相信每个人者可能都经历过这样一种挫败感——当你拿起手机调出语音转文字功能口述一封邮件时,却发现手机并未联网,无法使用这一功能。现在,随着新一代边缘人工智能芯片的问世,人工智能可直接嵌入各类设备当中,将大大减少这种令人挫败的情况发生。
因人工智能(AI)发展而产生的工作替代,我们认为应该从产业角度去做一个理性、客观的分析。
斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所(HAI)发布了《2024 人工智能指数年度报告》(2024 AI Index annual report)。该报告确定了人工智能的主要趋势,例如自 2022 年以来,生成式人工智能投资增长了 8 倍。
今天,斯坦福 HAI 研究所发布了第七个年度的 AI Index 报告,这是关于人工智能行业现状的最全面的报告之一。
《新一代人工智能发展规划》于2017年7月国务院印发同年12月《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》由工业和信息化部发布;
随着人工智能的发展,越来越多的行业都或多或少会受到该技术的影响。在博主之前的文章中,分析了人工智能、大数据以及VR对教育行业的影响,本文将分析人工智能对银行业的影响。
市场研究与咨询顾问公司Gartner预测,2018年全球和人工智能(AI)相关的商业价值总计将达1.2万亿美元,较2017年增加70%。到了2022年,人工智能相关商业价值估计将达到3.9万亿美元。
(微信公众号 点滴科技资讯) 尽管银行业对新技术感到兴奋,但仍采取比较谨慎的方式。 德意志银行首席执行官约翰•克莱恩(John Cryan)曾经提出将其98000名员工中的一半用机器人代替。上个周末他戏剧性的下台意味着他将无法兑现这一承诺,但对于金融危机以来的十年间还在为盈利苦苦挣扎的银行业来说,投资者经常会听到其他人在多个场合谈论人工智能对银行业带来革命性影响的潜力。 前花旗集团首席执行官VikramPandit--作为金融科技的布道者 - 预计五年内30%的银行职位可能会被人工智能取代。日本的瑞穗金融集
在人工智能成为热门话题的今天,许多人也开始忧心自己未来是否会被机器人所取代,更有极端的例子,认为未来社会只有机器人需要劳动,便早早放弃工作,一心等待着那一天的到来。随着人工智能技术的不断发展、应用场景的不断增加,企业对岗位和人才也应当做出全新的界定。
亚马逊网络服务(AWS)、微软、谷歌、IBM等公司在过去一年中增加了数十种云计算人工智能工具,并且具有不同程度的复杂性。这些平台是否选用这些工作负载取决于人工智能和机器学习如何适应企业的业务战略。尽管
人工智能云服务(AI as a Service )是目前主流的人工智能平台的服务方式,它会把几个常见的人工智能服务进行准确划分,并通过云端提供单独或者打包的服务。模式类似于WordPress中的博客有很多在线的插件,用户可以根据自己的需要免费或者付费的方式下载并安装自己需要的博客插件。国内常见的案例有阿里云、华为云、腾讯云、百度云都有自己的人工智能服务平台。
“人工智能”这个词每天被到处乱用。你听到开发者们说他们要学习人工智能。你也会听到管理者说他们要把人工智能技术应用他们的服务中。但他们往往并不了解人工智能。
技术进步呈现出翻天覆地的变化。昨天的热门科技转眼间就成了明天的旧新闻。我们生活在一个人工智能飞速发展的时代。就像是每一周,人工智能领域都会出现重大突破,而且都会创造新的记录。如果你还不知道物联网,人工
IPO招股书披露的一连串数据中,话题性最强的依然是亏损情况。2018年到2020年期间,第四范式分别亏损3.72亿元、7.18亿元、7.5亿元,2021年上半年的亏损则进一步扩大为11.87亿元。过去三年半的时间里,第四范式已经烧掉30.72亿元。
与中型市场公司或初创公司相比,生成式人工智能(GenAI)为企业提供了新的机遇,包括:
2024年开年,硅谷科技圈就被新一轮的裁员恐惧所支配:谷歌在两周时间内裁掉1000人,而整体受影响的员工总数可能达到 1.5 万人。根据相关媒体报道,受影响最严重的部门主要是「大客户销售」(LCS)团队,一个已经大量使用生成式AI的部门,因此很多员工怀疑这次裁员很有可能与AI替代了自己的工作有关。
全世界公认的人工智能的创新中心有两个,一个是中国东海岸,另一个是美国西海岸 。这两个地方一直在进行激烈的科学竞争。
但随着被解决的问题逐渐增多,人工智能也开始逐步走进深水区,面临更加复杂的场景和需求。
软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务,但是人工智能即服务呢?!
随着第四次工业革命(人工智能)的到来,几乎所有的大公司都在AI领域布局自己的版块。在日常生活中,我们每天都能感受到人工智能带给我们的便利,比如智能手机、智能穿戴、智能机器人、互联网大数据搜索等等。
过去一年多,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)集中爆发,并衍生出文生图、文生视频、文生音乐等多模态应用,让人们感受到了人工智能蕴含的无限潜力与可能性。
美国分支银行业务与信托公司(BB&T Corp.)因谨慎采用先进科技而著称。这就是为什么该公司高管热心于将人工智能和机器人技术应用到后端办公室、客户服务和合规操作的举动会让分析家和经济学家感到诧异。 该公司联合美国富国银行集团(Wells Fargo & Co.)及其他国家银行和跨地区银行花费数亿美元投入客户模式的数据挖掘,他们相信在未来这会大幅节约成本。在4月20日公布第一季度业绩报告时,该公司表示:“我们正投资利用人工智能和机器人技术来降低处理成本。这不仅对我们来说是一个重大的机会,坦白讲,对所
AI,即人工智能,是指计算机系统的发展,可以执行通常需要人类智能才能完成的任务,例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。在金融领域,人工智能已成为重要的投资和研究领域,因为它有可能通过自动化流程、提高准确性和为决策提供有价值的见解来彻底改变行业。人工智能有可能简化运营、降低成本并增强金融领域的整体客户体验,使其成为公司和金融机构的宝贵工具。此外,人工智能可以帮助检测欺诈、管理风险并产生新的收入来源,使其成为金融业日益重要的一部分。
随着越来越多的企业采用云计算技术,企业的业务结构出现了显著差异,工作流程变得更加精简。人工智能提供了全新的层面来优化工作系统,并通过形成的模式进行数据分析,为客户提供更好的服务质量的解决方案。人工智能系统能够监控和管理出现的问题并自行解决,这反过来又会让技术开发人员将注意力集中在提高企业的战略价值上,而不是系统维护上。
全球人工智能(Artificial Intelligence, AI)在药物发现中的应用,按应用(候选新药、药物优化和再利用、临床前试验和批准、药物监测、寻找新的疾病相关靶标和通路、了解疾病机制、聚集和综合信息、形成和鉴定假设、新药设计、寻找旧药的药物靶标和其他)、技术(机器学习、深度学习、自然语言处理和其他)、药物类型(小分子和大分子)、服务(软件和服务)、适应症(免疫肿瘤学、神经变性疾病、心脏病和其他疾病)。最终用途(合同研究组织 (CRO)、制药和生物技术公司、研究中心和学术机构等)行业趋势和到 2029 年的预测。
人工智能芯片也有通用、专用之分,在商业化道路上也有着不同的选择。 8月中旬,人工智能芯片初创公司寒武纪获得1亿美元的A轮融资,至此成为该领域的第一个“独角兽”,紧接着,9月初,华为在IFA 2017上
自从1956年达特茅斯人工智能夏季研讨会首次提出“人工智能”的概念以来,两起两落,到现在第三次浪潮,人工智能已经可以算是完成特定任务的“弱人工智能”了,看人脸、听语音、下围棋、甚至是限定场景下的自动驾驶与四肢协调运动。
通过强大的云计算平台,人工智能研究人员已经能够在较短的时间训练更复杂的神经网络,这使得AI能够在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等许多领域取得进展。
② 马斯克谈了制约AI发展的因素,去年是AI芯片供应紧张,今年降压变压器将成为瓶颈。
1月20日消息,据彭博社报道,OpenAI 首席执行官山姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 正在筹集资金建设半导体生产设施,生产用于人工智能 (AI) 应用的处理器 。他相信人工智能技术将在未来几年变得足够普遍以支持他们自己的半导体供应链。报道称,这家合资企业未来可能将与英特尔、台积电和三星代工等公司竞争。
人工智能技术的发展,推动了机器人技术的不断进步。机器人技术在工业、医疗、服务等领域发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍人工智能的机器人技术。
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捷通华声作为国内领先的金融智能客服、智能外呼等人工智能产品及解决方案供应商 ,受邀出席了此次大会,并展示了包含智能语音导航、全智能客服、智能外呼系统、智能语音分析系统等在内的灵云人工智能联络中心(AICC) 在行业内的落地应用,成为大会焦点。
人工智能技术发展的主要障碍在于投资成本,投资成本影响短期内的回报。而当时机成熟时,投资AI的公司却可以获得巨大的回报。在最近的一份报告中,麦肯锡预测人工智能领头企业未来将会实现现金流翻倍。
对于与人工智能(AI)有关的就业动态来讲,2020年将是极其重要的一年,人工智能将带动整体工作机会的正增长。 受人工智能影响的工作数量将因产业而异;2019年时,卫生保健、公共部门与教育领域的就业机会将持续增加,但制造业会遭受最大冲击。从2020年起,人工智能所创造的工作机会将足以弥补其取代的数量,Gartner预计在2025年净新增就业数将达到200万个。 在过去,许多重大创新都曾经历过引发失业潮的过渡期,但随后就会复苏,并紧接着开始业务转型,人工智能未来也很可能会依循这个路线来发展。人工智能将提高许多工
【导读】英国著名的MMC Ventures风险投资公司发布关于人工智能领域的125页行业报告,详细展示人工智能发展现状与投资机会。 ▌MMC Ventures机构简介 ---- 成立于2000年,M
【概要】世界经济论坛和德勤公司发布报告《金融服务的新规则——认识人工智能如何变革金融系统》,指出人工智能正在从根本上变革金融服务的基本规则。主要内容如下:
现在社会中人工成本是非常大的,因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多,尽可能的减少人为操作,这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力,提到机器操作不得不说的就是人工智能技术,越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术,从而减少人工成本的支出,让机器代替人力操作,比如现在比较火热的智能识别图像识别技术,那么智能识别图像识别采用了什么原理?智能识别图像识别有哪些应用?
走到今天,联想之星大概已经投资了七八十个人工智能项目,从五六年前的技术平台到现在医疗、金融、教育等行业的智能化,我们已经打造了一个超过两三百亿估值的组合。人工智能有非常广阔的前景,人工智能也一定会改变我们的世界。根据这五六年来布局人工智能的经验和教训,我们今天来跟大家谈谈人工智能的残酷真相。 __三个关于人工智能的残酷真相__ 月球车也好,超市机器人也好,无人机也好,看起来高大上,坦率地说,其中有一部分还并没有真正的做出来,还有另一部分现在还只是工程的样机,还只是在初期实验的过程中,还有很多受制于成本、
陈桦 编译自 DeepMind Blog 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 人类,可以在行动之前预想到后果,这是我们认知能力中一种强大的工具。 举例来说,当我们将玻璃杯放在桌子边缘时,我们很可能
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难,但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难,并试着解决它们。
我们都熟悉“人工智能”这一概念。毕竟,这个词常常在热门电影中出现,如《终结者》、《黑客帝国》、《机械姬》。 但最近你也可能常常听到其他术语,如“机器学习”和“深度学习”,这些词有时与人工智能交替使用。 首先我将简单介绍一下人工智能( Artificial Intelligence ),机器学习( Machine Learning )和深度学习( Deep Learning )三者的区别。 然后,我将分析人工智能和物联网为何是不可分割的,技术的不断进步和融合逐渐为为人工智能和物联网爆炸奠定了基础。 三者的区别
在对话型人工智能(AI)研究中,存在趋势即朝着开发参数更多的模型方向发展,如 ChatGPT 等为代表的模型。尽管这些庞大的模型能够生成越来越好的对话响应,但它们同时也需要大量的计算资源和内存。本文研究探讨的问题是:一组小模型是否能够协同达到与单一大模型相当或更好的性能?
人工智能最根本的影响就是对生产力效率的大幅提高。 中国的人口红利消失,需要大幅提高生产力才能维持经济。所以,人工智能大大规模普及是大势所趋,大部分行业会大量采用自动化。但是代价是收入差距的扩大。 人工智能时代,数字技能会越来越重要 重复性、可预测的工作都容易被替代。 效率提高带来的成本大幅节约 对于中等工作冲击最大,低等工作由于成本原因长期存在,高端的工作内容改变。 通过改进现有技术实现全自动化的职业只占极小比例,但几乎所有职业涉及的 工作内容都可自动化,部分工作内容的自动化可能 改变工作流程,彼时人类只需
AiTechYun 编辑:Yining 微软正在对人工智能和机器学习进行大笔投资。微软计划在Windows 10中加入更多人工智能功能。这个软件巨头在今天为开发者公开了一个新的人工智能平台Window
本文探讨了人工智能如何助力实体经济,并提出了三个层面的推进措施:1. 提高生产效率,降低生产成本;2. 加大数据开放,推进数据治理;3. 加深实体经济领域的场景探索。
2022年2月7日,Nat Rev Drug Discov发表了波士顿咨询公司Christoph Meier等人的文章。文章从多个角度回顾和分析了AI技术对小分子药物发现的影响。
我们都熟悉“人工智能”这个词。但你最近可能听说过“机器学习” ( Machine Learning )和“深度学习” ( Deep Learning ) 等其他术语,它们有时会与人工智能 ( AI ) 互换使用。因此,人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不清楚。 关于这个主题的文章通常都有很多的高等数学、代码,或者是其他令人困惑的高层次,以致于无法触及。 通过本文,您将了解AI和机器学习的基础知识。此外,您将了解最流行的机器学习类型深度学习是如何工作的。
大数据文摘转载自学术头条 近日,斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)发布了《2023 年人工智能指数报告》(Artificial Intelligence Index Report 2023)。这是该机构发布的第 6 份年度报告,分析了人工智能的影响和年度趋势。 新报告显示了 2022 年 AI 行业的几个主要趋势: AI 在许多基准测试中继续发布最先进的结果,但在几个方面的同比改进微乎其微。此外,达到基准饱和的速度也在增加。许多用于衡量 AI 进展的传统基准测试,如 ImageN
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