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3个人工智能（AI）股票，今年可以提供惊人的回报|Motley傻瓜
2025-01-27 12:45:00
人工智能（AI）投资仍然是2025年的关键趋势，该行业的股票潜力很大。著名的公司包括NVIDIA，Alphabet和台湾半导体制造业，所有这些都预计将看到AI进步所推动的大幅收入。NVIDIA受益于其在AI创新至关重要的GPU生产中的主导地位；Alphabet利用其Google Gemini平台来增强其广告业务和云计算服务；以及来自制造业芯片的台湾半导体利润对于AI技术至关重要。这些公司预计将带来丰厚的回报，预计到2026财年，NVIDIA预计将达到1960亿美元的收入，与同行相比，字母交易的估值相对较低，台湾半导体的目标收入超过五年。
人工智能（AI）投资仍然是2025年的关键趋势，该行业的股票潜力很大。著名的公司包括NVIDIA，Alphabet和台湾半导体制造业，所有这些都预计将看到AI进步所推动的大幅收入。NVIDIA受益于其在AI创新至关重要的GPU生产中的主导地位；Alphabet利用其Google Gemini平台来增强其广告业务和云计算服务；以及来自制造业芯片的台湾半导体利润对于AI技术至关重要。这些公司预计将带来丰厚的回报，预计到2026财年，NVIDIA预计将达到1960亿美元的收入，与同行相比，字母交易的估值相对较低，台湾半导体的目标收入超过五年。
启动的机器学习软件以帮助解决洪水
2025-01-27 12:27:33
一家爱尔兰软件公司Stormharvester专门为废水公用事业提供自动水管理解决方案，已获得1,020万美元的投资，以促进扩张和劳动力在三年内翻了一番。这笔资金将支持产品开发，销售，营销工作以及进入大洋洲和北美的市场，同时加强其英国的业务。这项投资来自YFM Equity Partners和Emerald Technology Ventures，这标志着自2019年AI平台推出以来Stormharvester增长的重要里程碑。
一家爱尔兰软件公司Stormharvester专门为废水公用事业提供自动水管理解决方案，已获得1,020万美元的投资，以促进扩张和劳动力在三年内翻了一番。这笔资金将支持产品开发，销售，营销工作以及进入大洋洲和北美的市场，同时加强其英国的业务。这项投资来自YFM Equity Partners和Emerald Technology Ventures，这标志着自2019年AI平台推出以来Stormharvester增长的重要里程碑。
BMC Helix为Serco的IT现代化策略提供动力
2025-01-27 12:02:26
Serco Asia Pacific首席数字官Jason Richardson讨论了该公司向基于云的，AI驱动的管理平台的转变，以提高敏捷性和服务提供效率。重点的关键领域包括安全性，跨公司协作，混合模型实施以及通过自动化和AI的创新加速。与BMC软件的合作伙伴关系使在澳大利亚托管医院设施的主动问题解决预测AI可以部署，从而提高了可靠性和员工的生产率。展望未来，Serco旨在进一步整合AI在其运营中，以符合战略目标并增强服务成果。杰森·理查森（Jason Richardson）
Serco Asia Pacific首席数字官Jason Richardson讨论了该公司向基于云的，AI驱动的管理平台的转变，以提高敏捷性和服务提供效率。重点的关键领域包括安全性，跨公司协作，混合模型实施以及通过自动化和AI的创新加速。与BMC软件的合作伙伴关系使在澳大利亚托管医院设施的主动问题解决预测AI可以部署，从而提高了可靠性和员工的生产率。展望未来，Serco旨在进一步整合AI在其运营中，以符合战略目标并增强服务成果。杰森·理查森（Jason Richardson）
法拉利如何在Deepfake首席执行官上刹车
2025-01-27 12:00:31
法拉利高管狭窄地避免了对WhatsApp的深层骗局，这似乎是首席执行官Benedetto Vigna，敦促紧急的财务行动。高管的怀疑和验证策略阻止了潜在的重大财务损失和声誉损失。该事件强调了使用AI和gan产生的深击威胁的日益增长的威胁，这可以令人信服地模仿真实的人。专家预测，到2027年，这种欺诈可能会导致400亿美元的损失。
法拉利高管狭窄地避免了对WhatsApp的深层骗局，这似乎是首席执行官Benedetto Vigna，敦促紧急的财务行动。高管的怀疑和验证策略阻止了潜在的重大财务损失和声誉损失。该事件强调了使用AI和gan产生的深击威胁的日益增长的威胁，这可以令人信服地模仿真实的人。专家预测，到2027年，这种欺诈可能会导致400亿美元的损失。
狼队如何利用AI转换GRC解决方案
2025-01-27 11:56:35
沃尔特·克鲁维尔（Wolters Kluwer）正在整合其产品中的AI，以增强治理，风险和合规性（GRC）功能，重点关注创新和效率。关键发展包括法律部门和社区银行的Legisway Platform和Onesumx®REG经理。此外，诸如Vitallaw®AI和Ilien借款人分析之类的工具通过自动化复杂的过程并提供可行的见解来提高决策和运营效率。沃尔特·克鲁维尔（Wolters Kluwer）对AI的战略推动力表明，通过更智能，更适应性的解决方案来重塑行业的承诺。
沃尔特·克鲁维尔（Wolters Kluwer）正在整合其产品中的AI，以增强治理，风险和合规性（GRC）功能，重点关注创新和效率。关键发展包括法律部门和社区银行的Legisway Platform和Onesumx®REG经理。此外，诸如Vitallaw®AI和Ilien借款人分析之类的工具通过自动化复杂的过程并提供可行的见解来提高决策和运营效率。沃尔特·克鲁维尔（Wolters Kluwer）对AI的战略推动力表明，通过更智能，更适应性的解决方案来重塑行业的承诺。
AI数据集和学术研究和出版市场报告2030
2025-01-27 11:37:37
在2025年至2030年的预测期内，全球AI数据集和学术研究和出版市场的许可预计将经历大幅增长。以下是一些关键见解和因素，这些因素和因素推动了这一增长：###市场规模和增长 - **当前规模（2024）：** 2024年的市场规模估计为3.818亿美元。 - **到2030年的预期规模：**预计到2030年，市场预计将达到15.9亿美元，这是一个显着的增长轨迹。 - ** CAGR（复合年增长率）：**从2025年到2030年，市场预计将以26.8％的复合年增长率增长。###区域动态 - **北美：**该地区目前在AI数据集和学术研究和出版市场的许可中占主导地位，在2024年占39.4％。主要驱动力包括： - 先进的技术基础设施。 - 拥有大量政府资助的建立研究机构。 - 学术界，私营企业和政府机构之间的广泛合作。 - **欧洲：**欧洲地区也是一个重要的参与者，因为它非常强调生命科学，制药和工程等各种垂直领域的AI研究和发展。###关键市场参与者几家著名公司正在领导市场增长： - ** Elsevier ** - ** Springer自然** - ** IEEE（电气和电子工程师研究所）** - **狼kluwer n.v。** - ** Taylor＆Francis（Informa plc的部门）** - **美国化学学会** - ** Clarivate ** - ** ProQuest（Clarivate的一部分）** - **数字科学** - **鼠尾草出版** - ** Zenodo ** - ** Datacite ** - ** figshare **###市场增长驱动因素1。**增加对高质量数据集的需求：** - 对准确的AI模型培训的高质量，不同数据集的需求正在迅速增加。 - 针对特定研究领域量身定制的专门数据集需求很高。2。**机器学习和AI应用程序的扩散：** - 广泛采用在学术界的机器学习和AI的采用增强了对专业数据资源的要求。3。**政府倡议和资金：** - 全世界政府正在大力投资于AI研究，通过赠款，补贴和基础设施发展促进增长。4。**协作研究工作：** - 学术机构，私营企业和政府机构之间的牢固伙伴关系促进了高质量数据集的创建。5。**技术进步：** - 连续的技术进步使得可以更复杂的数据收集，策展和分析技术。###分段见解 - **应用程序前景：**包括培训，微调，检索演说一代（RAG）和推理。 - **客户类型前景：**大语言模型（LLM）建筑商，应用程序开发人员，企业，研究机构和学术界。 - **许可类型前景：**专有许可，基于订阅的访问/公共许可，基于用法的许可，自定义/企业许可。 - **垂直行业：**生命科学和药物，健康科学，食品科学，化学，工程，材料科学。＃＃＃ 结论由于技术进步的融合，对专业数据资源的需求增加，强大的政府支持以及研究方面的协作努力，全球AI数据集和学术研究和出版市场的许可有效增长。这种增长可能会推动各个领域的创新，从而促进更复杂的AI应用和解决方案。
在2025年至2030年的预测期内，全球AI数据集和学术研究和出版市场的许可预计将经历大幅增长。以下是一些关键见解和因素，这些因素和因素推动了这一增长：###市场规模和增长 - **当前规模（2024）：** 2024年的市场规模估计为3.818亿美元。 - **到2030年的预期规模：**预计到2030年，市场预计将达到15.9亿美元，这是一个显着的增长轨迹。 - ** CAGR（复合年增长率）：**从2025年到2030年，市场预计将以26.8％的复合年增长率增长。###区域动态 - **北美：**该地区目前在AI数据集和学术研究和出版市场的许可中占主导地位，在2024年占39.4％。主要驱动力包括： - 先进的技术基础设施。 - 拥有大量政府资助的建立研究机构。 - 学术界，私营企业和政府机构之间的广泛合作。 - **欧洲：**欧洲地区也是一个重要的参与者，因为它非常强调生命科学，制药和工程等各种垂直领域的AI研究和发展。###关键市场参与者几家著名公司正在领导市场增长： - ** Elsevier ** - ** Springer自然** - ** IEEE（电气和电子工程师研究所）** - **狼kluwer n.v。** - ** Taylor＆Francis（Informa plc的部门）** - **美国化学学会** - ** Clarivate ** - ** ProQuest（Clarivate的一部分）** - **数字科学** - **鼠尾草出版** - ** Zenodo ** - ** Datacite ** - ** figshare **###市场增长驱动因素1。**增加对高质量数据集的需求：** - 对准确的AI模型培训的高质量，不同数据集的需求正在迅速增加。 - 针对特定研究领域量身定制的专门数据集需求很高。2。**机器学习和AI应用程序的扩散：** - 广泛采用在学术界的机器学习和AI的采用增强了对专业数据资源的要求。3。**政府倡议和资金：** - 全世界政府正在大力投资于AI研究，通过赠款，补贴和基础设施发展促进增长。4。**协作研究工作：** - 学术机构，私营企业和政府机构之间的牢固伙伴关系促进了高质量数据集的创建。5。**技术进步：** - 连续的技术进步使得可以更复杂的数据收集，策展和分析技术。###分段见解 - **应用程序前景：**包括培训，微调，检索演说一代（RAG）和推理。 - **客户类型前景：**大语言模型（LLM）建筑商，应用程序开发人员，企业，研究机构和学术界。 - **许可类型前景：**专有许可，基于订阅的访问/公共许可，基于用法的许可，自定义/企业许可。 - **垂直行业：**生命科学和药物，健康科学，食品科学，化学，工程，材料科学。＃＃＃ 结论由于技术进步的融合，对专业数据资源的需求增加，强大的政府支持以及研究方面的协作努力，全球AI数据集和学术研究和出版市场的许可有效增长。这种增长可能会推动各个领域的创新，从而促进更复杂的AI应用和解决方案。
特朗普的白宫和新的人工智能时代
2025-01-27 11:12:56
关于AI监管的辩论通常取决于平衡创新和安全。较重法规的倡导者对潜在风险的关注，例如错误信息，侵犯隐私，工作流离失所以及自动武器的发展。那些提倡更加谨慎的法规的人认为，过度限制性措施可能会扼杀技术进步和经济增长。以下是一些关键考虑因素：1。**存在风险**：一些专家担心先进的AI系统的长期影响，尤其是那些能够自我完善或自主权的系统。令人担忧的是，这种系统可能会超越人类控制，从而给社会带来重大风险。法规的拥护者认为，要解决这些潜在威胁是必要的。2。**道德和道德关注**：关于AI的道德含义，越来越多的辩论，包括与算法，监视和侵犯隐私的偏见有关的问题。备受强制的法规可能被视为执行道德标准和保护个人权利的一种方式。3。**经济中断**：随着AI继续自动化以前由人类完成的任务，人们对工作流离失所和收入不平等存在担忧。法规可以通过措施或劳动力市场保护等措施来减轻这些影响。4。**安全威胁**：自动武器的开发以及对网络攻击的AI技术的潜在滥用突出了监管旨在减轻的安全风险。5。**透明度和问责制**：在AI系统的开发，部署和监视的方式上有更大的透明度。严格的法规可以确保科技公司和开发商的更多责任。6。**公共信任**：随着人工智能越来越多地整合到日常生活中（例如，通过医疗保健，金融和运输），需要建立公共信任。法规可以帮助建立明确的准则，使公众对这些技术的安全使用。但是，反对强制法规的反对者认为，这种措施可能会妨碍创新和经济增长，特别是在新兴的科技行业中，快速发展对于在全球保持竞争至关重要。最终，在促进技术进步与确保安全和道德标准之间找到适当的平衡仍然是一个复杂的挑战。它需要仔细考虑短期风险和长期影响，以及有效解决全球问题的国际合作。您是否想进一步讨论AI法规的具体问题或想法？
关于AI监管的辩论通常取决于平衡创新和安全。较重法规的倡导者对潜在风险的关注，例如错误信息，侵犯隐私，工作流离失所以及自动武器的发展。那些提倡更加谨慎的法规的人认为，过度限制性措施可能会扼杀技术进步和经济增长。以下是一些关键考虑因素：1。**存在风险**：一些专家担心先进的AI系统的长期影响，尤其是那些能够自我完善或自主权的系统。令人担忧的是，这种系统可能会超越人类控制，从而给社会带来重大风险。法规的拥护者认为，要解决这些潜在威胁是必要的。2。**道德和道德关注**：关于AI的道德含义，越来越多的辩论，包括与算法，监视和侵犯隐私的偏见有关的问题。备受强制的法规可能被视为执行道德标准和保护个人权利的一种方式。3。**经济中断**：随着AI继续自动化以前由人类完成的任务，人们对工作流离失所和收入不平等存在担忧。法规可以通过措施或劳动力市场保护等措施来减轻这些影响。4。**安全威胁**：自动武器的开发以及对网络攻击的AI技术的潜在滥用突出了监管旨在减轻的安全风险。5。**透明度和问责制**：在AI系统的开发，部署和监视的方式上有更大的透明度。严格的法规可以确保科技公司和开发商的更多责任。6。**公共信任**：随着人工智能越来越多地整合到日常生活中（例如，通过医疗保健，金融和运输），需要建立公共信任。法规可以帮助建立明确的准则，使公众对这些技术的安全使用。但是，反对强制法规的反对者认为，这种措施可能会妨碍创新和经济增长，特别是在新兴的科技行业中，快速发展对于在全球保持竞争至关重要。最终，在促进技术进步与确保安全和道德标准之间找到适当的平衡仍然是一个复杂的挑战。它需要仔细考虑短期风险和长期影响，以及有效解决全球问题的国际合作。您是否想进一步讨论AI法规的具体问题或想法？
为什么没有人能在AI的黑匣子内看到
2025-01-27 11:03:23
本文讨论了主要科技公司在大型语言模型（LLMS）开发和部署中透明的关键问题，重点介绍了一些主要的挑战和潜在的解决方案：1。**学术研究的资源限制**： - **成本**：运行和研究大规模的LLM需要大量的计算资源，而学术研究人员通常无法实现。 - **基础架构**：缺乏获得大规模计算基础设施的访问权限会阻碍独立验证和对专有模型的研究。2。**科技公司的竞争不透明实践**： - 主要的科技公司尽管支持AI风险的透明度，但他们的内部运作和决策过程仍然不透明。 - 对竞争力的担忧通常超过合法隐私问题，以决定公开披露什么。3。**需要平衡的透明度工作**： - **白框访问**：为学术研究人员提供对这些模型的内部工作（参数）的访问是必不可少的，但由于专有限制和资源限制，目前限制了。 - **基础设施发展**：像国家深度推理计算结构（NDIF）之类的倡议旨在民主化访问大型计算资源以进行学术研究。4。**历史背景和未来方向**： - 主要科技公司中AI开发的当前集中度反映了历史模式，其中一些实体最初降低了创新的技术主导地位。 - 使对这些技术的访问民主化可以导致更广泛的创新，类似于个人计算机革命和开源软件如何民主化计算。5。**机构透明度与模型透明度**： - 由于计算限制，模型本身是不透明的，但建立的机构在其内部过程和决策中也缺乏透明度。 - 这种双层不透明度阻碍了对AI系统安全和道德意义的全面评估。6。**学术研究人员的角色**： - 为了履行技术发展管理者的责任，学术研究人员需要访问专有模型和机构知识。 - 创建用于研究大型LLM的公共基础设施对于培养独立验证和科学监督至关重要。7。** Future Outlook **： - 解决公司资源与学术能力之间的不平衡需要创建促进有意义透明度的框架。 - 民主化访问可以在能力开发和安全评估中释放新的途径，从而确保AI技术与公共利益保持一致。总体主题是需要通过民主化大规模AI研究基础设施来平衡技术创新与道德监督。这种方法不仅促进了科学进步，而且还确保了这些强大的系统透明，安全且与社会价值观保持一致。
本文讨论了主要科技公司在大型语言模型（LLMS）开发和部署中透明的关键问题，重点介绍了一些主要的挑战和潜在的解决方案：1。**学术研究的资源限制**： - **成本**：运行和研究大规模的LLM需要大量的计算资源，而学术研究人员通常无法实现。 - **基础架构**：缺乏获得大规模计算基础设施的访问权限会阻碍独立验证和对专有模型的研究。2。**科技公司的竞争不透明实践**： - 主要的科技公司尽管支持AI风险的透明度，但他们的内部运作和决策过程仍然不透明。 - 对竞争力的担忧通常超过合法隐私问题，以决定公开披露什么。3。**需要平衡的透明度工作**： - **白框访问**：为学术研究人员提供对这些模型的内部工作（参数）的访问是必不可少的，但由于专有限制和资源限制，目前限制了。 - **基础设施发展**：像国家深度推理计算结构（NDIF）之类的倡议旨在民主化访问大型计算资源以进行学术研究。4。**历史背景和未来方向**： - 主要科技公司中AI开发的当前集中度反映了历史模式，其中一些实体最初降低了创新的技术主导地位。 - 使对这些技术的访问民主化可以导致更广泛的创新，类似于个人计算机革命和开源软件如何民主化计算。5。**机构透明度与模型透明度**： - 由于计算限制，模型本身是不透明的，但建立的机构在其内部过程和决策中也缺乏透明度。 - 这种双层不透明度阻碍了对AI系统安全和道德意义的全面评估。6。**学术研究人员的角色**： - 为了履行技术发展管理者的责任，学术研究人员需要访问专有模型和机构知识。 - 创建用于研究大型LLM的公共基础设施对于培养独立验证和科学监督至关重要。7。** Future Outlook **： - 解决公司资源与学术能力之间的不平衡需要创建促进有意义透明度的框架。 - 民主化访问可以在能力开发和安全评估中释放新的途径，从而确保AI技术与公共利益保持一致。总体主题是需要通过民主化大规模AI研究基础设施来平衡技术创新与道德监督。这种方法不仅促进了科学进步，而且还确保了这些强大的系统透明，安全且与社会价值观保持一致。
“人造卫星时刻”：$ 1Tn删除了中国公司揭幕AI Chatbot之后的美国股票
2025-01-27 10:48:00
DeepSeek是中国聊天机器人竞争对手的OpenAI聊天机器人，在全球科技市场上造成了重大破坏。周一，纳斯达克综合综合材料下降了3.1％，从其价值暂时删除了超过1tn。AI芯片制造业的领导者Nvidia看到其市值大幅下降，并失去了其作为苹果公司最有价值的美国上市公司的地位。DeepSeek的出现引起了人们对AI基础设施进行大量投资的必要性的担忧，并挑战了美国科技巨头在人工智能中的主导地位。此外，DeepSeek在资源中的成功质疑美国制裁对中国技术进步的有效性。
DeepSeek是中国聊天机器人竞争对手的OpenAI聊天机器人，在全球科技市场上造成了重大破坏。周一，纳斯达克综合综合材料下降了3.1％，从其价值暂时删除了超过1tn。AI芯片制造业的领导者Nvidia看到其市值大幅下降，并失去了其作为苹果公司最有价值的美国上市公司的地位。DeepSeek的出现引起了人们对AI基础设施进行大量投资的必要性的担忧，并挑战了美国科技巨头在人工智能中的主导地位。此外，DeepSeek在资源中的成功质疑美国制裁对中国技术进步的有效性。
印度航空通过AI驱动的EZ预订技术进行飞行预订 - 旅行和旅游世界
2025-01-27 10:31:54
India Air India推出了AI驱动的EZ预订，以简化语音和自然语言输入的飞行预订。该功能可用于Maharaja Club会员，使用Agentic AI有效地创建个性化行程。客户可以通过文本或语音命令自然预订航班，从而使过程更加直观和用户友好。这项创新标志着印度航空对数字化转型和增强客户体验的承诺。
India Air India推出了AI驱动的EZ预订，以简化语音和自然语言输入的飞行预订。该功能可用于Maharaja Club会员，使用Agentic AI有效地创建个性化行程。客户可以通过文本或语音命令自然预订航班，从而使过程更加直观和用户友好。这项创新标志着印度航空对数字化转型和增强客户体验的承诺。