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NVIDIA 和 Microsoft 在 Microsoft Ignite 上展示 Blackwell Preview、Omniverse 工业 AI 和 RTX AI PC
NVIDIA 和 Microsoft 宣布了旨在推进 Microsoft 平台上的全栈 AI 开发的集成。主要亮点包括：- Azure ND GB200 V6 VM 系列，由 NVIDIA Blackwell Grace Superchips 和 Quantum InfiniBand 网络提供支持，用于大规模深度学习。- Azure 容器应用程序支持 NVIDIA GPU，以简化可扩展的 AI 部署。- Azure 上的 NVIDIA AI 平台上的工业 AI 的新参考工作流程以及用于通过生成式 AI 创建沉浸式视觉效果的 Omniverse 蓝图。- 适用于 RTX AI PC 和工作站的多模式小语言模型 (SLM)，增强数字人类交互。
谷歌愤怒地报道称它将不得不出售 Chrome
谷歌反对美国司法部强制其出售 Chrome 的提议，认为此类行为会损害消费者和企业的利益。法官阿米特·梅塔裁定谷歌在在线搜索领域拥有垄断地位，并正在考虑处罚或补救措施。美国司法部还可能就谷歌的人工智能、安卓操作系统和数据使用提出新措施。Chrome 占据全球浏览器市场 64.61% 的份额，而 Google 搜索则占据全球搜索引擎市场近 90% 的份额，人们担心 Chrome 等部门从母公司分离出来会对竞争产生影响。谷歌辩称，这种拆分将损害其商业模式和相对于苹果产品的竞争力。
Azure AI Foundry 是微软全新的“统一”人工智能应用平台。
微软推出Azure AI Foundry，这是一个统一的人工智能应用平台，旨在帮助组织更有效地管理和利用先进的人工智能工具以实现实际业务用途。
模拟人工智能初创公司旨在降低新一代人工智能的电力需求
硅谷初创公司 Sageance 声称，与传统 GPU 系统相比，其开发的技术可以显着降低运行 Llama 2-70B 等大型 AI 模型的功耗、成本和空间要求。该公司的方法利用闪存单元中的模拟电路，利用欧姆定律和基尔霍夫电流定律的原理执行向量乘法，而无需移动数据。Sageance 声称，其系统运行这些大型模型的功耗和空间仅为 Nvidia H100 GPU 系统的十分之一、成本和空间的二十分之一。该初创公司还解决了模拟人工智能挑战，例如通过校准技术以及在称为“深亚阈值”的低功耗模式下运行的电导变异性。
选择器自动发现 IT 问题并建议修复方案 |TechCrunch
利用 AI 实现 IT 任务自动化的 AIOps 正在获得关注，但采用速度缓慢。IDC 最近的一项调查发现，近一半的公司正在启动 AIOps 项目，而三分之一的公司有路线图，但需要进一步开发。2019 年，瞻博网络高管 Kannan Kothandaraman 和 Nitin Kumar 创立了 Selector，旨在利用数据和 AI 解决 IT 问题。Selector 的平台使用人工智能驱动的聊天界面来简化复杂的企业运营，旨在减少警报疲劳。随着 AIOps 市场不断增长，预计到 2033 年将达到 2136.6 亿美元，Selector 已筹集 3300 万美元的 B 轮资金用于全球扩张，目标是明年将员工人数从 115 人增加到 150 人。
连接点 |更多数据存储，更多空间AI
希捷正在国际空间站外测试 4 TB 固态硬盘，以在太空中启用更强大的人工智能系统。该设备专为恶劣的太空条件而设计，旨在促进更快的数据分析并减少对地面处理的依赖。初步测试表明，环境压力没有预期的那么大，计划到 2026 年完善该技术并将其商业化。任务控制公司的 Michele Faragalli 强调了机载人工智能对于需要高度自主和实时决策的任务的重要性，并提出了新的空间使用地球观测卫星进行机器人探索和灾难响应等任务的可能性。
生成式人工智能：高管和从业者之间的差异
Publicis Sapient 的一份报告强调了高管层和高管层对生成式人工智能的看法之间的差异。最高管理层优先考虑客户体验等可见用例，而 V 高管则识别运营、人力资源和财务等职能部门的机会。该报告还指出，生成式人工智能的风险认知和成熟度水平存在差异。它建议对创新项目采用组合方法，改善组织内部的沟通，并通过公司文化和提升技能来增强团队成员的能力，以最大程度地从生成式人工智能中获益。
骗子闯入人工智能行业，将 25 万美元“误导”至自己账户
总部位于马里兰州的人工智能公司 iLearningEngines 报告称，由于商业电子邮件泄露 (BEC) 骗局，网络犯罪分子改变了电汇付款路线并删除了电子邮件，因此损失了 25 万美元。美国证券交易委员会披露的信息表明，虽然该事件已得到控制，并与外部法证专家展开了调查，但尚未采取任何措施追回资金。2023 年将有超过 21,000 起 BEC 投诉导致 29 亿美元的损失，iLearningEngines 警告称，可能会产生进一步的成本和运营影响，但预计不会对全年业绩产生重大影响。该公司还面临着有关收入报告的集体诉讼。
您现在可以借助 Imagen 的强大功能将 AI 图像添加到 Google 文档中
Google Workspace 已开始在 Google Docs 中推出文本到图像生成器，从 11 月 15 日开始，适用于带有特定附加组件的付费帐户，一直持续到年底。该功能使用 Google Imagen 3，被描述为该公司最高质量的模型，可与 Midjourney 和 DALL-E 相媲美。用户可以通过输入描述、选择宽高比和样式并将其插入文档中以用于简历或邀请函等各种目的来创建逼真的图像。
宏碁 Swift 14 AI 评测：持久但基本的 Copilot Plus PC
根据提供的基准数据和 Acer Swift 14 AI 笔记本电脑评测摘要，以下是一些关键见解：### 性能基准#### PCMark 10 专业版- **宏碁 Swift 14 AI (SF14-51T-75AF)：** 得分 6811 分。- 与其他机器相比：- 惠普 Spectre x360 14 (2024)：6893- 联想 Slim 7i：6764- 华硕 Zenbook S 14：6684宏碁 Swift 14 AI 在 PCMark 10 Pro 版中表现良好，排名略低于 HP Spectre x360 和联想 Slim 7i，但领先于华硕 Zenbook S 14。这表明生产力任务的性能强劲。#### 3DMark 时间间谍- **宏碁 Swift 14 AI (SF14-51T-75AF)：** 得分 4371 分。- 与其他机器相比：- 华硕 Zenbook S 14：4178- 联想 Slim 7i：3875宏碁 Swift 14 AI 在图形基准测试中表现良好，领先于华硕 Zenbook S 14，并与之相当。它尤其落后于戴尔 Inspiron 灵越 14 Plus 等更多专注于游戏的笔记本电脑。#### Cinebench R23（多核）- **Acer Swift 14 AI：** 得分 610 分。- 与其他机器相比：- 惠普 OmniBook X 14：809- 微软 Surface 笔记本电脑 7：799Acer Swift 14 AI 具有强大的多线程性能，尽管它落后于更高级别系统中的英特尔酷睿 Ultra 9 等更强大的处理器。#### Cinebench R23（单核）- **Acer Swift 14 AI：** 得分未列出。- 与其他机器相比：- 苹果 MacBook Air M3：141- 华硕 Zenbook S 14：122鉴于强大的多核性能，单核性能可能也不错，但可能略落后于 Apple M3 处理器等竞争对手。### 电池消耗测试（在线流媒体）- **宏碁 Swift 14 AI：** 1597 分钟- **戴尔灵越 14 Plus：1602**- **宏碁 Swift Go 14 AI：** 1393 分钟- **宏碁 Swift 14 AI (SF14-51T-75AF)**- 英特尔酷睿超第九代，i9-18H；16GB DDR5 内存；254 图形；1TB固态硬盘### 总结和回顾要点Acer Swift 14 AI 在生产力工作负载方面表现出色，具有强大的多核 CPU 性能和良好的图形功能。电池续航时间对于流媒体和浏览任务来说相当不错，但对于密集型应用程序或游戏存储来说可能会不够。然而，它的原始功率和电池效率在某种程度上被 HP Spectre x360 等型号所掩盖。由于在基准测试中与竞争对手的笔记本电脑相比没有明显的优势，人工智能集成似乎没有得到充分利用。### 建议- **使用案例：** 非常适合日常生产力任务、多媒体流和中等游戏。- **缺点：** 价格过高、可能冗余的人工智能功能，没有明显的性能提升。- **竞争：** 考虑使用 HP Spectre x360、Lenovo Slim 7i 以获得更高的效率。总而言之，宏碁 Swift 14 AI 表现出色，但在原始功率或电池寿命方面，与顶级竞争对手相比并不突出。
