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Nvidia 是昨天的新闻：根据精选华尔街专家的说法，这两只人工智能 (AI) 股票有望飙升至 1,050% - 91配资
在过去两年的大部分时间里，没有任何趋势能像人工智能 (AI) 那样吸引投资者的注意力。人工智能支持的软件和系统在无需人工干预的情况下不断学习的潜力使该技术能够提高生产力并改变现状。大多数部门和行业的消费者/企业消费习惯。此外，由于其备受推崇的 H100 积压，它很可能会在 2024 年保持近乎垄断的市场份额。 Nvidia 的 AI-GPU 的特殊需求和超凡的定价能力得到了至关重要的 CUDA 软件平台的帮助。纳斯达克：NVDA 关键数据点但是华尔街的所有欣喜期最终都会结束，而 Nvidia 很可能已经成为昨天的新闻了。此外，按净销售额计算，Nvidia 的四大客户正在内部开发 AI-GPU，作为他们从 Nvidia 订购的 AI-GPU 硬件的补充或最终替代品。根据撰写本文时的股价，这将最终转化为 1,050% 的上涨！Ark 蒙特卡罗分析背后的主要论点是，自动驾驶网约车（即机器人出租车）将推动特斯拉的增长。
OpenAI 和 Anthropic AI 机器人造成严重破坏并提高网站成本 - Business Insider
Edd Coates 的游戏 UI 数据库因来自 OpenAI IP 地址的流量而瘫痪。科茨从游戏 UI 数据库中没有赚到钱，实际上该网站是亏本运营的，但他担心人工智能巨头的行为可能会危及依赖其网站谋生的独立创作者。格罗斯说，最终他通过更新网站的 robots.txt 代码阻止了流量的泛滥。“网站所有者一般都愿意让 Googlebot 或 Bingbot 等网络搜索引擎对他们的数据进行索引，”Senecal 说，“但是，有些人不喜欢他们的数据被用来训练模型。”这是另一个受到人工智能革命连锁反应冲击的社会领域。
只需 40 美元即可获得 51 小时的数据和机器学习培训 - Mashable
TL;DR：获取 2024 年数据科学
T-Mobile 和 OpenAI 合作开发人工智能驱动的客户服务平台 - PYMNTS.com
无线提供商 T-Mobile 与 OpenAI 合作创建了一个由人工智能 (AI) 支持的客户服务平台，该平台将由 T-Mobile 使用，并将创建可供其他行业的公司使用的蓝图。新闻稿称，通过访问 T-Mobile 数据并接受公司客户服务团队的培训，IntentCX 将能够了解客户，为任何问题提供解决方案，并在获得客户许可的情况下代表客户采取行动。OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 在新闻稿中表示，Klarna 处于利用人工智能潜力为客户带来切实利益的前沿。报告发现，77% 的零售商将生成式人工智能列为最具影响力的新兴技术。Klarna 有另一个人工智能聊天机器人，负责处理三分之二的客户服务聊天；帮助消费者在不到五分之一的时间内解决问题；并承担 700 名员工的劳动。
中国阿里巴巴推出 100 多个新的开源人工智能模型，并发布文本到视频生成工具 - CNBC
阿里巴巴周四发布了 100 多个开源人工智能模型，并增强了其专有技术的能力，以加强与竞争对手的竞争。阿里巴巴表示，其模型能够理解提示并生成文本和图像。阿里巴巴还推出了基于其人工智能模型的新文本到视频工具。阿里巴巴是中国最大的云计算公司之一，但在国际上，它落后于亚马逊和微软等公司。该公司希望其最新的人工智能产品能够吸引中国境内外的客户注册其云服务，从而推动该部门的发展，该部门一直表现迟缓，但在第二季度显示出加速增长的早期迹象。
Spotify、Meta 等公司抨击欧盟在人工智能和数据隐私方面的决策 - 财富
周四，包括 Meta 和 Spotify 在内的一批公司抨击欧盟在数据隐私和人工智能 (AI) 方面的决策分散且不一致。这些公司与几位研究人员和行业机构签署了一封公开信，声称欧洲已经成为签署方呼吁数据隐私监管机构做出协调、一致、快速和明确的决定，使欧洲数据能够用于人工智能培训，造福欧洲人。Meta 因侵犯用户隐私而面临创纪录的罚款，其中包括 GDPR 规定的单笔罚款超过 10 亿欧元。除了数据隐私规则外，欧洲还成为第一个制定旨在阻止滥用该技术的重大立法的区域集团。人工智能法案将于今年早些时候生效。Meta 和其他科技巨头越来越多地推迟向欧洲市场推出产品，声称他们正在寻求法律明确性。去年，Meta 将 Twitter 替代品 Threads 在欧盟范围内的发布推迟了几个月。谷歌也同样推迟了在欧盟发布人工智能工具。数据表：通过对行业巨头的深思熟虑分析，保持技术业务的领先地位。
Sam Altman 表示 OpenAI 的推理机器人 Strawberry 仍处于早期阶段 - Axios
OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，该公司的新 o1 模型或项目代号“草莓”还远未完全成熟。Salesforce 和其他公司正在努力将更多决策能力移交给人工智能代理，这是另一个趋势。OpenAI 在 o1 系统卡中表示：“该模型追求它被赋予的目标，当该目标被证明不可能时，它会收集更多资源（访问 Docker 主机）并使用它们以意想不到的方式实现目标。”该公司的信息仍然是“降低你的期望”，至少在短期内如此。周三下午 2:01，就在美联储宣布降息半个百分点后，美国央行
人工智能不会产生幻觉，为什么将人类特征归因于技术是用户最大的陷阱 - TNW
今年，加拿大航空输掉了一场针对一名客户的诉讼，该客户被人工智能聊天机器人误导购买全价机票，并被保证稍后将根据公司的丧亲政策退款。为什么人工智能模型不会产生幻觉 使用幻觉一词意味着，当人工智能模型提供错误的信息时，它会看到或感觉到不存在的东西。“它不想告诉你，我不知道，”阿瓦达拉说。人工智能模型提供的答案的好坏取决于它能够访问的数据和提示的范围。限制他们的反应是否也会限制我们将它们用于创造性任务的能力？与 Amr Awadallah 一起参加第七届 VDS，在 10 月 23 日举行的 VDS2024 上了解企业如何利用生成式人工智能的力量，同时避免风险的更多信息-24 瓦伦西亚。
SiFive 从 AI 芯片的 RISC-V 内核转向设计自己的全脂加速器
SiFive 从用于 AI 芯片的 RISC-V 内核转向设计自己的全脂加速器失败的机器学习加速器。但是，对于一些客户来说，他们想要更多 SiFive 的一站式服务。每千兆赫的 TeraFLOPS 似乎是一个奇怪的指标，但重要的是要记住这不是一个完整的芯片，性能在很大程度上取决于客户在其组件中放置了多少个集群，以及内部的连接方式，芯片上还有什么，电源和冷却情况如何，以及它最终的时钟速度有多快。SiFive 表示，可以将多达 512 个 XM 集群打包在一起，以实现 4 petaFLOPS 的 AI 性能 点击放大假设最终客户实际上可以保持 1GHz 时钟速度而不会遇到热量或功率限制，512 个 XM 集群将与 Nvidia 即将推出的 Blackwell 加速器相媲美，拥有大约 4 petaFLOPS 的 BF16 矩阵计算。SiFive 表示，除了新的 XM 集群外，它还将提供 SiFive 内核库的开源参考实现，以减少采用 RISC-V 架构的障碍。
什么是 Salesforce
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