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美国打压AI芯片出口招致阻力
2025-01-13 19:17:05
美国将对先进计算机芯片和人工智能（AI）技术向传统对手以外的许多国家实施严格的新出口限制。这些措施旨在防止“恶意行为者”获取这些可能对美国构成威胁的技术。然而，18 个盟友和合作伙伴除外。此举遭到了一些美国主要科技公司的批评，他们认为这只会让竞争对手受益。这些限制在生效前面临 120 天的意见征询期，其中包括向全球大多数国家出口某些技术的许可要求，并设定门槛以尽量减少对大学和医疗组织等合法用户的影响。批评者担心，在即将上任的特朗普政府的领导下，这些法规可能不会持续下去，特朗普政府已承诺改变人工智能监管方法。
美国将对先进计算机芯片和人工智能（AI）技术向传统对手以外的许多国家实施严格的新出口限制。这些措施旨在防止“恶意行为者”获取这些可能对美国构成威胁的技术。然而，18 个盟友和合作伙伴除外。此举遭到了一些美国主要科技公司的批评，他们认为这只会让竞争对手受益。这些限制在生效前面临 120 天的意见征询期，其中包括向全球大多数国家出口某些技术的许可要求，并设定门槛以尽量减少对大学和医疗组织等合法用户的影响。批评者担心，在即将上任的特朗普政府的领导下，这些法规可能不会持续下去，特朗普政府已承诺改变人工智能监管方法。
2025 年首家上市的 AI 芯片初创公司将是 Blaize |TechCrunch
2025-01-13 19:10:04
Blaize 是一家由前英特尔工程师创立的人工智能芯片初创公司，将通过 SPAC 交易在纳斯达克上市。自 2011 年成立以来，该公司已从三星和梅赛德斯-奔驰等投资者那里筹集了 3.35 亿美元资金，专注于制造用于安全摄像头和无人机等产品边缘应用的人工智能芯片。尽管没有盈利，2023 年收入为 380 万美元，亏损为 8750 万美元，但 Blaize 预计合并后的估值将达到 12 亿美元。该公司强调其对低功耗边缘计算的关注，并与中东一家未具名的国防实体达成了一项重大协议。
Blaize 是一家由前英特尔工程师创立的人工智能芯片初创公司，将通过 SPAC 交易在纳斯达克上市。自 2011 年成立以来，该公司已从三星和梅赛德斯-奔驰等投资者那里筹集了 3.35 亿美元资金，专注于制造用于安全摄像头和无人机等产品边缘应用的人工智能芯片。尽管没有盈利，2023 年收入为 380 万美元，亏损为 8750 万美元，但 Blaize 预计合并后的估值将达到 12 亿美元。该公司强调其对低功耗边缘计算的关注，并与中东一家未具名的国防实体达成了一项重大协议。
微软起诉滥用人工智能服务的“外国”犯罪分子
2025-01-13 19:00:00
微软已对未透露姓名的网络犯罪分子提起诉讼，这些犯罪分子开发了绕过微软生成人工智能服务中安全功能的工具，从而导致创建有害内容并将访问权作为服务出售给其他犯罪分子。该诉讼于 2023 年 12 月提起，指控 10 名被告使用窃取的 API 密钥侵入 Azure OpenAI 服务计算机，违反了《计算机欺诈和滥用法》和《RICO》等联邦法律。微软还获得法院命令，扣押犯罪活动中使用的域名，以收集证据并扰乱进一步的活动。此后，该公司加强了人工智能安全措施，以防止此类滥用。
微软已对未透露姓名的网络犯罪分子提起诉讼，这些犯罪分子开发了绕过微软生成人工智能服务中安全功能的工具，从而导致创建有害内容并将访问权作为服务出售给其他犯罪分子。该诉讼于 2023 年 12 月提起，指控 10 名被告使用窃取的 API 密钥侵入 Azure OpenAI 服务计算机，违反了《计算机欺诈和滥用法》和《RICO》等联邦法律。微软还获得法院命令，扣押犯罪活动中使用的域名，以收集证据并扰乱进一步的活动。此后，该公司加强了人工智能安全措施，以防止此类滥用。
技术趋势：云解决方案可以加速人工智能的采用
2025-01-13 18:41:06
2022 年西弗吉尼亚州发生的一次大型机故障中断了对在线政府资源和税收等基本功能的访问。然后，该州将其工作负载转移到私有云解决方案，增强 IT 现代化能力并获得可访问性、可用性、可扩展性和人工智能采用准备等优势。根据 CDW 云计算研究报告，68% 的组织正在使用人工智能，其中 53% 的组织在混合云环境中使用，这凸显了确保数据质量等挑战。该报告强调，强大的数据治理对于值得信赖的人工智能应用至关重要。政府机构可以利用混合云来增强数据完整性并支持人工智能驱动的公民服务。主要的云提供商提供工具来集成不同的数据集并增强网络安全以及其他好处。
2022 年西弗吉尼亚州发生的一次大型机故障中断了对在线政府资源和税收等基本功能的访问。然后，该州将其工作负载转移到私有云解决方案，增强 IT 现代化能力并获得可访问性、可用性、可扩展性和人工智能采用准备等优势。根据 CDW 云计算研究报告，68% 的组织正在使用人工智能，其中 53% 的组织在混合云环境中使用，这凸显了确保数据质量等挑战。该报告强调，强大的数据治理对于值得信赖的人工智能应用至关重要。政府机构可以利用混合云来增强数据完整性并支持人工智能驱动的公民服务。主要的云提供商提供工具来集成不同的数据集并增强网络安全以及其他好处。
使用 Amazon Q Business 提高团队创新、生产力和知识共享 – Web 体验 |亚马逊网络服务
2025-01-13 18:31:45
### 概述：Amazon Q Business Web 体验Amazon Q Business 为企业提供强大的生成式 AI 助手，可以对其进行定制并集成到各种工作流程中，包括为企业用户提供的 Web 体验。本指南将引导您完成设置 Amazon Q Business Web 体验、利用其功能以及在使用后清理资源。---### 先决条件在创建 Amazon Q Business Web 体验之前，请确保您具备以下条件：1. **AWS 账户**：用于托管您的 Amazon Q Business 应用程序的 AWS 账户。2. **IAM 身份中心配置**：为用户访问管理设置的 IAM 身份中心。3. **Amazon Q Business 订阅**：具有 Starter 或 Enterprise 索引的 Amazon Q Business Lite 或 Pro 订阅。---### 创建 Amazon Q Business Web 体验请按照以下步骤创建和配置您的 Web 体验：1. **创建示例应用程序**：- 导航到 Amazon Q Business 控制台。- 如果需要，创建一个用于测试目的的示例应用程序。2. **配置应用程序**：- 在 Amazon Q Business 应用程序设置中设置必要的配置，例如 API 密钥和其他所需的集成。3. **数据源连接器配置**：- 配置数据源和连接器（例如 AWS 管理控制台 (AWS MC)、AWS CLI 等），以利用来自不同服务的相关信息丰富您的数据集。4. **增强应用程序功能**：- 在 Amazon Q Business 中添加自定义知识库或数据集，以根据您的业务的特定需求定制 AI 的响应。5. **定制网络体验**：- 根据 FinOps、DevOps 等角色定制 Web 体验界面和用户流程，确保每个角色都能获得相关的建议和见解。---### 主要特点- **准确的建议**：对从基础（100 级）到高级（300 级）的询问提供可重复且准确的答复。- **数据源支持**：支持各种数据源，包括 AWS 管理控制台、AWS CLI 和自定义数据集。- **个性化**：根据组织内的角色和职责定制用户体验。---＃＃＃ 清理测试您的网络体验后，清理资源以避免不必要的费用：1. **删除网络体验**：- 导航到 Amazon Q Business 控制台中的“Web 体验”部分。- 选择您要删除的网络体验。- 单击“操作”并选择“删除”。2. **撤销权限**：- 如果特定用户被授予访问权限，请更新 IAM 策略或将其从 IAM Identity Center 的组中删除。3. **删除自定义配置**：- 删除您为 Web 体验配置的任何自定义数据源过滤器或提示。4. **取消集成工具和服务**：- 删除与安装过程中添加的其他工具或服务的任何集成。5. **删除监控报警和日志**：- 确保删除 CloudWatch 警报、日志以及特定于此 Web 体验的任何监控基础设施。---＃＃＃ 结论Amazon Q Business 提供了一个强大的平台，用于将生成式 AI 集成到您的业务工作流程中。Web 体验提供了直观的界面，可满足企业环境中不同用户角色的需求。如需进一步定制，请考虑将 Amazon Q 与 Slack 或其他通信工具集成，以增强交互性和可访问性。通过利用 Amazon Q 的适应性，组织可以简化运营，而无需大量基础设施设置或专门的数据科学团队。连接现有数据集的简单性让您比以往更轻松地充分发挥人工智能的潜力。---### 关于作者- **Rueben Jimenez**：AWS 高级解决方案架构师，专门从事复杂分析、机器学习和云基础设施解决方案。- **Sona Rajamani**：AWS 高级经理解决方案架构师，专注于帮助客户优化应用程序。空闲时间喜欢旅行和徒步旅行。- **Erick Joaquin**：AWS 战略客户高级客户解决方案经理，推动客户在云中的成熟度以实现运营效率。本指南提供了设置 Amazon Q Business 的综合方法，以通过高级 AI 功能增强业务运营。亚马逊 Q 业务
### 概述：Amazon Q Business Web 体验Amazon Q Business 为企业提供强大的生成式 AI 助手，可以对其进行定制并集成到各种工作流程中，包括为企业用户提供的 Web 体验。本指南将引导您完成设置 Amazon Q Business Web 体验、利用其功能以及在使用后清理资源。---### 先决条件在创建 Amazon Q Business Web 体验之前，请确保您具备以下条件：1. **AWS 账户**：用于托管您的 Amazon Q Business 应用程序的 AWS 账户。2. **IAM 身份中心配置**：为用户访问管理设置的 IAM 身份中心。3. **Amazon Q Business 订阅**：具有 Starter 或 Enterprise 索引的 Amazon Q Business Lite 或 Pro 订阅。---### 创建 Amazon Q Business Web 体验请按照以下步骤创建和配置您的 Web 体验：1. **创建示例应用程序**：- 导航到 Amazon Q Business 控制台。- 如果需要，创建一个用于测试目的的示例应用程序。2. **配置应用程序**：- 在 Amazon Q Business 应用程序设置中设置必要的配置，例如 API 密钥和其他所需的集成。3. **数据源连接器配置**：- 配置数据源和连接器（例如 AWS 管理控制台 (AWS MC)、AWS CLI 等），以利用来自不同服务的相关信息丰富您的数据集。4. **增强应用程序功能**：- 在 Amazon Q Business 中添加自定义知识库或数据集，以根据您的业务的特定需求定制 AI 的响应。5. **定制网络体验**：- 根据 FinOps、DevOps 等角色定制 Web 体验界面和用户流程，确保每个角色都能获得相关的建议和见解。---### 主要特点- **准确的建议**：对从基础（100 级）到高级（300 级）的询问提供可重复且准确的答复。- **数据源支持**：支持各种数据源，包括 AWS 管理控制台、AWS CLI 和自定义数据集。- **个性化**：根据组织内的角色和职责定制用户体验。---＃＃＃ 清理测试您的网络体验后，清理资源以避免不必要的费用：1. **删除网络体验**：- 导航到 Amazon Q Business 控制台中的“Web 体验”部分。- 选择您要删除的网络体验。- 单击“操作”并选择“删除”。2. **撤销权限**：- 如果特定用户被授予访问权限，请更新 IAM 策略或将其从 IAM Identity Center 的组中删除。3. **删除自定义配置**：- 删除您为 Web 体验配置的任何自定义数据源过滤器或提示。4. **取消集成工具和服务**：- 删除与安装过程中添加的其他工具或服务的任何集成。5. **删除监控报警和日志**：- 确保删除 CloudWatch 警报、日志以及特定于此 Web 体验的任何监控基础设施。---＃＃＃ 结论Amazon Q Business 提供了一个强大的平台，用于将生成式 AI 集成到您的业务工作流程中。Web 体验提供了直观的界面，可满足企业环境中不同用户角色的需求。如需进一步定制，请考虑将 Amazon Q 与 Slack 或其他通信工具集成，以增强交互性和可访问性。通过利用 Amazon Q 的适应性，组织可以简化运营，而无需大量基础设施设置或专门的数据科学团队。连接现有数据集的简单性让您比以往更轻松地充分发挥人工智能的潜力。---### 关于作者- **Rueben Jimenez**：AWS 高级解决方案架构师，专门从事复杂分析、机器学习和云基础设施解决方案。- **Sona Rajamani**：AWS 高级经理解决方案架构师，专注于帮助客户优化应用程序。空闲时间喜欢旅行和徒步旅行。- **Erick Joaquin**：AWS 战略客户高级客户解决方案经理，推动客户在云中的成熟度以实现运营效率。本指南提供了设置 Amazon Q Business 的综合方法，以通过高级 AI 功能增强业务运营。亚马逊 Q 业务
投资Raspberry AI |安德森霍洛维茨
2025-01-13 18:27:34
时尚行业正在以数据驱动的趋势和快速响应的需求加速发展，推动品牌走向实时零售。然而，传统的手动工作流程阻碍了这一步伐。生成式人工智能提供了一种解决方案，可将原始数据快速转化为设计，从而实现更快的产品部署和更好的库存预测。Raspberry AI 是一个端到端设计平台，在这一领域处于领先地位，它集成了趋势研究、客户反馈和快速资产生成，以加快 Li & Fung 和 Under Armour 等品牌的设计流程。这项创新有望增强品牌敏捷性、减少库存积压并提高整体零售效率。
时尚行业正在以数据驱动的趋势和快速响应的需求加速发展，推动品牌走向实时零售。然而，传统的手动工作流程阻碍了这一步伐。生成式人工智能提供了一种解决方案，可将原始数据快速转化为设计，从而实现更快的产品部署和更好的库存预测。Raspberry AI 是一个端到端设计平台，在这一领域处于领先地位，它集成了趋势研究、客户反馈和快速资产生成，以加快 Li & Fung 和 Under Armour 等品牌的设计流程。这项创新有望增强品牌敏捷性、减少库存积压并提高整体零售效率。
Anthropic 获得负责任 AI 的 ISO 42001 认证
2025-01-13 18:22:59
Anthropic 的人工智能管理系统已获得新的 ISO/IEC 42001:2023 标准的认可认证，成为首批获得该认证的前沿人工智能实验室之一。该标准概述了治理和风险缓解的要求，确保负责任的人工智能开发。关键要素包括道德设计流程、严格测试、透明度措施和既定的监督角色。该认证补充了 Anthropic 在安全、负责任地开发人工智能方面的现有努力，例如其负责任的扩展政策和宪法人工智能计划。有关 ISO 42001 认证的详细信息可在其信任中心获取。
Anthropic 的人工智能管理系统已获得新的 ISO/IEC 42001:2023 标准的认可认证，成为首批获得该认证的前沿人工智能实验室之一。该标准概述了治理和风险缓解的要求，确保负责任的人工智能开发。关键要素包括道德设计流程、严格测试、透明度措施和既定的监督角色。该认证补充了 Anthropic 在安全、负责任地开发人工智能方面的现有努力，例如其负责任的扩展政策和宪法人工智能计划。有关 ISO 42001 认证的详细信息可在其信任中心获取。
AI 速度下的网络安全：代理 AI 如何在 2025 年为 SOC 团队提供强大支持
2025-01-13 18:11:47
安全运营中心 (SOC) 面临着越来越多的自动对抗性攻击带来的威胁，这些攻击以前所未有的速度传播，而且难以检测。由于对手的突破时间仅为两分钟，SOC 必须采用代理 AI 来自动化决策、适应不断变化的威胁并简化工作流程，从而提高效率并增强安全性。Arcanna.ai、Cato Networks、Cisco Security Cloud、CrowdStrike、Dropzone AI、Google Cloud Security AI Workbench、Microsoft Security Copilot、Palo Alto Networks 和 Zscaler 等领先提供商提供代理 AI 解决方案。Gartner 预测，到 2026 年，人工智能将使 SOC 效率提高 40%，将专业知识转向人工智能开发和维护。Agentic AI 帮助 SOC 管理大量警报和误报，同时改进威胁检测和事件响应。成功的集成需要中间人的工作流程来平衡技术与人类专业知识。
安全运营中心 (SOC) 面临着越来越多的自动对抗性攻击带来的威胁，这些攻击以前所未有的速度传播，而且难以检测。由于对手的突破时间仅为两分钟，SOC 必须采用代理 AI 来自动化决策、适应不断变化的威胁并简化工作流程，从而提高效率并增强安全性。Arcanna.ai、Cato Networks、Cisco Security Cloud、CrowdStrike、Dropzone AI、Google Cloud Security AI Workbench、Microsoft Security Copilot、Palo Alto Networks 和 Zscaler 等领先提供商提供代理 AI 解决方案。Gartner 预测，到 2026 年，人工智能将使 SOC 效率提高 40%，将专业知识转向人工智能开发和维护。Agentic AI 帮助 SOC 管理大量警报和误报，同时改进威胁检测和事件响应。成功的集成需要中间人的工作流程来平衡技术与人类专业知识。
AI代理行业市值蒸发44%
2025-01-13 18:01:36
人工智能代理是大约三个月前随着 GOAT 的推出而开始的一个子行业，尽管依赖于未来的实用承诺而不是当前的功能，但它已经迅速发展成为一个价值 200 亿美元的市场。周末，该市场经历了大幅调整，市值从 200 亿美元的峰值跌至 113 亿美元。VIRTUAL、AI16Z 和 FARTCOIN 等主要 AI 代理代币在过去一周分别大幅下跌 46%、52% 和 42%。尽管经历了这些动荡的时期，但由于加密货币对人工智能技术的持续兴趣，预计该行业到 2025 年仍将保持主导地位。分析师预测，如果加密货币总市值达到 5 万亿美元，人工智能代理的潜在牛市将达到 2500 亿美元，更保守的估计为 930 亿至 1700 亿美元。然而，快速变化的叙事和不确定的未来主导地位使得押注特定的“蓝筹”代币存在风险。最新趋势是 DeFi 和 AI 的融合，即“DeFAI”，突出了金融领域的现实实用应用。
人工智能代理是大约三个月前随着 GOAT 的推出而开始的一个子行业，尽管依赖于未来的实用承诺而不是当前的功能，但它已经迅速发展成为一个价值 200 亿美元的市场。周末，该市场经历了大幅调整，市值从 200 亿美元的峰值跌至 113 亿美元。VIRTUAL、AI16Z 和 FARTCOIN 等主要 AI 代理代币在过去一周分别大幅下跌 46%、52% 和 42%。尽管经历了这些动荡的时期，但由于加密货币对人工智能技术的持续兴趣，预计该行业到 2025 年仍将保持主导地位。分析师预测，如果加密货币总市值达到 5 万亿美元，人工智能代理的潜在牛市将达到 2500 亿美元，更保守的估计为 930 亿至 1700 亿美元。然而，快速变化的叙事和不确定的未来主导地位使得押注特定的“蓝筹”代币存在风险。最新趋势是 DeFi 和 AI 的融合，即“DeFAI”，突出了金融领域的现实实用应用。
萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 预测今年将出现超级人工智能 (AGI)
2025-01-13 17:40:05
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 预测，到 2025 年，人工智能将首次进入劳动力市场，实现 AGI（通用人工智能）。在一篇反思性博客文章中，他讨论了任职期间的挑战和成就，强调 OpenAI 正在转向开发超越其现有产品（如 ChatGAI）的超级智能。这一预测影响了 AGI 开发的专家时间表，影响了对未来技术进步及其社会影响的看法。
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 预测，到 2025 年，人工智能将首次进入劳动力市场，实现 AGI（通用人工智能）。在一篇反思性博客文章中，他讨论了任职期间的挑战和成就，强调 OpenAI 正在转向开发超越其现有产品（如 ChatGAI）的超级智能。这一预测影响了 AGI 开发的专家时间表，影响了对未来技术进步及其社会影响的看法。