人工智能
AI 助力脑瘤手术：10 秒内精准识别残留肿瘤
美国研究人员开发出一种名为 FastGlioma 的人工智能模型，能够在短短 10 秒内准确识别脑瘤手术后残留的肿瘤组织。这一突破性的技术有望显著提高脑瘤手术的成功率，减少术后并发症。
消息称生成式 AI 发展遇瓶颈，OpenAI CEO 阿尔特曼驳斥
The Information 上周末报道称，生成式 AI 模型的快速发展似乎正在遭遇瓶颈。一些专家预测，简单地通过增加模型参数、训练数据和算力来提升模型性能的方法已经逐渐失效，甚至可能带来负面影响。对此，OpenAI CEO 萨姆・阿尔特曼（Sam Altman）刚刚在 X 平台作出回应称：“没有墙（there is no wall）。”暗示 AI 发展没有遇到瓶颈。
腾讯大模型 App 元宝发布 2.0 版本：基于新一代大模型混元 Turbo，内置 AI 搜索
元宝2.0将融入腾讯文档、电脑管家、搜狗输入法等生态产品。例如，在腾讯元宝中使用“AI写作”生成文章后，点击“去腾讯文档编辑”即可无缝衔接到腾讯文档编辑环节，再使用AI文档助手优化调整。
现在是投资实施人工智能的好时机吗？
虽然供应商表示，他们目前基于代理的人工智能产品很容易实现，但分析师表示，事实远非如此。 软件供应商的宣传也在不断发展，在他们的营销信息中，人工智能开始取代生成式人工智能。 他们说，人工智能不仅仅是为人类审查生成代码或内容，它将遵循指令，做出决定，并采取行动，就像人类工作者一样，无需人类干预。
关于战略人工智能的深度综述
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将全面探索战略性人工智能的概念、发展及相关博弈论理论，并对战略人工智能的未来发展方向提出建议。 开场白1997年5月11日，纽约市。 这是纽约市一个美丽的春日，天空晴朗，气温攀升至20摄氏度。
如何使用Kubernetes合理调整GPU和CPU资源以训练和推理AI模型
译者 | 李睿审校 | 重楼如今，人工智能服务的迅速崛起创造了对计算资源的巨大需求，而如何有效管理这些资源成为一项关键挑战。 虽然使用Kubernetes运行人工智能工作负载已经取得了长足的进步，但基于动态需求优化调度仍然是一个亟待改进的领域。 在全球范围内，许多组织面临与GPU集群的成本和可用性相关的限制，并且通常依赖于这些计算集群来进行推理工作负载和持续的模型训练和微调。
人工智能的下一个前沿：多模态系统将重塑我们的世界
人工智能的世界正在以惊人的速度发展。 多模态人工智能处在这场革命的前沿，这项技术将重新定义我们人类与机器的交互方式。 多模态人工智能不仅仅是另一个热词，多模态人工智能是一个正在改变各个行业并有望重塑数字格局的范式转变。
消息称 OpenAI、谷歌等巨头 AI 模型遇瓶颈：训练数据难寻，成本高昂
据彭博社报道，包括 OpenAI、谷歌和 Anthropic 在内的人工智能巨头公司在开发更先进的 AI 模型方面遇到了瓶颈，面临着“收益递减”的困境。
对话｜应用来了，百度云的企业级大模型应用如何在产业落地？
放眼全球，企业对大模型的需求日益增加，这不仅因为其强大的数据处理和分析能力，更因为其在实际应用中的出色表现。 大模型通过预训练大量数据，提升了模型对内容的理解力和生成力，面向行业，无论是在市场营销、办公提效，还是客户服务等方面，如何将更好的将大模型进行业务场景化落地，始终是企业关心的核心问题。 百度作为全球领先的技术公司，率先推出了文心大模型等系列大规模预训练模型，这些模型通过整合海量数据和知识，成为多个应用场景的技术基础。
谷歌扩大 AI 洪水预警系统覆盖范围，惠及全球 7 亿人
谷歌宣布，其人工智能驱动的洪水预警模型将覆盖范围扩大至了 100 个国家，惠及全球 7 亿生活在高风险地区的居民，使其较之前覆盖 80 个国家、4.6 亿人，范围有了显著扩大。
英伟达、软银深化 AI 合作，后者将接收全球首个正式版 DGX B200 系统
软银将基于英伟达硬件构建全日本最强 AI 超级计算机；双方合作的 AI-RAN 技术可充分利用无线接入网的空闲容量。
今日最热论文：Scaling Law后继乏力，量化也不管用，AI大佬齐刷刷附议
几十万人关注，一发表即被行业大佬评为“这是很长时间以来最重要的论文”。 哈佛、斯坦福、MIT等团队的一项研究表明：训练的token越多，需要的精度就越高。 例如，Llama-3在不同数据量下（圆形8B、三角形70B、星星405B），随着数据集大小的增加，计算最优的精度也会增加。
活久见，贝多芬的第九交响曲竟然跟材料结构有相似性，一幅艺术画作让大模型诞生新生物材料！MIT基于图形的人工智能模型厉害了！
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）太酷了，12日消息，麻省理工大学研究团队发表了一篇新的研究结果。 研究发现：通过大模型的加持，科学和艺术竟然存在某种隐藏联系，进而可以生成新的生物材料。 图片基于图形的人工智能模型（中）建议创建一种新的基于菌丝体的生物材料（右），其灵感来自于瓦西里·康定斯基的画作《第七幅作品》（左）马库斯·布勒（Markus Buehler）在其新人工智能系统的帮助下（中、右）1.图推理拉高AI科学新高度近日，MIT 教授 Markus Buehler 开发的一种名为GraphReasoning（图推理）的人工智能方法，并进行了两项非常nice的实验。
微软携手梵蒂冈，用 AI 打造圣彼得大教堂的首个数字孪生体
微软与梵蒂冈合作，利用人工智能技术将圣彼得大教堂搬上互联网，让人们足不出户就能参观这个著名的宗教圣地。
谷歌推出全新 AI 工具 Learn About，专注于教育与学习
谷歌推出了一款名为 Learn About 的实验性 AI 工具，与我们熟悉的 Gemini、ChatGPT 等聊天机器人有所不同，其基于谷歌今年春季发布的 LearnLM AI 模型构建，“基于教育研究，根据人们的学习方式量身定制”。该工具提供的答案具有更丰富的视觉和交互元素，采用教育性的格式呈现。
AlphaFold3开源了，诺奖AI工具人人可用，开启生物分子设计新时代
编辑 | ScienceAIAlphaFold3 终于开源了。 六个月前 AlphaFold3 发布的时候，谷歌 DeepMind 没有公布其论文代码，因此引发了学界的巨大争议。 如今，DeepMind 于 11 月 11 日宣布，科学家现在可以免费下载软件代码，并将 AlphaFold3 用于非商业应用。
为什么AI增强的威胁和法律不确定性成为风险主管最关心的问题
据Gartner称，2024年第三季度，企业面临的最大新兴风险是AI增强的恶意攻击。 关键的新兴风险这是连续第三个季度，这类攻击被列为首要新兴风险。 IT供应商的关键性以及动荡的监管和法律环境是新出现的首要企业新兴风险。
一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱
Hello folks，我是 Luga，今天我们继续来聊一下人工智能生态相关技术 - 用于加速构建 AI 核心算力的 GPU 编程框架 - CUDA 。 CUDA，作为现代图形处理器（GPU）的计算单元，在高性能计算领域扮演着日益重要的角色。 通过将复杂的计算任务分解为数千个线程并行执行，CUDA 显著提升了计算速度，为人工智能、科学计算、高性能计算等领域带来了革命性的变革。