10月23日，路透社报道称，希捷科技（Seagate Technology）于当地时间周二发布了其二季度的盈利预测。根据预测，希捷的利润将高于华尔街的预期，并且也将超过其历史季度的业绩表现。这一积极的展望主要归因于全球客户对内存芯片在云计算领域的强劲需求。
10月23日，Gartner发布了2025年企业机构应探索的十大战略技术趋势，涵盖了AI、计算技术、人机协同等多个前沿领域。 Gartner研究副总裁高挺指出，今年的战略技术趋势聚焦于AI的必要性和风险，以及计算技术和人机协同的最新发展。 其中，代理型AI是备受关注的技术之一。这种AI能够自主规划和采取行动，以实现用户定义的目标。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出。这一技术有望为企业带来能够分担和补充人类工作的虚拟劳动力，提高生产力。
OPPO作为智能手机行业的领军企业，一直致力于为用户提供创新、高品质的智能产品。OPPO积极响应AI手机浪潮，宣布加大推动AI手机发展，我们看到最新的国际数据中心IDC统计数据显示，2024年第三季度全球智能手机出货量同比增长4.0%至3.161亿部，而OPPO以9.1%的市场份额，稳居全球市场第四位。AI手机肯定是OPPO一大亮点。 同时我们看到OPPO最近动作连连；OPPO收购波形智能发力AI；有大模型创业公司波形智能的知情人士透露；OPPO将收购该公司，CEO姜昱辰将入职
智能驾驶与传统驾驶在多个方面存在显著差异。以下是对两者区别的分析： 一、驾驶方式与操控性 智能驾驶 ： 通过集成先进的传感器（如雷达、摄像头、激光雷达等）、高精度地图、通讯设施和人工智能算法等技术，实现自主感知、判断并做出行驶决策。 能够在道路上自行运行、避让障碍物，并自主完成驾驶任务，不需要人工干预或仅需有限的人工监控。 传统驾驶 ： 依赖人类驾驶员进行操控，驾驶员需要时刻注意交通规则、道路信号和其他驾驶员
智能驾驶技术是当前汽车行业的重要发展趋势之一，它融合了传感器技术、人工智能、大数据和云计算等多种先进技术，旨在实现车辆的自主驾驶和智能化管理。以下是对智能驾驶技术发展趋势的分析： 一、技术突破与进展 人工智能与机器学习 ： 人工智能凭借强大的理解和决策能力，已经成为支撑高级别自动驾驶落地应用的关键技术。未来，超级人工智能将助力车端自动驾驶模型实现从模仿人类到超越人类的转变，向安全、自主、可持续的无人驾驶目
在选择AI大模型时，明确具体需求、了解模型的训练数据、计算资源要求和成本，并考虑模型的可解释性和社区支持情况等因素至关重要。以下是对常见AI大模型的比较与选择指南： 一、模型功能与应用场景 Kimi ：由月之暗面科技有限公司开发，擅长中英文对话，能处理多种文件格式（TXT、PDF、Word、PPT、Excel等），还能阅读和理解用户上传的文件，并结合互联网搜索结果来回答问题。 智普清言（智谱清言） ：基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型Cha
AI大模型的训练数据来源广泛且多元化，这些数据源对于构建和优化AI模型至关重要。以下是对AI大模型训练数据来源的分析： 一、公开数据集 公开数据集是AI大模型训练数据的重要来源之一。这些数据集通常由学术机构、政府组织或企业公开发布，涵盖了各种类型的数据，如图像、文本、音频、视频等。例如： ImageNet ：一个广泛用于图像识别任务的大规模图像数据集。 Common Crawl ：提供了大量的网页抓取数据以供自然语言处理模型训练。 二、用户生成
毕业论文AI一键生成利器：论文助手AI写作工具，在学术界，毕业论文是每位学生必须面对的挑战。然而，随着科技的不断进步，现在有了一种革命性的工具，能够帮助学生轻松撰写高质量的毕业论文。这个工具就是论文助手AI工
AI大模型在图像识别中展现出了显著的优势，这些优势主要源于其强大的计算能力、深度学习算法以及大规模的数据处理能力。以下是对AI大模型在图像识别中优势的介绍： 一、高效性与准确性 处理速度 ：AI大模型借助高性能的计算硬件和优化的算法，能够在短时间内完成对大量图像数据的处理和分析，显著提高了图像识别的效率。 识别准确性 ：通过深度学习和计算机视觉技术，AI大模型能够自动提取图像中的关键特征，并进行精确的分类和识别。与传
AI大模型与传统机器学习在多个方面存在显著的区别。以下是对这些区别的介绍： 一、模型规模与复杂度 AI大模型 ：通常包含数十亿甚至数万亿的参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这些模型结构复杂，由多个神经网络层组成，每个层都包含大量的神经元和权重参数。 传统机器学习 ：模型规模相对较小，参数数量通常只有几千到几百万个，模型结构相对简单。 二、训练数据需求 AI大模型 ：需要大规模、多样化的数据进行训练，包括海量的文本、
训练自己的AI大模型是一个复杂且耗时的过程，涉及多个关键步骤。以下是一个详细的训练流程： 一、明确需求和目标 首先，需要明确自己的需求和目标。不同的任务和应用领域需要不同类型的AI模型，因此在选择和训练AI大模型之前，需要明确自己的具体需求，比如是进行自然语言处理、图像识别、推荐系统还是其他任务。 二、数据收集与预处理 数据收集 根据任务需求，收集并准备好足够的数据集。 可以选择公开数据集、自有数据集或者通过数据标
AI大模型在自然语言处理（NLP）中的应用广泛且深入，其强大的语义理解和生成能力为NLP任务带来了显著的性能提升。以下是对AI大模型在NLP中应用的介绍： 一、核心应用 文本生成 AI大模型通过学习海量的文本数据，能够生成结构化、连贯的文本段落。 在新闻写作、创意内容生成等场景中，AI大模型展现出了卓越的效果。例如，GPT系列模型可以生成完整的文章、技术文档，甚至是代码片段。 自动问答系统 AI大模型通过对问题和上下文的深度理解，能够准
10月23日，腾讯音乐娱乐集团与中兴通讯宣布建立战略合作伙伴关系，合作内容不仅限于音乐产品层面，更将深入音乐AI技术等多个维度，旨在全面提升用户的音乐娱乐享受。
10月21日新闻，霍尼韦尔（Honeywell）携手谷歌云（Google Cloud）达成合作，旨在将生成式人工智能Gemini引入工业领域，共同推动工业智能化进程。
在10月23日的北京时间，高通技术公司正式揭晓了与谷歌的一项全新多年技术合作协议，双方旨在携手促进汽车行业的数字化革新。该合作聚焦于骁龙数字底盘、Android汽车操作系统以及谷歌云技术，旨在共同研发一个标准化的参考平台。该平台将运用生成式人工智能（GenAI）技术，为汽车座舱领域带来革新性解决方案。
近日，Facebook母公司Meta正式发布了一批来自其研究部门的新AI模型，其中一款名为「自学评估器」(Self-Taught Evaluator)的模型尤为引人注目。该模型或将成为降低AI开发过程中人类参与度的一条新途径。 此次发布紧随Meta在8月份发布的一篇论文之后，该论文详细介绍了自学评估器的技术原理。该模型借鉴了OpenAI最近发布的o1模型中的「思维链」技术，通过这一技术，模型能够将其输出进行可靠判断。 思维链技术通过将复杂问题拆解为一系列更小、更具体的逻
在北京时间10月23日，高通公司首席执行官克里斯蒂亚诺·安蒙（Cristiano Amon）于周二透露，能够直接在设备端处理人工智能（AI）功能的新型手机预计将在未来几年内广泛普及。本周，高通公司推出了新版本的骁龙处理器。
阿里巴巴达摩院开源CoI-Agent：一键生成科研idea的AI研究助手，阿里巴巴达摩院最近开源了一款名为CoI-Agent的AI工具，可以帮助科研人员自动生成科研idea。这个工具可以根据输入的论文主题，快速生成相关的科研idea，
AIGC文创抢占1000 亿赛道！2024杭州文博会“AIGC文化产业创新大会”成功举办！，10月17日，“AIGC文化产业创新大会”成功举办。大会由杭州文化创意产业博览会组委会办公室指导，无界AI、杭州市文化产业促进会主办，浙江省创意设计协会等机构协
人工智能芯片的需求正处于迅猛增长的阶段，然而，对于半导体设备制造商来说，这一需求的激增并未总能转化为可观的利润增长。 本周，这种差异化的市场趋势尤为显著。台积电在周四发布了其第三季度财报，业绩强劲，并预测今年来自“服务器人工智能处理器”的收入将实现超过两倍的增长，其中就包括了英伟达广受欢迎的芯片产品。
在今年的甲骨文全球云大会上，甲骨文公司推出了一款面向企业的创新开发基础设施——GenDev（Generative Development for Enterprise）。这款基础设施旨在通过前沿的开发技术，赋能开发人员迅速构建复杂的应用程序，并让这些应用能够便捷地融入AI驱动的自然语言界面和以人为本的数据管理。
使用AI大模型进行数据分析的技巧涉及多个方面，以下是一些关键的步骤和注意事项： 一、明确任务目标和需求 在使用AI大模型之前，首先要明确数据分析的任务目标，这将直接影响模型的选择、数据收集和处理方式以及后续的分析步骤。 确定需要分析的数据类型、规模和复杂度，以便选择合适的AI大模型。 二、高质量数据收集与处理 数据来源 ：从可靠的来源收集数据，如互联网公开数据、企业内部数据或第三方数据提供商。确保数据的质量和多样性
AI大模型在不同领域有着广泛的应用实例，以下是一些具体领域的应用案例： 一、金融领域 智能投顾助手 ：某券商龙头以智能投顾助手为切入点，构建证券领域大模型能力。AI大模型结合领域大模型意图识别、多轮交互及证券行业投研报告、数据分析能力，精准理解并响应客户经理需求，匹配合适的投资组合或基金产品。同时，自动生成个性化营销沟通话术，辅助客户经理展业，内容生成效率提升90%以上，辅助提升20%展业成功率。 知识文件管理 ：诺亚
AI大模型的伦理与社会影响是一个复杂且多维度的话题，以下是对其伦理与社会影响的分析： 一、伦理挑战 数据隐私与安全性 AI大模型学习通常依赖于大量的个人数据。在收集、处理和使用这些数据时，必须确保个人隐私得到保护，防止数据泄露和滥用。 对于敏感数据的处理，如生物识别信息或健康记录，需要遵循更严格的隐私和安全标准。 偏见与歧视 AI大模型可能会从训练数据中继承偏见，导致对某些群体或个体产生不公平的决策。 这需要在模型训
10月22日，通用汽车宣布已成功将人工智能（AI）技术融入其生产体系，旨在提升质量控制效率，辅助工厂设备检测，并确保车辆软件无虞。 通用汽车所采用的集中式测试与验证机制，旨在从源头确保软件在新车型投放市场时能准确无误地运行，有效规避可能因代码问题引发的昂贵延误。