一旦人工智能达到通用智能(AGI)或超级智能(ASI)水平,人类将无法逆转回传统AI。AGI与人类智力相当,ASI则超越人类智慧。由于人类会对此类AI产生依赖,且AGI/ASI具备自我保护能力,通过全球禁令、内置终止开关或控制措施都难以有效阻止。AI末日论者担心existential风险,而AI加速主义者认为将解决人类问题。唯一可能的逆转机会是AGI/ASI主动选择关闭自己以拯救人类。
数据网络安全公司Rubrik宣布收购AI初创公司Predibase,交易金额在1-5亿美元之间。Predibase专注于帮助企业训练和微调开源AI模型。此次收购将使Rubrik用户能够通过Amazon Bedrock、Azure OpenAI和Google Agentspace等平台加速构建AI智能体。这是继Salesforce、Snowflake等公司之后,又一家通过收购来增强AI智能体技术栈的企业。
康奈尔大学研究显示,大语言模型驱动的流量转化率比传统搜索高出近9倍。预计到2028年,更多用户将通过ChatGPT等LLM发现产品信息,而非传统搜索引擎。这种转变正在加速发生。LLM流量表现更像个人推荐而非关键词查询,用户查询长度已达23个词,会话时长超6分钟。品牌需要从SEO转向答案引擎优化AEO,确保在LLM对话中被提及,否则将变得不可见。
Kong Research发布的2025年企业大语言模型采用报告基于550名IT领导者调研,揭示了企业生成式AI从谨慎探索转向战略必需的十大趋势:投资大幅增长,72%企业预计支出上涨;谷歌以69%使用率领先OpenAI;企业偏好付费解决方案;安全隐私仍是主要障碍;国际供应商获得认可;混合策略兴起;客户支持和开发者生产力成主要应用场景;开源模型受青睐;成本仍是关键障碍;82%企业对AI影响持乐观态度。
苹果研究表明,模拟推理模型在高难度问题上多依赖模式匹配而非真正推理,这与 USAMO 最新发现不谋而合。
OpenAI将旗舰推理大语言模型o3输入和输出token的费用分别下调80%,助力开发者降低成本,并在竞争中抢占优势。
AlphaOne 框架使开发者能在模型推理过程中灵活调节“慢思考”与“快思考”,从而提高复杂任务的准确性与效率,同时降低计算成本。
AlphaSense 推出的“深度研究” AI 代理可自动整合公开网络、专有数据及企业内部内容,快速高效生成详实报告,助力决策。
Mary Meeker 的报告详细解析了 AI 技术在数据、训练与商业应用上的飞速增长,展现了 ChatGPT 等产品快速超越传统搜索的趋势,预示着未来各领域都将迎来全面变革。
Superblocks 创始人 Brad Menezes 指出,AI 应用的核心在于定制化系统提示,通过角色设定、上下文和工具运用,帮助优化 LLM 调用,从而赋能非开发者构建企业级应用。
本文介绍了 Agentic AI 的概念、特点及应用,强调其自主决策、分解任务与执行复杂目标的能力,并探讨了应用场景与潜在风险。
本文探讨了达成人工通用智能(AGI)七大路线中的线性进阶路径,预测了从2025年至2040年 AI 技术与社会效应的关键年度节点。
文章详细介绍了Character.AI这款主要面向娱乐、角色扮演和互动叙事的AI聊天工具的原理、用户群体、特色功能以及面临的法律与伦理争议,同时揭示了其新推出的视频和游戏互动体验。
PwC 分析近十亿招聘广告发现,掌握 AI 技能的员工平均薪资提升 11%,并推动行业生产力与收入大幅增长,促使岗位技能迅速转变并创造新机遇。
VAST Data 推出了一款集成 AI 操作系统,通过整合存储、实时数据处理、向量数据库和原生代理编排等功能,旨在简化复杂的 AI 基础设施部署。该方案有望降低部署难度及延时,但其与 Nvidia 深度绑定以及封闭式整合可能限制使用弹性,面临开放模块化生态系统的挑战。
Anthropic CEO Amodei 在旧金山 Code with Claude 活动的新闻发布会上表示,目前 AI 模型的幻觉发生频率或低于人类,并认为这不阻碍通向 AGI 的进程。
本文讨论了 MCP、ACP 与 Agent2Agent 三项协议如何助力 AI 系统的互联互通,降低整合复杂性,推动从试验向实用化转型。
Dell专家指出,主动式AI将大幅提高计算、存储与网络等基础设施要求,其代币处理、长期记忆和多领域应用均远超现有GenAI能力。
亚马逊在购物 App 中测试一项新功能,通过“大语言模型”从用户评价和网络信息中提炼出产品关键特性,并以对话形式生成简短音频摘要,帮助消费者更便捷地做出购买决策。目前该功能先在部分美国商品上试用,未来将逐步推广。
报告通过实测与专家访谈,分析各型AI模型(如 Llama 3.1 8B 与 405B)的能量消耗,指出文本与视频生成的耗能差异,呼吁提高对AI能耗透明度。