全部新闻
中美贸易战遭遇人工智能炒作
这篇文章需要订阅才能完全访问，提供 1 美元的为期 4 周的试用期，随后每月收费 75 美元。订阅包括在所有设备上对《金融时报》新闻进行完整的数字访问，并且可以在试用期间随时取消订阅。
2025 年改变 HR 的 16 个基本生成式 AI 工具
生成式人工智能正在通过 Leena、Eightfold Talent Intelligence、Metaview、Benify 和 Lattice 等工具来改变人力资源 (HR)，这些工具可自动执行简历筛选、入职、绩效评估和员工敬业度等任务。这些平台使用自主代理来管理公司知识库并提供实时见解，同时还与现有的人力资源系统集成。随着 Culture Amp、CVViz、HireVue、Paradox 和 SAP SuccessFactors HCM 等新工具增强招聘和劳动力分析，该领域正在迅速扩张。随着人工智能的发展，它有望简化人力资源流程，让专业人员更加关注员工福祉和组织文化。
Mktg.ai 旨在成为营销人员跟踪品牌投资的彭博终端
行业资深人士 Kevin Wassong 和 Greg McConnell 开发了 mktg.ai，这是一款 SaaS 产品，旨在成为“营销人员的彭博终端”。该平台将来自主要营销平台的创意资产和数据聚合到一个界面中，利用人工智能提供跨渠道创意绩效的见解。目标是通过为每个人提供实时营销工作的相同视图来实现团队协调，从而促进更快的决策。最初的客户包括 Sandy Hook Promise 和 Direxion Share 等。行业观察家认为 mktg.ai 正在解决有效管理高度分散的营销资产的挑战。
售价 209 美元的人工智能眼镜：实时 GPT 视觉、14 小时电池
Looktech 与温州 Moveup 光学有限公司合作开发基于 GPT-4o、Gemini 和 Claude 的智能眼镜。这些眼镜将于 CES 2025 上首次亮相，作为可穿戴人工智能助手，能够进行物体识别、文本翻译、设置提醒、提供 GPS 导航、总结会议以及根据冰箱内容建议膳食。功能包括通过“Hey Memo”激活的语音控制助手、可拍摄高分辨率照片和视频并具有人工智能编辑功能的 13MP 防抖摄像头，以及摄像头激活时指示灯等隐私措施。该眼镜拥有长达 14 小时的电池续航时间，并可通过 Looktech 的 Kickstarter 活动提供可定制的镜框和镜片，起价 209 美元（建议零售价 349 美元）。
Pika 通过新的 AI 视频生成器功能挑战 OpenAI 和 Sora
Pika 发布了 Pika 2.0，这是一款先进的人工智能视频创建器，允许用户通过新的场景成分功能上传和自定义角色、对象和设置。与 OpenAI 的 Sora 针对大型工作室不同，Pika 2.0 针对个人创作者和小型团队。最新版本包括改进的文本对齐，以便更好地理解提示命令和升级的运动渲染，以实现更逼真的视频动画。Pika 2.0 与 Pollo、Runway、Stability AI、Hotshot 和 Luma Labs 的 Dream Machine 等其他 AI 平台竞争，提供用户友好的方法来创建自定义视频。
这个人工智能 (AI) 新人会成为下一个 Nvidia 吗？|杂七杂八的傻瓜
Nvidia 在人工智能行业占据主导地位，很大程度上归功于其 GPU 和专有软件，这对于开发生成式人工智能应用程序至关重要。自 2022 年 11 月发布 ChatGPT 以来，Nvidia 的股价表现已经超过了微软、亚马逊和 Alphabet 等主要科技公司。Palantir Technologies 因其企业软件解决方案而被视为潜在挑战者，特别是其人工智能平台 (AIP)，该平台推动了收入增长并扩大了客户群。然而，文章的结论是，虽然 Palantir 表现出了希望，但由于软件领域的竞争压力，它可能无法达到 Nvidia 的主导地位。
比亚迪成立新研发团队加大人工智能投资
比亚迪建立了拥有约500名员工的先进技术研发中心，专注于人工智能和大型车型，旨在提升车辆智能化。该中心下设人工智能实验室、大数据平台部等部门，重点研究人工智能算法、基础设施等技术。计划将团队规模扩大到 1,000 人以上。比亚迪今年还推出了车辆智能核心玄机架构，计划在智能技术方面投资1000亿元。该公司的目标是利用智能驾驶功能来推动未来的销量增长。比亚迪
Llama 3.3 70B 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供 |亚马逊网络服务
由于其先进的推理功能，在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3.3 70B 等复杂模型在性能和成本效率方面具有显着优势。我们来分解一下讨论的要点：### 使用 SageMaker 部署 Llama 3.3 70B 的主要功能1. **快速模型加载器**：- 利用创新的权重流机制，通过将模型权重直接从 Amazon S3 加载到加速器而不需要先将其加载到内存中来减少初始化时间。2. **容器缓存**：- 在扩展操作期间预先缓存容器映像，从而无需在添加新实例时下载。- 由于缩放延迟显着减少并提高了系统响应能力，因此对 Llama 3.3 70B 等大型模型特别有利。3. **缩放至零**：- 根据实际使用模式自动调整计算容量。- 允许端点在不活动期间完全缩小规模，最大限度地降低成本，同时保持需求恢复时快速扩大规模的能力。- 对于有效管理可变工作负载模式至关重要。### 部署过程#### 涉及的步骤：1. **模型初始化**：- 使用 SageMaker 推理工具包中的“ModelBuilder”初始化模型。2. **使用自动缩放进行部署**：- 通过“predictor.deploy”部署模型，指定必要的配置，例如自动缩放到零。3. **预测**：- 通过调用“predictor.predict(sample_input)”，使用部署的预测器进行预测。### 部署代码示例````蟒蛇导入日志记录从 sagemaker.inference 导入预测器、模型构建器、模式构建器从 sagemaker.model_loader.v2 导入 ModelAccessConfig# 用于模式构建的示例输入/输出Sample_input = {"inputs": [{"text": "示例查询"}]}Sample_output = [“预测输出”]schema_builder = SchemaBuilder（样本输入，样本输出）model_builder = 模型构建器(模型=“js_model_id”，schema_builder = schema_builder，sagemaker_session=sagemaker.Session(),role_arn="<您的执行角色>",log_level=logging.ERROR）模型 = model_builder.build()预测器=预测器.部署（model_access_configs = {“js_model_id”：ModelAccessConfig（accept_eula = True）}，accept_eula = True）结果=预测器.预测（样本输入）````### 优化技巧- **自动缩放并缩小到零**：- 启用自动缩放功能以实现更好的资源管理。- **加速部署**：- 通过推测解码使用加速部署技术来提高吞吐量。＃＃＃ 结论Llama 3.3 70B 与 SageMaker 的高级推理功能的集成为在生产环境中高效部署大型语言模型提供了强大的解决方案。利用快速模型加载器、容器缓存和缩放到零等功能可确保高性能，同时保持低成本。通过遵循这些最佳实践并利用全套 SageMaker 工具，组织可以有效管理复杂的 AI 应用程序并确保最佳的资源利用率。### 后续步骤- 尝试提供的代码片段和配置。- 根据实际工作负载模式优化您的部署设置。- 分享您的经验和见解，以进一步改善社区。
独家：Cohere 正在悄悄与 Palantir 合作部署其人工智能模型
Cohere 是一家估值 55 亿美元的人工智能初创公司，与 Palantir 合作，向企业客户（包括一些未透露姓名的国防客户）销售人工智能解决方案。Cohere 的模型集成到 Palantir 的 Foundry 平台中，支持在阿拉伯语和严格的数据存储环境中进行部署。虽然 Cohere 与富士通等大型科技公司建立了合作伙伴关系，但它对与 Palantir 的合作保持沉默。TechCrunch 询问了潜在的军事或情报用例，但没有收到任何一家公司的评论。
美光第一季度预览：人工智能已碰壁，这对美光有利（纳斯达克股票代码：MU）
分析师披露了AMD股票的多头头寸，并指出该文章仅表达个人观点，不寻求任何补偿（来自Seeking Alpha的除外）。内容仅供参考，不提供任何投资建议。Seeking Alpha强调过去的表现并不预测未来的结果，不提供具体的投资建议，分析师可能缺乏专业许可。
