OMNIVISION宣布智能面部识别传感器

OV01D1R传感器采用OMNIVISION创新的集成摄像头解决方案,在单一、低功耗摄像头中包含单色红外 + AON
OMNIVISION,一家领先的全球半导体解决方案开发商,包括先进的数字成像、模拟和触摸和显示技术,今天宣布推出新的OV01D1R智能CMOS图像传感器,这是计算行业的第一款传感器,用于人体存在检测(HPD)、红外(IR)面部认证和始终开启(AON)技术,同时保持低功耗,独立于笔记本RGB摄像头操作。图片{ width=60% }


随着对隐私和即时、无触摸登录的需求日益增加,生物识别认证和HPD在笔记本电脑中变得越来越普遍。HPD传统上是由RGB传感器的AON流进行动力支持的。然而,当RGB传感器被物理隐私快门阻塞时,HPD将被禁用。
“OMNIVISION通过实施全新的传感器设计解决了这个问题,涉及首次集成摄像头解决方案:单色红外 + AON。即使RGB传感器被物理隐私遮挡,分开的OV01D传感器仍然可以实现HPD和面部识别功能。该设备在维持AON的超低功率流动性的同时,2微米(µm)像素在灵敏度和MTF(调制传递函数)方面表现出色,从而使其能够保持HPD和面部认证功能,”OMNIVISION公司计算部销售经理Jason Chiang表示。“此外,由于我们可以将三到四个传感器的功能结合到单个设备中,因此成本和模块设计复杂性得到降低。我们很高兴看到OV01D1R传感器被实现到2025年款笔记本电脑及更高版本中。”
OV01D1R具备创新的单色红外滤色阵列,支持单一感应摄像头中的HPD和面部识别。基于PureCel®像素技术,OV01D1R是一个原始1兆像素(MP)、低功率(4.7mW@3fps)的图像传感器,光学格式为1/6.13英寸。它以每秒30帧的速度提供1280 x 720分辨率。新传感器的应用包括嵌入到笔记本电脑、平板电脑、显示器和网络摄像头以及门铃和家庭安防摄像头中。
OV01D1R现已提供样品,将于2024年第四季度开始大规模生产。有关更多信息,请联系OMNIVISION销售代表:www.ovt.com/contact-sales.
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AI21将混合SSM-Transformer模型Jamba带入Snowflake Cortex AI

合作伙伴关系将为所有Snowflake客户提供AI21的高性能模型 Jamba-Instruct,在与Snowflake AI Data Cloud 无缝集成
AI21,企业级人工智能系统的领导者,今天在 2024 年雪花数据云峰会上宣布,将其最新模型 Jamba-Instruct,Jamba 的指令调整版本,构建于一种新颖的混合 SSM-Transformer 架构,带入 Snowflake AI Data Cloud。图片{ width=60% }


这一合作伙伴关系将使所有Snowflake客户能够访问AI21的 Jamba-Instruct,立即和安全地用于企业。

Jamba-Instruct 很快将在 Snowflake Cortex AI 中可访问,Snowflake 的综合托管服务提供了顶级大型语言模型和向量搜索功能。 AI21 的模型将与 Snowflake AI Data Cloud 无缝集成,使不同专业水平的客户能够与 AI21 的模型互动,无论是专业的AI工程师还是 SQL 开发人员。Cortex AI 通过其对 GPU 基础架构的复杂管理显著加快了使用 AI21 模型的客户的开发时间表,将生成式AI项目的部署流程简化为一种轻松的方式。

“我们很高兴与 Cortex AI 合作,将我们的模型带给全球更多渴望通过人工智能技术创新的客户,” AI21 的首席执行官兼联合创始人 Ori Goshen 表示。“通过 Cortex AI 的无服务器体验、数据安全性和治理,我们知道我们的客户会得到很好的服务。”

这一合作伙伴关系是在 AI21 推出 Jamba 之后进行的,Jamba 是世界上第一款生产级 Mamba 风格模型,为效率和性能树立了新的标准。拥有 256K 的最大上下文窗口的 Jamba 在包括效率、质量和可伸缩性在内的广泛基准测试中优于其他最先进的竞争模型。拥有足以处理相当于 400 页小说的大上下文窗口,Jamba-Instruct,Jamba 的企业就绪版本,在问题回答、文档摘要和构建用于持续和基于参考的对话的聊天机器人等任务中表现出色。在像 Cortex AI 这样易于访问的平台上部署 Jamba-Instruct 将使任何 Snowflake 客户能够实现高功率、有价值的长上下文用例。

“AI21 的开创性 Jamba-Instruct 在 Cortex AI 中提供,我们的客户现在将能够无缝连接其数据,利用 AI21 强大的模型构建变革性的 GenAI 应用,” Snowflake 的人工智能负责人 Baris Gultekin 表示。“我们很高兴与 AI21 进一步拓展合作,致力于简化和确保企业 Gen AI 解决方案的可靠性。展望未来,我们期待将更多的 AI21 模型提供纳入 Snowflake Cortex AI。”

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Matillion革新Snowflake上的GenAI

现代ELT和GenAI平台提供商宣布将Snowflake Cortex AI的开箱即用和对Snowpark容器服务组件的支持推向全面可用性。图片{ width=60% }


今天,在Snowflake数据云峰会2024上,数据管道平台提供商Matillion宣布,通过新的GenAI功能和与Snowflake Cortex AI、Snowflake ML Functions的集成,以及对Snowpark容器服务的支持,将无代码生成式人工智能(GenAI)引入Snowflake用户中间。

Matillion的图形化组件使得将GenAI整合到数据工作流中变得轻松且几乎是瞬间完成,无论技术专长如何。为了实现这一目标,Matillion将在完全托管的Cortex AI基础设施中运行的SQL函数进行了抽象。

新推出的GenAI组件实现了强大的开箱即用用例,包括生成产品描述、从客户评论中提取关键信息、分析情感、总结冗长报告和为全球受众翻译内容。

Matillion首席产品官Ciaran Dynes表示:“随着组织从GenAI的炒作走向实施的现实,Matillion使其快速且易于使用,仅使用现有的数据工程技能,同时完全与Snowflake集成。我们相信,90%的AI工程仍然是关于准备数据的。数据工程师至关重要。”

“我们很高兴地宣布Matillion现在支持所有主要的Snowflake AI功能,在一个无代码、易于使用的平台上提供了一个完整且强大的AI解决方案,与现有的数据工作流集成”,Dynes继续说道。

Snowflake人工智能负责人Baris Gultekin表示:“在Snowflake,我们的使命是为每个业务用户带来人工智能的潜力,无论他们的技术水平如何。像Matillion这样的合作伙伴通过提供推进AI方法和无代码管道平台的创新和进步,使这一使命更易实现,加快AI解决方案开发的速度。我们有巨大的机会在Cortex AI的基础上构建,看到像Matillion这样的公司利用这一机会是激动人心的。”

Matillion还宣布支持Snowpark容器服务组件,这使用户能够在他们的Snowflake账户内直接运行用于数据处理作业的任何开源LLM,确保不会有任何记录离开Snowflake,并且所有数据集具有最高级别的安全性和治理。

“除了通过易于使用的无代码功能将GenAI和LLMs带入更广泛的市场外,我们还通过我们的Snowpark容器服务组件确保受监管、敏感数据的安全和主权”,Dynes补充说道。“Matillion使AI功能直接融入数据管道,并通过我们的Snowpark容器服务集成,为Snowflake用户提供了适应和发展的灵活性,可能利用较小的、专用模型来提高成本、准确性和性能。”

Matillion的Snowpark容器服务集成使客户能够在其Snowflake账户内安全地运行几乎任何开源AI模型,确保数据隐私并根据特定用例进行定制。

Snowflake AI组件的添加是Matillion自2023年末宣布其AI愿景以来推出的一系列新产品中的最新一项。今年三月,Matillion率先推出其平台,将推进ELT和推进GenAI统一起来,以帮助数据工程师更快地构建分析和人工智能管道。

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SAP收购WalkMe以增强客户体验和AI产品

SAP SE(纽约证券交易所:SAP)和WalkMe Ltd.(纳斯达克:WKME)今天宣布,公司已达成协议,根据该协议SAP将收购WalkMe,WalkMe是数字采纳平台(DAPs)领域的领导者。图片{ width=60% }


WalkMe的解决方案帮助组织在不断变化的技术环境中进行导航,通过提供高级指导和自动化功能,使用户能够在任意数量的应用程序之间无缝执行工作流程。这提高了底层应用程序的采用率,从而产生了价值实现。

SAP SE的执行委员会和监事会以及WalkMe的董事会已批准了此交易,交易价格为每股14.00美元,全部为现金交易,代表的股权价值约为15亿美元。此报价代表了2024年6月4日WalkMe收盘价的45%溢价。

拟议的结合将补充SAP的业务转型管理领域的SAP Signavio和SAP LeanIX解决方案,以帮助客户在其转型旅程中。

“SAP首席执行官、SAP SE执行委员会成员Christian Klein表示:“应用程序、流程、数据和人员是成功业务转型的四个关键元素。通过收购WalkMe,我们正在加倍支持我们的最终用户,帮助他们快速采用新解决方案和功能,从而最大限度地实现IT投资的价值。”

WalkMe:专注于分析采用和业务转型

WalkMe首席执行官Dan Adika表示:“我们很高兴与SAP合作。此次收购标志着我们旅程中的一个重要里程碑,为我们提供了增强产品提供和扩大市场覆盖所需的资源和客户基础。”。“通过利用SAP广泛的生态系统,我们有望开启巨大的增长机会,并为客户提供更大价值。我们期待与SAP一起迎接充满创新和卓越服务的未来。”

WalkMe帮助组织通过使软件及其所启用的工作流程的使用保持一致、有效和高效,从而提高企业生产力并降低风险。其DAP在组织的应用程序架构之上运行,检测人们遇到摩擦的地方,并提供他们完成任务所需的定制支持和自动化,就在工作流程中,横跨任何应用程序。重要的是,WalkMe将继续全面支持非SAP应用程序。

很快,WalkMe将推出 WalkMeX 联合助手,该助手将利用WalkMe的上下文意识和人工智能为任何工作流程建议最佳的下一步。WalkMeX 有能力始终保持开启状态,作为任何应用程序的覆盖层,包括公司在其环境中使用的来自不同供应商的助手。将WalkMe的采用能力与 SAP 的助手 Joule 整合,将为所有 SAP 客户提供AI助手和生产力增益。此外,将独特的电子学习功能与 SAP Enable Now 解决方案整合到一起,将成为SAP未来以人为中心转型方法的核心。

此收购交易受惯例的封闭条件,包括收到WalkMe股东批准和必要的监管批准等,预计将在2024年第三季度完成。对SAP 2024财年的非IFRS每股收益的交易影响预计不会对其产生实质影响。

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SAP收购WalkMe以提升客户体验和AI产品

SAP SE(纽约证券交易所:SAP)和WalkMe Ltd.(纳斯达克:WKME)今天宣布,两家公司已达成协议,根据协议,SAP将收购WalkMe,一家数字采用平台(DAPs)领先提供商。图片{ width=60% }


WalkMe的解决方案帮助组织应对持续的技术变革,通过为用户提供先进的指导和自动化功能,使他们能够在任意数量的应用程序上无缝执行工作流程。这导致潜在应用程序的更高采用率,从而带来了价值实现。

SAP SE的执行委员会和监事会以及WalkMe的董事会已批准了这笔交易,每股以14.00美元的全现金交易价格,代表了约15亿美元的股本价值。收购价格相当于2024年6月4日WalkMe收盘股价的溢价幅度为45%。

计划中的组合将补充SAP的关于SAP Signavio和SAP LeanIX解决方案的业务转型管理组合,以帮助客户在他们的转型旅程中。

“应用程序,流程,数据和人员是成功业务转型的四个关键要素,” SAP SE执行董事会成员兼CEO Christian Klein表示。“通过收购WalkMe,我们将加倍支持我们的最终用户,帮助他们快速采用新解决方案和功能,以最大限度地发挥IT投资的价值。”

WalkMe:专注于分析采用和业务转型

“我们很高兴与SAP合作。这次收购标志着我们征程中的一个重要里程碑,为我们提供了增强产品提供和扩大市场影响力所需的资源和客户群,”WalkMe的CEO Dan Adika表示。“通过利用SAP广泛的生态系统,我们有望开拓巨大的增长机会,并为我们的客户提供更大价值。我们期待着一个充满创新和卓越服务的未来。”

WalkMe帮助组织提高企业生产力,降低风险,通过使软件及其启用的工作流程的一致,有效和高效使用。它的DAP在组织的应用程序景观之上运行,检测人们遇到摩擦的地方,并为他们提供他们完成的工作所需的定制支持和自动化,让他们能够在任何应用程序中流畅地完成工作。重要的是,WalkMe将继续全力支持非SAP应用程序。

不久,WalkMe将推出WalkMeX副驾驶员,它将利用WalkMe的情境感知和人工智能为任何工作流程建议最佳的下一步。WalkMeX具有始终在线的功能,作为覆盖在任何应用程序上的覆盖层,包括企业在其景观中使用的来自不同供应商的副驾驶员。将WalkMe的采用功能与SAP的副驾驶Joule集成,将为所有SAP客户提供AI助手和生产率增益。此外,将SAP Enable Now解决方案中的独特电子学习功能与WalkMe集成将成为SAP未来以人为中心的转型方法的中心。

该收购交易受惯例的结束条件约束,包括获得WalkMe股东批准和必要的监管批准,并预计将于2024年第三季度关闭。该交易对SAP 2024财年的非IFRS每股收益的影响预计无实质性影响。

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Qlik与AWS合作加速企业AI采用

Qlik和AWS的合作将通过新的投资推进可信生成AI解决方案的创新。图片{ width=60% }


根据一项多年协议,此合作将支持AI应用程序开发,改善客户的数据利用率,简化数据合规性,并加速AI技术的采用。
通过其在AWS上的Qlik Cloud解决方案,超过7,000家现有客户可以体验到益处。
Qlik®,一家全球数据集成、分析和人工智能(AI)领导者,今天透露它已与亚马逊网络服务(AWS)签署了战略合作协议(SCA)。通过将Qlik的解决方案与AWS云和生成AI技术结合,新的有针对性的投资将简化可信企业AI的路径。
Qlik全球销售执行副总裁Casey George表示:“我们与AWS的SCA将加速客户利用数据和AI锐利竞争优势的能力。我们共同投资于使AI更具体和可操作,以使公司能够充分利用其数据基础。这种专注的合作将提供实用的、行业特定的应用。”
AWS技术合作伙伴管理董事Chris Grusz表示:“与Qlik的这种合作帮助客户更有效地利用先进的分析和云技术在生成AI部署中。我们的共同努力旨在简化企业如何集成和利用AI以获得可衡量的收益。”
Qlik和AWS将在一系列战略倡议上展开合作,每个倡议均旨在在四个关键领域提供具体的益处:

  • 推动AI应用开发:SCA将加速协作创新,使客户能够从生成AI应用中获得价值,包括与AWS生成AI服务的无缝集成,如Amazon Bedrock,这是一个完全托管的服务,通过单个API提供来自领先AI公司的高性能基础模型(FMs)的选择,以及组织构建生成AI应用所需的广泛功能集,包括安全性、隐私性和负责任的AI。
  • 增强SAP数据利用:此合作将允许客户通过迁移其数据环境从而从其SAP数据中获得更大价值,实现现代解决方案,利用Qlik的广泛数据集成能力,涵盖SAP和非SAP数据源。
  • 简化数据合规性:此合作将进一步促进在额外AWS区域内的合规、隐私和主权要求。这将支持客户迁移和创新,同时使其符合关键监管标准,如美国的FedRAMP。
  • 加速AI技术采用:Qlik和AWS将加强共同营销和联合销售的努力,通过投资加速客户在可信企业AI方面取得成功。

HARMAN总裁Nick Parrotta表示:“我们与Qlik和AWS的长期参与已经赋予HARMAN通过强大数据和分析基础增强企业运营的能力。通过这一合作,HARMAN数字化转型解决方案还帮助我们的客户简化、现代化企业运营,并采用基于AI的不同iators。”
Parrotta进一步补充道:“我们加强了与Qlik的合作,为HARMAN数字化转型解决方案的企业客户提供更好的数据驱动解决方案,包括基于生成AI的洞见、上下文建议、大规模数据处理、嵌入式图表、分析和受管的自助服务。”
此SCA旨在简化基于云的数据集成、分析和AI解决方案的企业采用。此合作将重点放在增加共同销售倡议,以提供额外支持和资源,简化全球企业如何利用Qlik和AWS的联合能力。



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为什么所有国产大模型都不能分析微博热搜?

文章来源: 新硅NewGeek

“hey siri,告诉我昨晚有哪些新闻”。

你有没有梦想过这样的场景:

清晨刚睡醒,洗漱更衣同时听一下人工智能为您播报昨夜发生的大事,快速掌握世界的最新动态。


但很可惜,现在几乎所有AI都做不到。

换种说法,现在几乎所有聊天机器人,基本都无法回答“最新发生”的事件。

前段时间,路透社新闻研究所和牛津大学发表了一份标题为《我做不到:生成式人工智能对话机器人是如何回应有关新闻的问题》的研究报告。

图片来源:由GPTNB生成



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国内量子软件公司“微观纪元”完成数千万元Pre-A轮融

钛媒体App独家获悉,国内量子软件公司“微观纪元”近日完成数千万元的Pre-A轮融资,本轮融资由合肥高投和昆仑资本联合领投。融资资金将主要用于开展量子计算在生物质相关产业应用及新材料研发及生产的相关部署。


据悉,微观纪元(合肥微观纪元数字科技有限公司)成立于2022年,主要研究量子计算相关的软件算法应用。其初期产品主要用于生物医药和新材料等化学领域,通过高精度的量子化学计算方法,帮助生物医药企业或新材料企业完成分子材料配方设计。通过两年多的技术及产业经验积累,目前微观纪元正在构建一套以量子计算+AI为基础的干湿结合实验及生产平台,聚焦高效节能生物能源及新材料的研发生产。实际上,所谓量子产业,是由量子基础平台、量子专用软件和行业应用软件构成。量子基础平台主要提供量子算力,量子专用软件则用于研究数理模型,行业应用软件则是结合了各领域的应用知识,用于解决行业问题。传统AI算法本质上是基于统计学衍生出来的,它需要大量的数据集做支撑,会面临数据集不足、数据精度低、数据质量差等问题。而生物医药、新材料等领域对数据量要求极大,且数据成本较高,质量不佳的数据也会直接影响计算效果。量子应用的算法逻辑从第一性原理出发,基于基础物理定律,对分子的物理化学性质和材料性能做预测,无需大量实验数据,就能获得分子层面较好的研发效果。且量子力学对材料数据更精细,能获得更高精度的测算结果。

量子产业在过去一年取得了较大进展,谷歌、IBM纷纷展示了最新的计算成果。其中,谷歌发布了能改善量子计算纠错效果的技术,IBM则发布了全球首个模块化量子计算系统IBM Quantum System 2。而量子计算机硬件发展速度,会影响着整个产业的进程。

微观纪元创始人兼CEO吕川对钛媒体App表示,“量子在发展及实际产业应用过程中还有许多要解决的问题,除了极高的跨领域协同能力外,当前复杂产业需求对跨尺度计算中的算法及预测模型都有新的体系创新的缺口。为解决产业实际痛点,微观纪元着力发展覆盖从计算模拟、湿实验验证、实际生产及生产工艺优化的整套产业技术能力。”

具体到人才方面,微观纪元核心团队主要来自中科大少年班,由于中科大的交叉培养机制,他们同时具有生物、化学、AI等背景,同时也和国内顶级的高校院所和企业合作,有着较强的研究能力和学术积累。而且,公司吸纳了清华、浙大、墨尔本大学等高校人才,涵盖量子算法研究、软件工程、计算架构等不同环节,打造了一支多元化的研究团队,对量子算法及应用有着充分研究。目前,微观纪元已经有40多名员工。

技术产品层面,微观纪元如今在技术上已发展了一套稳定子的量子编码方法,从2022年开始积累了较多专利,且在不同应用场景里有实际案例和客户验证,部分客户的研发工作已走到临床阶段。在这套软件方法平台之下,微观纪元探索出了从量子计算到化学领域应用的方法。微观纪元也在不断探索扩大业务范围,如2022年专注于小分子药物产业研发,2023年推出核酸类药物的设计,并探索抗体抗原类药物的蛋白质设计。在材料领域,微观纪元则开始探索生物高分子材料,和生物基水凝胶等材料。2024-2025年完成构建高效生物能源平台并为实际生产的先行工艺测试工作做好准备。

落地层面,微观纪元的主要应用领域是医药领域和材料领域。目前,公司已经将产品应用到药企的药物设计管线流程里,参与设计了如小分子、核酸类药物,推进量子计算的产业落地。吕川表示,传统材料领域的人对量子计算的了解并不多,但生物和化学工程师对计算工具的了解越来越多深刻,对量子化学和结构生物学的应用有更好的认知和接受度。

在商业模式上,微观纪元与量子计算机硬件公司合作,提供量子软件和应用层面的工具,打造算力和软硬件一体化的供应链。发展至今,微观纪元的客户数量从2022年的10多家,增加到30多家。此外,微观纪元的产品已开启出海日程。中国的量子计算水平和能力处于世界前列,微观纪元也将产品销往俄罗斯,落地于能源、化工企业,推动我国量子产业的海外市场输出。吕川向钛媒体App强调,“如今量子计算机刚刚起步,谷歌实现量子霸权至今不过4年时间,我们原则上认为量子计算机在未来5-10年可以超过经典计算机的局限。”

针对本轮融资,领投方之一的昆仑资本表示:“昆仑资本十分看好量子计算的应用前景。作为大国博弈的前沿技术,量子计算在制药、材料科学、组合优化、金融和能源等领域都有着巨大应用前景。微观纪元作为国内量子计算应用的先行者,率先通过混合算力的方式将量子算力在生物医药和材料科学领域实现落地,赋能新药和新材料的研发和生产。期待未来微观纪元持续构建以量子计算+AI 为基础的干湿结合实验和生产平台,延伸产业链条并拓宽以绿色能源为代表的新型应用场景,更好地推动量子算力的海内外发展和应用。”

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马斯克与AI教父互呛!高手过招,果然招招致命...

就在最近,两个AI领域的重量级人物隔空吵了起来,大家你来我往,火药味十足。其中的一方是图灵奖得主,Meta首席AI 科学家杨立昆(Yann LeCunn) ;另一方则是涉猎多个重要产业的全球首富埃隆.马斯克(Elon Musk) 。


两人隔空吵架,唇枪舌剑,几个回合下来互不相让,让战火不断升级。

“你喷我是“万恶资本家,人品太次”,我喷你“毫无建树,不学无术”,科技圈的互呛让人快乐。” 照例,让我们先来了解一下事情的始末经过。事件的起因是源于宇宙级网红马斯克所发出的一条招聘启示。

最近的马斯克人逢喜事精神爽,给自己的xAI拿到了60亿美元的超级融资。有了钱以后,马斯克最先想到的事情便是招揽人才。他的行动非常迅速,很快就在线发布了一条招揽八方人才的状态。

令人意外的是,这条招聘启示引来了杨立昆的“阴阳怪气”,他直接在马斯克的状态下进行嘲讽,”如果你能忍受这样一位老板,那就加入xAI。这位老板声称,你正在做的事情将在明年由AI替代解决(没有压力);声称你正在做的事情会毁灭人类,必须停止或暂停(耶,放六个月的假!);声称想要对真理进行最严格的追求,但却在自己的社交平台上散布疯狂的阴谋论。” 与此同时,杨立昆还对马斯克自诩为言论自由的坚定支持者这一立场进行了讽刺,指责他在X上散布未经验证的信息:X今年3月曾撤下了马斯克转发的一条帖子,原因是该帖子违反了平台规定。

敢和世界首富+宇宙网红硬刚,这个杨立昆绝非nobody。有着“AI教父”之称的杨立昆是Meta的首席科学家,图灵奖的获得者,纽约大学教授。2018年,他和前谷歌副总裁杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton),蒙特利尔大学教授约书亚·本吉奥(Yoshua Bengio)共同获得图灵奖,被人们并称为“深度学习三巨头”。从资历和专业度两方面来说,他是完全有资格和马斯克争一下高低的。

“马斯克反呛对方是“软蛋”,一场骂战引得3000万网友驻足围观。” 对于杨立昆的讽刺,马斯克自然不会善罢甘休。

一些围观群众先是对杨立昆的举动表示疑惑,认为他既然看不惯,完全可以选择自己单干。对此,杨立昆很傲娇地表示:”我是一个科学家,不是一个商人。” 马斯克则直接对杨立昆产生了质疑:”你科学家?那你过去5年做了哪些“科学”?” 不曾想,这个质疑算是直接踹在了钢板上。

杨立昆直接甩出来一个google scholar的链接,给了一个数据:从2022年1月到现在,杨立昆已经发表了80多篇技术论文。除此之外,杨立昆还挑衅的问道,“你呢?”

对此马斯克直接贴脸开大,骂对方是“软蛋”。

在这轮骂战中,很多网友是支持马斯克的,他们认为,杨立昆只是发表了几篇论文,并没有实际产出或建造东西,并没有像马斯克那样真真正正的创造出经济价值。但讽刺的是,杨立昆众多论文中的一篇,1989 年介绍卷积神经网络(ConvNets)内容的,其实是每个驾驶辅助系统使用的 ConvNet,这其中的公司也包括特斯拉。

“马斯克与杨立昆之间的根本分析:AI对人类是否真的存在威胁?” 事实上,这并非马斯克与杨立昆之间的第一次针尖对麦芒。

早在5月25日,俩人就在网上来过一波暗戳戳的较量了。

事件的起因与OpenAI有关。前段时间,OpenAI陷入舆论风波,被人爆料OpenAI一直以来都有让员工签署带有非贬低协议的离职协议的传统。如果拒绝签署,就等于放弃了此前拿到的OpenAI的期权。

对于这条新闻,杨立昆自然是嗤之以鼻的,他对OpenAI直接发动了嘲讽技能,也是“阴阳怪气”的来了一波暗戳戳的讽刺,表示“快逃”。

而马斯克呢,则在一众跟帖后面回复了一个画风迥异的“呲牙笑”表情,整个立场显得很是微妙。不过,大概是因为这次的事件和自己并没有太大的关系,两人之间的矛盾没有持续发酵下去。

事实上,如果仔细分析,会发现马斯克和杨立昆关注的重点都在AI未来的发展上。如果用一句话来总结两人的最核心的分歧,那就是:人工智能的潜在风险与发展速度。

马斯克一直在强调AI的风险,他觉得AI可能对人类构成极大的威胁,甚至会导致“文明的毁灭”。也正因此,他主张对AI的发展进行严格的监管,并呼吁暂停开发比GPT-4更先进的AI系统,以防止潜在的灾难性后果。所以他成立了xAI,目标就是开发能够“思考”和“推理”的通用人工智能(AGI),并确保这些AI系统能够成为人类意志的延伸,而不是独立的,可能失控的实体,主打一个安全先行。”他甚至认为,最早在明年或者是后年,AI的智慧完全有可能会超过世界上最聪明的人类。”

但在杨立昆的眼中,马斯克的说法就是危言耸听。一方面,他认为AI远没有马斯克所说的那么危险。与其说AI要取代人类,不如说AI是在帮助人类更聪明的做自己。另一方面,他也坚信AI将赋予人类更大的权力和能力,他对所谓的AI威胁论一直持不屑态度,认为这种观点是蒙昧主义。他表示,“马斯克和其他一些人可能通过阅读博斯特罗姆的《超级智能》或阅读伊莱亚斯或尤科夫斯基的著作而确信的一个假设。这假定存在硬起飞。也就是说,一旦开启超级智能AI系统,它就会接管世界,摆脱你的控制,使自己更加智能,世界将被毁灭。这简直荒谬,完全荒谬,因为现实世界中没有这样的过程”。

杨立昆还提出,技术奇迹不会凭空出现,所谓的“奇迹”是建立在数年,乃至数十年科学研究的基础上的。”研究想法和结果透过技术论文传递,如果没有科学信息分享,技术进步就会很缓慢。”

由此可见,马斯克和杨立昆在对AI的理念认知上,存在着不可调和的矛盾。那么,你比较同意谁的观点呢?

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研究报告 | 在生成式AI时代,我们还需要团队吗?

文章来源: 未来科技与组织行为

在生成式AI时代,

我们还需要团队吗?

Do we still need TEAMS,
in the era of GENERATIVE AI?···

自古以来,团队合作一直是人类实现伟大成就的基石。无论是企业项目还是学生作业,团队协作都是解决问题的有效途径。


然而,生成式AI的出现是否改变了这一逻辑?AI被认为是提升生产力的利器,它能帮助我们完成任务,激发创新思维。那么,当团队中引入AI后,会发生什么变化?AI能否提升团队的整体绩效?个人在AI的辅助下能否替代团队的工作?还是说,团队本身依然具有不可替代的价值?

为了解答这些问题,我们团队在过去9个月里进行了深入研究,完成了一项实验探索,分析团队与生成式AI协作对任务绩效的影响。这项研究通过两个精心设计的随机控制实验,汇聚了574名参与者的数据,为我们提供了全面而系统的分析。感兴趣的读者可以通过文章结尾的链接下载全文。

Available at SSRN
Li, Ning and Zhou, Huaikang and Mikel-Hong, Kris, Generative AI Enhances Team Performance and Reduces Need for Traditional Teams (May 28, 2024).
Available at SSRN:
https://ssrn.com/abstract=4844976 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4844976

Research Design

我们的研究通过一个预先注册的随机对照实验,考察了生成式AI对团队绩效和流程的影响。参与者被分配到三种不同的团队结构:纯人类团队(Human only team)、单一AI团队(Single AI team)以及每位成员拥有专属AI的多AI团队(Multiple AI team)。实验过程中,各个团队成员需要相互协作,完成两项复杂的专业任务。这种设计使我们能够探讨生成式AI是否能增强团队的任务绩效,以及不同AI结构对团队动态的影响。此次实验共涉及122个团队,包括435名参与者。

此外,为了探讨个体在AI加持下是否能达到与团队相同的绩效,我们设计了第二个研究。在这个研究中,139位参与者与AI合作,完成与团队相同的任务,并使用相同的评分标准进行对比。通过这种设计,我们希望了解个体在AI辅助下的表现是否能够匹敌甚至超越团队的协作成果,以及在何种情况下个体加AI的模式能够有效替代传统的团队模式。

Figure 1 Experimental Design

Research Findings

1.团队中引入生成式AI表现会更好么?

在AI时代,团队合作与AI的结合能否擦出新的火花?我们的研究给出了肯定的答案:引入生成式AI的团队,其绩效…

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