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下一轮人工智能不会由大语言模型驱动。这是投资者应该关注的重点
苹果刚刚发布了一篇论文，微妙地承认了人工智能（AI）社区长期以来所暗示的事情：大型语言模型（LLMs）正接近其极限。它们本质上是模式识别引擎，能够根据大量训练数据预测接下来可能出现的文本。起初，进展缓慢且充满错误的尝试和失败。解决这些问题对于在医疗、法律和教育等高风险行业广泛采用AI至关重要。那些疯狂投资的人可能已经走上了不归路，但对于密切关注的人来说，真正的AI革命才刚刚开始。
下一个重大的人工智能交易可能是核能：晨间简报
这是今日早间简报中的《每日资讯》，您可以在每天早上通过电子邮件订阅，其中包括：每日图表、值得关注的事项、推荐阅读、经济数据发布和收益报告。美国核电正准备迎来复兴，这主要是由于大型科技公司似乎对为AI生成数据中心供电所需的电力有着无止境的需求。但是，如果投资者希望跟进并投资，他们需要记住一些关键点。该演示的目标时间是2030年。对于投资者而言的第二个障碍是，几乎没有公开交易的方式来进入这个领域，尤其是纯粹的投资机会。跟踪标普500公用事业公司的ETF今年已上涨近30%，这一涨幅如果持续下去，将创下纪录。铀生产商也为寻找与核电相关投资的资金提供了一个出口。“Julie Hyman 是 Yahoo Finance《市场主导》节目的联合主持人。
首席信息官面临加快交付人工智能成果的压力
Salesforce的CIO胡安·佩雷斯最近与许多IT领导者进行了交谈。许多其他企业都在努力在没有行业标准或实施负责任的人工智能的方法的情况下进行创新并为企业创造价值。“一些CIO们非常小心，以免他们看不到我所说的‘影子AI’（shadow AI）泛滥到人工智能变得难以管理，并可能损害业务的地步，”佩雷斯说，并补充道他也很担心一些CIO可能会在不断实验和创新的时代被甩在后面。“这是一种不会像我们见过的许多其他技术那样昙花一现的技术。订阅新闻通讯 编辑部精心挑选的文章将直接发送到您的收件箱。 请输入电子邮件地址以轻松注册。
我是多年的YouTube视频制作人——这三种AI工具帮助我更好地、更快地完成工作。
Vladyslav Varshavskiy/Getty Images我一直喜欢寻找新的方法将人工智能（AI）工具应用于我的日常工作效率任务。转录音频：MacOS语音备忘录这个视频完全是即兴创作的，所以我没有可以输入YouTube以生成字幕的预先写好的脚本。另外：我一直是Final Cut Pro的忠实用户，直到DaVinci Resolve凭借这3个功能赢得了我的心接下来是视频列表中的三个容易编写的部分：标题、描述和标签。而且，我自己为YouTube视频撰写标题和正文比说服ChatGPT来帮我更容易也更快。
丹·伊维斯预计未来三年人工智能（AI）基础设施支出将达到一万亿元。这是我选出的最受益公司
Dan Ives 是 Wedbush Securities 的股权研究分析师。这里提到了 Supermicro。估值具有吸引力，但要小心尽管 Supermicro 在 2024 年的市盈率（P/E）倍数一直在下降，下图显示过去几个月内有显著下降。但从长期来看，我认为资本支出和 IT 基础设施方面的增加投资作为一个结构性顺风因素，可以推动 Supermicro 的业务长期发展。The Motley Fool 持有并推荐 Advanced Micro Devices、Amazon、Meta Platforms、Microsoft 和 Nvidia 的股票。
丹·伊夫斯预计未来三年人工智能（AI）基础设施支出将达到1万亿美元。这是我最看好的一只股票| 节俭之友
对这一变革性技术的基础设施支出即将激增。基础设施业务将比软件业务或拥有定价权的公司具有更低利润率的财务状况。但从长期来看，我看到了在资本支出和IT基础设施方面的增加投资将成为一股有利于Supermicro长期发展的行业趋势。因此，我认为Supermicro是最有优势能够从人工智能IT基础设施机会中受益的公司。The Motley Fool 持有并推荐 Advanced Micro Devices、Amazon、Meta Platforms、Microsoft 和 Nvidia 的股票。
Vt. 电动合作社实施人工智能以追踪能源需求
（WCAX）- 开车出行的人早上醒来只需要考虑前一天晚上是否给电动汽车充电，但实际上背后有一系列流程来确保他们能够以合理的价格上路。但到了今天，Brunner表示AI可以防止变压器过载。“通过他们的软件平台，Brunner 可以追踪拥有电动汽车的客户，并且甚至可以安排同时充电的汽车数量。这有助于他们避免电网升级并在高峰时段将化石燃料带入电网。只要他们在早上为电动汽车充满电，或者在我们发出事件通知后电池已经充满，他们就会感到满意，我认为大多数人并没有注意到这些事情的发生。”他说。
基于互作组的深度学习设计
基于互作组的深度学习方法已被开发出来，其性能优于标准化学语言模型。1: DRAGONFLY结合了图变压器神经网络和化学语言。57, 875–882 (2017)。文章 CAS PubMed PubMed Central Google Scholar 竞争利益声明 竞争性利益 作者声明没有竞争性利益。关于本文Mao, X., Chu, Y. & Wei, D. 使用基于互作组的深度学习设计。
目前值得购买的两大人工智能股票
这些人工智能领导者继续对其服务保持高需求。因此，英伟达（NVDA 0.78%）的图形处理单元（GPU）近年来一直供不应求，其增长势头有望持续。这些较小的细分市场在上一季度也实现了两位数的收入增长。综合来看，C3.ai 的投资者与公司的潜在价值相比获得了股票的良好价值，并且在未来十年内可能会看到显著收益。The Motley Fool 持有并推荐英伟达和 Palantir Technologies 的股份。
纳斯达克利用人工智能改进银行和保险业的风险评估 | PYMNTS.com
纳斯达克引入了使用机器学习计算投资组合风险的技术。“监管负担和合规成本只会不断增加，这使得银行在资源相同的情况下不得不进行更多的测试和监控。”格兰瑟姆·汤森德咨询公司（Grant Thornton Advisors LLC）的管理董事兼监管合规能力负责人莱斯利·沃森-斯特拉岑纳(Leslie Watson-Stracener)在其最近的一篇博客文章中写道。“这将不仅仅是周期中的几个任务，而是整个周期。”尽管如此，专家们仍然警告说，人类监督仍然是至关重要的。欲了解所有PYMNTS的人工智能报道，请订阅每日AI通讯。
