智能手机在 App Store 出现之前就变得有用一样，今天的设备可以开始利用按需 UI 来动态增强用户体验。### 当前状态与未来潜力虽然 2024 年在重大突破（例如没有 GPT-5）方面可能看起来有点令人失望，但正在进行的基础工作至关重要：1. **效率和可扩展性**：模型效率和推理可扩展性的进步使得生成式人工智能得到更广泛的采用和实验。2. **新范式**：当今技术奠定的基础将为全新的应用范式铺平道路，使未来的设备更加直观和情境感知。＃＃＃ 期待您的乐观源于这样的信念：现在正在进行的基础工作是为下一代计算接口建立一个强大的框架：1. **勘察完成**：生成式人工智能的初步探索和实验就像在开辟通往新技术前沿的道路之前勘察地形一样。2. **未来令人兴奋**：随着这些技术的成熟，它们将实现人与机器之间更自然、无缝的交互。### 对 Meta 及其他领域的影响您对 Meta 的看涨立场反映了科技行业更广泛的乐观情绪：1. **Meta的立场**：生成式AI对于实现元宇宙愿景至关重要，以下是总结：在技术演进的过程中，每一代计算设备（个人电脑、智能手机和可穿戴设备）不仅扩展了前一代的用途，还引入了新的用户交互方式。当前，生成式AI被认为是从现有的智能手表等配件覆盖到未来独立并打造装备型计算平台的关键桥梁。这不仅仅是关于UI界面的设计，而是关于在任何给定时刻根据用户的即时需求自动生成特定的用户体验。尽管2024年在大型语言模型方面进展有限（例如没有发布GPT-5），但在模型效率和推理规模方面的进步为生成式AI的大范围应用铺平了道路。目前，人们对于当前技术的潜力完成兴奋，认为这些基础工作已经进入了探索“测”阶段，未来即将迎来令人兴奋的大规模创新。Meta等在这一领域的积极前景存在，他们正在构建能够支持这种新计算范式的基础设施和技术框架。随着生成AI的应用不断成熟，未来的设备式样将更加绘图式、无缝地底座人们的生活和工作中。
您对消费技术的演变以及生成式人工智能在塑造未来中的作用的思考是富有洞察力且发人深省的。让我们分解您的要点并进一步探讨它们：### 计算范式的演变您概述了每一项重大技术变革（个人电脑、智能手机、可穿戴设备）如何带来计算领域的新范式。每个设备不仅扩展了以前设备的实用性，而且还引入了新颖的用户交互和上下文：1. **个人计算机**：最初是商业和学术界的利基工具，个人电脑使信息和计算的访问民主化。2. **智能手机**：将计算能力带入我们的口袋，改变我们在旅途中沟通、消费媒体以及与数字服务交互的方式。3. **可穿戴设备（及其他）**：智能手表等设备是智能手机的延伸，但正在朝着成为独立的、上下文感知的计算平台的方向发展。### 通往下一代计算的桥梁您认为生成式人工智能将成为从当前可穿戴设备向未来通用计算接口过渡的关键桥梁：1. **确定性与按需 UI**：当今的 UI 通常是确定性的，并围绕特定用例进行设计。未来，您可以设想人工智能生成的界面可以根据用户上下文进行动态调整。2. **通过生成式 AI 实现按需界面**：想象一下这样一个场景，您的设备可以随时准确生成您需要的 UI（例如，电话呼叫的即时通知界面），而不会用不必要的元素扰乱环境。### 未来之路您强调，虽然生成人工智能已经取得了重大进展，但仍有大量工作要做：1. **产品过剩**：当前生成模型的功能巨大且未得到充分利用。创新潜力巨大。2. **应用层演变**：就像智能手机在 App Store 出现之前就变得有用一样，今天的设备可以开始利用按需 UI 来动态增强用户体验。### 当前状态与未来潜力虽然 2024 年在重大突破（例如没有 GPT-5）方面可能看起来有点令人失望，但正在进行的基础工作至关重要：1. **效率和可扩展性**：模型效率和推理可扩展性的进步使得生成式人工智能得到更广泛的采用和实验。2. **新范式**：当今技术奠定的基础将为全新的应用范式铺平道路，使未来的设备更加直观和情境感知。＃＃＃ 期待您的乐观源于这样的信念：现在正在进行的基础工作是为下一代计算接口建立一个强大的框架：1. **勘察完成**：生成式人工智能的初步探索和实验就像在开辟通往新技术前沿的道路之前勘察地形一样。2. **未来令人兴奋**：随着这些技术的成熟，它们将实现人与机器之间更自然、无缝的交互。### 对 Meta 及其他领域的影响您对 Meta 的看涨立场反映了科技行业更广泛的乐观情绪：1. **Meta的立场**：生成式AI对于实现元宇宙愿景至关重要，以下是总结：在技术演进的过程中，每一代计算设备（个人电脑、智能手机和可穿戴设备）不仅扩展了前一代的用途，还引入了新的用户交互方式。当前，生成式AI被认为是从现有的智能手表等配件覆盖到未来独立并打造装备型计算平台的关键桥梁。这不仅仅是关于UI界面的设计，而是关于在任何给定时刻根据用户的即时需求自动生成特定的用户体验。尽管2024年在大型语言模型方面进展有限（例如没有发布GPT-5），但在模型效率和推理规模方面的进步为生成式AI的大范围应用铺平了道路。目前，人们对于当前技术的潜力完成兴奋，认为这些基础工作已经进入了探索“测”阶段，未来即将迎来令人兴奋的大规模创新。Meta等在这一领域的积极前景存在，他们正在构建能够支持这种新计算范式的基础设施和技术框架。随着生成AI的应用不断成熟，未来的设备式样将更加绘图式、无缝地底座人们的生活和工作中。
企业应该相信人工智能来预测客户行为吗？
2024-12-02 15:15:00
企业在适应人工智能技术的新时代时，正在质疑是否应该相信人工智能能够准确预测未来。将人工智能工具的预测分析与人类预测进行比较的研究表明，算法可以匹配或超越人类，特别是在嘈杂的数据场景或分析师陷入困境时。然而，在某些数据稀缺或不可靠的情况下，人类的判断仍然至关重要。在销售流程中，使用自然语言处理（NLP）的精心设计的人工智能平台可以比人类更好地预测客户行为和结果，但对于超出当前人工智能能力范围的复杂问题，仍然需要人工干预。总体而言，人工智能的预测能力被视为对人类参与商业决策的补充，而不是替代。
企业在适应人工智能技术的新时代时，正在质疑是否应该相信人工智能能够准确预测未来。将人工智能工具的预测分析与人类预测进行比较的研究表明，算法可以匹配或超越人类，特别是在嘈杂的数据场景或分析师陷入困境时。然而，在某些数据稀缺或不可靠的情况下，人类的判断仍然至关重要。在销售流程中，使用自然语言处理（NLP）的精心设计的人工智能平台可以比人类更好地预测客户行为和结果，但对于超出当前人工智能能力范围的复杂问题，仍然需要人工干预。总体而言，人工智能的预测能力被视为对人类参与商业决策的补充，而不是替代。
Nvidia 加入 7 亿美元投资后，AI 股票 Nebius Group 大幅上涨
2024-12-02 15:03:00
Nebius Group 是一家总部位于荷兰的人工智能基础设施提供商，已通过 Nvidia 和 Accel 等投资者的私募融资筹集了 7 亿美元。这些资金将支持基于云的计算能力，用于训练和运行人工智能模型。Nebius 计划投资 10 亿美元用于欧洲人工智能相关基础设施，并正在向美国扩张，在堪萨斯城推出其第一个配备 Nvidia GPU 的数据中心。该公司还上调了销售预期，预计到 2025 年年化收入将在 7.5 亿美元至 10 亿美元之间。消息公布后，Nebius 股价飙升超过 17%。
Nebius Group 是一家总部位于荷兰的人工智能基础设施提供商，已通过 Nvidia 和 Accel 等投资者的私募融资筹集了 7 亿美元。这些资金将支持基于云的计算能力，用于训练和运行人工智能模型。Nebius 计划投资 10 亿美元用于欧洲人工智能相关基础设施，并正在向美国扩张，在堪萨斯城推出其第一个配备 Nvidia GPU 的数据中心。该公司还上调了销售预期，预计到 2025 年年化收入将在 7.5 亿美元至 10 亿美元之间。消息公布后，Nebius 股价飙升超过 17%。
Spotify 对第三方开发者访问权限的改变是否是为了对抗 AI 抓取？- 全球音乐商业
2024-12-02 14:57:30
Spotify 以安全原因为由，限制第三方开发者访问内部数据，包括推荐、音频功能和分析工具。据推测，此举将阻止人工智能模型使用 Spotify 的数据，因为该公司推出了自己的人工智能驱动的播放列表创建功能。现有应用程序保留完全访问权限，而新应用程序则面临限制，除非申请延期。第三方开发商认为这限制了竞争而不是增强了安全性。Spotify
Spotify 以安全原因为由，限制第三方开发者访问内部数据，包括推荐、音频功能和分析工具。据推测，此举将阻止人工智能模型使用 Spotify 的数据，因为该公司推出了自己的人工智能驱动的播放列表创建功能。现有应用程序保留完全访问权限，而新应用程序则面临限制，除非申请延期。第三方开发商认为这限制了竞争而不是增强了安全性。Spotify