Resecurity, Inc. (美国) 是一家总部位于洛杉矶的全球网络安全服务领导者，自豪地宣布在著名的 Frost & Sullivan 全球外部风险缓解和管理市场 2023 报告中获得认可。{ width=60% }

---

这份年度报告是市场趋势的重要指标，突出了塑造网络安全和风险管理领域的最具影响力的供应商和工具。入选证实了 Resecurity 的创新方法以及在该领域中的关键作用。

Frost & Sullivan 的报告赞扬 Resecurity 的 HUNTER 团队不懈追求尖端研究和情报，确保客户获得最新和可操作的网络威胁情报。这种奉献精神使 Resecurity 实现了持续增长，并保持了每年 100% 的客户保留率。

Frost & Sullivan 的高级行业分析师 Martin Naydenov 指出：“Resecurity 扩大对强大威胁情报的获取的策略，并提高对关键领域的可见性，这证明了其重新定义网络安全范式的承诺。这种做法不仅支持了持续增长，还巩固了其作为该领域领导者的声誉。”

Resecurity 为全球各行业提供服务，为客户提供一个将最新威胁数据与其独特风险概况和环境结合的网络威胁情报平台。结合数字风险保护（DRP）和其他服务，Resecurity 提供了一套全面的解决方案，解决了现代网络威胁的复杂性。

Resecurity 的 CEO Gene Yoo 表示：“我们很荣幸入选 Frost & Sullivan 2023年外部风险缓解和管理市场报告。从如此备受尊敬的行业权威处获得的这一认可证实了我们作为复杂风险管理和威胁情报解决方案主要提供商的地位。”

在 Frost & Sullivan 报告中曝光有望进一步扩展 Resecurity 在网络安全行业中的影响力，因为许多组织依赖 Frost & Sullivan 进行可靠的市场研究和情报。凭借战略合作伙伴关系和广泛的全球存在，Resecurity 定位良好，可以继续扩大规模，向财富100强和政府机构推广其最先进的威胁情报和风险管理解决方案。

随着威胁形势不断发展，网络安全市场变得越来越重要，出现了更复杂的网络攻击和新的安全挑战。组织必须应对传统和新兴威胁带来的挑战。在这种环境下，获得全面、可操作的情报对于领先于威胁行为者并有效保护数字资产至关重要。

探索 AITechPark，了解人工智能、物联网、网络安全、人工智能科技新闻以及行业专家的深入更新！

---

---

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

文章来源：Newin有新

BVP 牵头 Perplexity 2.5 亿美元融资！最新估值 30 亿美元

根据 The Information 最新报道，BVP 正在牵头对 Perplexity 2.5 亿美元的投资，最新估值 30 亿美元。有新 在 4 月份就曾分享过 Perplexity 最新估值达 30 亿美元！一个月翻两倍。

---

▍相比年初估值翻两倍

据悉，这笔新投资是 Perplexity 自 2023 年 3 月以来的第四轮融资，是今年早些时候估值的三倍，其他投资者包括 Databricks、NEA、AIX Ventures、Elad Gil 以及 Nat Friedman。

今年 1 月，Perplexity 刚刚筹集近 7400 万美元，估值达到 5.4 亿美元，3 月初，Perplexity 便以 10 亿美元的估值完成了 5600 万美元的融资。

Perplexity 自 2022 年成立以来，已经吸引了一长串投资者，包括 IVP、NEA、红杉、Bessemer、Kindred 等著名风险投资公司；Nvidia、Databricks、Bezos Expeditions 等战略支持者；以及 Jeff Bezos、Meta 首席 AI 科学家 Yann LeCun、Naval Ravikant、Susan Wojcicki、Elad Gil、Nat Friedman、Hugging Face 的 Clément Delangue 等知名人士。

▍未来或是 Netflix 混合订阅模式

Perplexity 成立不到两年，团队不足 50 人，但用户群已增长至数千万。

CTO Denis Yarats 曾表示，Perplexity 当前的订阅是主要模式，未来肯定会有其他的东西，不排除广告，但像 Google 现在所做的广告形式可能不是 Perplexity 要做的，可以通过有效方法让广告成为对用户有益的方式，如果广告有帮助的话，人们其实并不介意广告。

熟悉 Netflix 的朋友应该知道，自去年以来 Netflix 推出了广告模式，相较于纯净无广告的付费订阅，低价版+广告的形式进一步促进了付费用户的规模，业绩也是持续攀升。

据彭博社报道，Perplexity 今年迄今为止已处理了 7500 万次查询，目前 ARR 为 2000 万美元。快速连续的融资活动反映了公司利用客户和投资者兴趣的战略。

Perplexity 去年曾考虑出售自己，理由是担心训练 AI 模型的成本以及与谷歌等巨头的竞争。

然而，最新一轮融资动态表明，投资者仍然继续押注 Perplexity 的前景，特别是谷歌等老牌搜索巨头市场份额每况愈下的形势下。

CoreWeave 即将在 2025 年 IPO！

根据 The Information 最新报道，CoreWeave 准备于 2025 年 IPO！5月 初，Coreweave 才宣布完成 11 亿美元 C 轮融资！当时最新估值 190 亿美元；随后 5 月 19 日，CoreWeave 宣布从贝莱德完成 75 亿美元债务融资！CEO 表示还要继续筹钱，离上一轮 11 美元融资仅过去两周。

CoreWeave 成立于七年前，最初是一家加密货币挖矿公司，目前运营着至少 14 个数据中心，这些数据中心都配备了 Nvidia 备受追捧的 AI 芯片，将计算能力出租给初创公司和其他开发 AI 模型和软件的公司。

通过围绕 Nvidia 芯片设计数据中心，CoreWeave 表示其服务器可以比竞争对手的云服务更快、更便宜地处理 AI 模型。

过去一年，CoreWeave 通过股权和债务融资了约 100 亿美元，以支付购买 Nvidia 芯片和建设数据中心的费用。其中包括来自 Coatue 和 Magnetar 等华尔街投资者的 10 多亿美元股权融资，以及本月从黑石、凯雷和贝莱德筹集的 75 亿美元债务融资。Nvidia 也是其支持者之一。

Coreweave 高管曾表示，2024 年营收增长 10 倍，约 24 亿美元。此外，CoreWeave 于 11 月举行了自己的二次股票发行，允许员工出售价值 6.42 亿美元的股票，交易由摩根士丹利 (Morgan Stanley) 负责。迄今为止，CoreWeave 已与 Fenwick & West 律师事务所合作开展私募融资工作。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

由于处理器和DRAM的升级，大摩预测每台AI PC的半导体价值将增长20%-30%，PC平均售价也将提高7%。

作者 | 张逸凡
编辑 | 申思琦

台北国际电脑展即将于6月2日隆重开幕。

---

随着展会的临近，各种现象级的AI PC也蓄势待发。

就在上周，联想在业绩会上，首次提出了他们对AI PC的“五要素”定义，引发了行业内外的热烈讨论。
紧随其后，大摩也给出了他们对于AI PC的独到见解和定义。大摩认为，真正的AI PC应该具备以下两大核心特征：
1）配备了专用神经处理单元 (NPU)
2）高处理速度（超过 40 TOPS）

不仅如此，大摩还大胆预测了AI PC的普及将为整个产业带来前所未有的增益。

01

AI PC拉动产业增长

大摩预测，随着处理器和内存的升级，每台人工智能PC的半导体价值将增长20%-30%，PC平均售价也将提高7%。
AI PC与传统PC的主要区别在于增加了专用神经处理单元（NPU）。传统PC使用CPU+GPU架构，而AI PC则采用CPU+GPU+NPU架构。

为了让NPU充分发挥效能，AI PC还配备了更大容量的内存。微软指出，基础AI模型需要16GB内存，标准AI模型则需要32GB，高级AI模型则要求64GB或更多。

基于此，大摩预测：

• 由于处理器 和 DRAM 的升级，预计每台 AI PC 中半导体的价值将增长 20-30%，这将为全球半导体公司带来额外的 300 亿美元收入；
• 更先进的组件（如 NPU、更强大的 CPU 和更大的内存）将推高电脑的平均售价 (ASP)。与普遍的市场共识相比，电脑平均售价 (ASP)将上涨约 7%。

02

AI PC架构趋向于ARM

大摩指出，AI PC时代，随着处理器从x86转向arm架构，预计到2027年，arm架构的PC CPU销量将达到5000万颗，带来100亿美元的收入。
x86和arm是两种主流的处理器指令集。

• x86架构指令长，擅长把多个任务用一条复杂指令表达；
• arm架构指令短，擅长把复杂任务分成多条指令表达；
  这种表达上的差异，使得arm架构有着高性能、低功耗的特点。相比于x86，arm架构更适用于高功耗的AI计算。

目前，高通、NVDA、AMD、联发科都相继推出了基于arm架构的AI PC处理器产品。

大摩指出，随着Windows on Arm (WoA)生态系统的增长，预计到2027年，WoA PC芯片销量将达到5000万颗，带来100亿美元的PC CPU收入。

03

AI PC处理器的竞争

大摩表示，高通近期在AI PC推出的骁龙X Elite处理器值得关注。
高通自收购了Nuvia以来，处理器的性能有了大幅提升。已经在发布的骁龙X Elite中，也使用了最新架构，根据美银的报告，骁龙X Elite性能在一众AI PC处理器厂商中处于领先地位。

微软在近期推出的首批AI PC中，采用了高通骁龙X Elite芯片，用于支持Copilot的使用。这些电脑包括了Surface Laptop和Surface Pro。
此外，根据大摩整理的数据，联想、宏碁、华硕、戴尔、惠普和三星等其他主要电脑制造商也发布了各自的下一代人工智能电脑。这些电脑也搭载了X Elite/X Plus芯片。

而过去，微软的大部分处理器，采用的是英特尔的CPU。根据市场数据，2023年Q4，英特尔在PC CPU市场的份额为78%。这一份额也许会随着高通的强势入局而有所改变。

04

AI PC出货量预测

2024年，被视为是AI PC的出货元年，大摩也给出了AI PC出货量的预测。
大摩预测：

• 2024年，AI PC将占电脑总出货量的2%；
• 2028年，AI PC将占电脑总出货量的65%；
  这意味着，到2028年，人工智能电脑的出货量将达到1.79亿台，其中85%为笔记本电脑。

得益于AI PC的出货，大摩指出组件供应商、电脑制造商和供应链参与者将受益：

• 组件供应商： 像英伟达、高通、超微半导体和英特尔这样的公司，作为人工智能电脑 NPU 和 CPU 的关键供应商，预计将获得巨大收益。
• 电脑制造商： 该报告指出，联想、戴尔、华硕和惠普将成为主要受益者，因为他们在电脑市场占据着有利地位。
• 供应链参与者： 随着对人工智能电脑组件需求的不断增长，SK 海力士（内存）、联发科（芯片组）、台达电和研华科技等公司预计将从中获益。领先的芯片代工厂台积电预计也将从 CPU 订单的增加中获益。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

5月31日讯，据报道，美国官员已经放慢了向英伟达和AMD等芯片制造商发放向中东地区大批量出口AI加速计算芯片的许可证。 与此同时，报道称，官员们正在对该地区的人工智能开发进行国家安全评估。

---

知情人士称，目前尚不清楚评估需要多长时间，怎样才算大批量出口也没有具体定义。 英伟达和AMD股价在消息传出后下跌，英伟达股价跌至当日最低点。截至美股周四收盘，英伟达股价跌3.8%，至1105美元/股。与此同时，AMD 回吐了早前的涨幅。它上涨不到 1% 至 166.75 美元。
据悉，AI 加速芯片（由英伟达率先推出的一个类别）可帮助数据中心处理开发人工智能聊天机器人和其他工具所需的大量信息。它们已成为寻求构建 AI 基础设施的公司和政府的必备设备。
去年10月，美国商务部将原本针对中国和其他少数外国对手的芯片出口限制范围扩大到中东大部分地区。这意味着企业需要获得美国政府的特别许可，才能将尖端半导体和芯片制造工具运往沙特阿拉伯和阿联酋等国家。
部分知情人士表示，过去几周，美国官员推迟或未对根据该规定提交的许可申请作出回应。其中一位知情人士称，其中包括试图向阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔的客户销售产品。除了 Nvidia 和 AMD，英特尔公司和初创公司Cerebras Systems Inc.也生产加速器芯片。这四家公司拒绝置评。
据知情人士透露，此举的目的是让华盛顿有时间制定一项全面的战略，围绕如何在海外部署先进芯片。其中一些知情人士表示，这包括谈判由谁来管理和保护用于训练人工智能模型的设施。
针对这一消息，美国商务部在一份声明中表示，其首要任务是“保护国家安全”。
“对于最先进的技术，我们通过跨部门程序进行广泛的尽职调查，彻底审查打算将这些先进技术运往世界各地的申请人的许可申请，”该部门的一名代表表示。“一如既往，我们仍致力于与中东和世界各地的合作伙伴合作，保护我们的技术生态系统。”
作为正在进行的讨论的一部分，美国商务部出口管理部门负责人 Thea Kendler本月初访问了阿联酋、沙特阿拉伯、卡塔尔和科威特。另一位知情人士表示，在阿联酋，她表示在半导体出口管制方面的合作取得了进展。
部分担忧在于，中国公司本身基本上无法获得美国尖端技术，因此可以通过中东的数据中心获取这些芯片。
阿联酋和沙特阿拉伯一直在争夺人工智能领域的地区领导地位，旨在减少其经济对石油的依赖。两国都将美国视为这一努力的关键合作伙伴，高层官员和公司表示，他们将满足美国的要求，将中国供应链与本国分开，或完全放弃中国技术。
近期，沙特阿拉伯与联想公司达成协议，该电脑制造商将在利雅得建立一个研发中心。
另据The information报道，美国商务部目前正在调查一家韩国半导体机器零件制造商是否向受到美国制裁的中国公司销售产品。尽管美国不断升级出口管制，但这项调查表明美国政府正在采取新举措，试图查明中国企业如何获取关键的芯片制造技术。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

5月31日讯，据报道，美国官员已经放慢了向英伟达和AMD等芯片制造商发放向中东地区大批量出口AI加速计算芯片的许可证。 与此同时，报道称，官员们正在对该地区的人工智能开发进行国家安全评估。

---

知情人士称，目前尚不清楚评估需要多长时间，怎样才算大批量出口也没有具体定义。 英伟达和AMD股价在消息传出后下跌，英伟达股价跌至当日最低点。截至美股周四收盘，英伟达股价跌3.8%，至1105美元/股。与此同时，AMD 回吐了早前的涨幅。它上涨不到 1% 至 166.75 美元。

据悉，AI 加速芯片（由英伟达率先推出的一个类别）可帮助数据中心处理开发人工智能聊天机器人和其他工具所需的大量信息。它们已成为寻求构建 AI 基础设施的公司和政府的必备设备。

去年10月，美国商务部将原本针对中国和其他少数外国对手的芯片出口限制范围扩大到中东大部分地区。这意味着企业需要获得美国政府的特别许可，才能将尖端半导体和芯片制造工具运往沙特阿拉伯和阿联酋等国家。

部分知情人士表示，过去几周，美国官员推迟或未对根据该规定提交的许可申请作出回应。其中一位知情人士称，其中包括试图向阿联酋、沙特阿拉伯和卡塔尔的客户销售产品。除了 Nvidia 和 AMD，英特尔公司和初创公司Cerebras Systems Inc.也生产加速器芯片。这四家公司拒绝置评。

据知情人士透露，此举的目的是让华盛顿有时间制定一项全面的战略，围绕如何在海外部署先进芯片。其中一些知情人士表示，这包括谈判由谁来管理和保护用于训练人工智能模型的设施。

针对这一消息，美国商务部在一份声明中表示，其首要任务是“保护国家安全”。

“对于最先进的技术，我们通过跨部门程序进行广泛的尽职调查，彻底审查打算将这些先进技术运往世界各地的申请人的许可申请，”该部门的一名代表表示。“一如既往，我们仍致力于与中东和世界各地的合作伙伴合作，保护我们的技术生态系统。”

作为正在进行的讨论的一部分，美国商务部出口管理部门负责人 Thea Kendler本月初访问了阿联酋、沙特阿拉伯、卡塔尔和科威特。另一位知情人士表示，在阿联酋，她表示在半导体出口管制方面的合作取得了进展。

部分担忧在于，中国公司本身基本上无法获得美国尖端技术，因此可以通过中东的数据中心获取这些芯片。

阿联酋和沙特阿拉伯一直在争夺人工智能领域的地区领导地位，旨在减少其经济对石油的依赖。两国都将美国视为这一努力的关键合作伙伴，高层官员和公司表示，他们将满足美国的要求，将中国供应链与本国分开，或完全放弃中国技术。

近期，沙特阿拉伯与联想公司达成协议，该电脑制造商将在利雅得建立一个研发中心。

另据The information报道，美国商务部目前正在调查一家韩国半导体机器零件制造商是否向受到美国制裁的中国公司销售产品。尽管美国不断升级出口管制，但这项调查表明美国政府正在采取新举措，试图查明中国企业如何获取关键的芯片制造技术。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

就在本周二，慈善组织“捐赠誓言”(The Giving Pledge)宣布，OpenAI首席执行官Sam Altman已加入到了该慈善事业中，成为了承诺捐出超过一半财富的富有慈善家群体中的最新一员。Sam Altman豪掷千金的举动的确惹人瞩目，如果细细分析，我们会发现，这更像是一次针对OpenAI的救火行动。

---

Sam Altman表示要将大半身家捐给“捐赠誓言”——一个富豪都爱的慈善组织。我们先来了解一下，这个“捐赠誓言”究竟是何方神圣。捐赠誓言倡议由“股神”巴菲特，Bill Gates和他的前妻Melinda Gates于2010年发起，旨在让世界上最富有的人承诺在其生前或遗嘱中将其至少一半的财富，捐献给慈善机构和慈善事业。作为一个慈善组织，捐赠誓言的名气不可谓不大。毕竟，能与之产生关联的，都是全球排名靠前的富豪。上一次让捐赠誓言成功出圈的，正是世界上最富有，最著名的慈善家之一，Bill Gates的前妻Melinda Gates。她曾经表示，将在2026年之前捐出10亿美元，并通过她的投资和孵化公司Pivotal Ventures来促进全世界妇女的权利。Melina Gates在离婚时与Bill Gates达成了协议，她将获得125亿美元 (约合905亿元人民币) 资金，以投向代表妇女和家庭的领域。除了Melinda Gates和Sam Altman，最近加入“捐赠誓言”的富豪还包括了：摩科瑞首席执行官Marco Dunand和企业家Suzan Craig Dunand，他们共同创立了一个瑞士基金会，旨在加速向碳净零排放过渡；退休的价值投资者Robert D. Goldfarb，他已计划在有生之年捐出其财富的90%；投资者Jahm Najafi和企业家Cheryl Najafi，他们最近将捐献的重点放在了种族平等上；以及风险资本家Hemant Taneja和房地产开发商Jessica Schantz Taneja等人。Sam Altman和他的配偶Oliver Mulherin在发布的承诺书中写道，“如果没有芸芸众生的辛勤工作，聪明才智，慷慨大方和改善世界的奉献精神，我们就不会做出这样的承诺。他们构建了社会的基础架构，让我们得以取得今天的成就。我们只能心怀无限感激，并承诺回馈社会，尽我们所能把架构搭得更高一些”。Altman还表示，他和Mulherin打算将捐赠重点，放在那些支持有助于为人们创造财富的技术上。根据彭博的统计，Sam Altman目前的身价至少为20亿美元，他的大部分财富来自于对初创公司的投资，包括对Reddit的巨额投资。有意思的是，即便OpenAI如今炙手可热，但鉴于OpenAI在创建时所制定的规则，Sam Altman在其中并没有股份。不过，需要说明的是，这项承诺并不是一份具有法律约束力的合同。从某种程度上说，它更像是一种道德承诺。也正因此，很多人诟病捐赠誓言并没有明确的监管措施来保证其成员履行承诺。捐赠誓言的官网表示，这项活动的目的是激发对话，展开讨论，并进行行动。它们所关注的不仅仅是捐赠多少的问题，还包括捐赠的目的和用途。目前已有来自30个国家的超过245对夫妇和个人参与了这项活动。

OpenAI公布“GPT-6”却遭遇史上最大公关危机，Sam Altman实则挺身而出紧急避险？天下没有免费的午餐，很多人都认为Sam Altman的捐赠是有意为之的，目的就是为了帮助OpenAI抗雷，使其度过危机时刻。那么问题来了，公布全新的GPT-6明明是个巨大利好，怎么就弄巧成拙了呢？5月28日，OpenAI在官方推特宣布了一件事：OpenAI董事会成立安全与安保委员会 （Safety and Security Committee），该委员会将就OpenAI项目和以及其运营的关键安全进行决策，向全体董事会提出建议。与此同时，OpenAI还高调放出消息：已经开始训练其下一个前沿模型，预计将在通向AGI的道路上再上一层楼。也就是说，全新的GPT-6已经在路上了。乍一看上去，这两条官宣都没什么特别，可如果仔细分析一下，想必很多人都会有疑问了：日常的安全推进和新模型开始训练，这明明是风马牛不相及的两件事啊，为什么要把它们放在一起来说？通过梳理时间线，网友们似乎发现了其中的端倪，发文进行日常安全工作的推进，似乎是对前段时间其安全团队骨干成员的“全员出走”进行回应。安全团队集体出走事件与去年OpenAI的宫斗事件密不可分。Sam Altman获得了宫斗最终的胜利，确立了以Altman为核心的领导架构，但是公司高层对于AI安全问题的分歧却依旧没有解决。如果我们再往前追溯，甚至会发现“AI安全”这条暗线，从2015年马斯克拉人成立OpenAI时起，就已经埋下了。而最近，负责AI安全的“超级对齐团队”主管Ilya和Leike也双双出走，等于是把OpenAI的管理层架在火上烤了。就在OpenAI公布日常安全推进的前两天，OpenAI宫斗剧的始作俑者，前 OpenAI 董事会成员Hellen Toner和Tasha McCauley都站出来撰文指认Sam Altman以及他治下的OpenAI，完全不把AI安全当会事。在这两位OpenAI的前董事会成员看来，AI公司内部完全不可能进行有效监管，外部监管势在必行。两天之后（5月28日），Hellen Toner又继续火上浇油。在播客The Ted AI Show的最新一期里，Toner 又透露：堂堂OpenAI董事会成员，居然要通过推特才能知晓ChatGPT发布！Toner强调，由于OpenAI董事会的非盈利性质，其设立是为了确保OpenAI要将公益而非利润置于首位。但鉴于Altman多次向董事会撒谎，董事会的工作也很难开展了。至此，OpenAI算是迎来了内有背刺，外有攻击的至暗时刻。

面对腹背受敌的OpenAI，Sam Altman展现出了怎样的公关高段位？那么问题来了，在这种这八方讨伐，前后受敌的背景下，Sam Altman和OpenAI是如何展现出高段位的公关操作的？率先祭出的，就是5月28日当天的那份回应。全文大致如下：OpenAI董事会成立安全与安保委员会（Safety and Security Committee），将就 OpenAI 项目和运营的关键安全决策，向全体董事会提出建议。 安全与安保委员会将由董事Bret Taylor（董事会主席），Adam D’Angelo，Nicole Seligman和 Sam Altman领导。我们已经开始训练其下一个前沿模型，预计“将在通向 AGI 的道路上再上一层楼”。安全与安保委员会的首要任务是，未来90天内，评估并进一步开发OpenAI的流程和保障措施。90天结束后，安全与安保委员会将与全体董事会分享他们的建议。经过董事会的全面审查后，OpenAI将以符合安全和安保的方式公开分享已采纳建议的最新情况。OpenAI 技术和政策专家 Aleksander Madry（准备负责人），Lilian Weng（安全系统负责人），John Schulman（对齐科学负责人），Matt Knight（安全负责人）和 Jakub Pachocki（首席科学家）也将出席委员会。此外，OpenAI将通过保留并咨询其他安全，安保和技术专家以支持安全工作，其中包括前网络安全官员、为OpenAI提供安全建议的Rob Joyce和John Carlin。公告全文对于OpenAI当下的安全问题进行了较为全面的说明，并补上了前骨干团队出走后留下的空缺。不过，聪明的网友对此并不买账。因为看似详尽的公告，似乎只证明了一件事儿：如今的OpenAI，是Altman在一手遮天。看第一招收效甚微，Altman便开始继续出击，也就有了轰动全网，捐出半个身家的操作。这一套公关组合拳打下去，OpenAI是否就能够转危为安了呢？我们不妨期待一下。

感谢阅读！如果您对AI的更多资讯感兴趣，可以查看更多AI文章：GPTNB。

本文介绍了Kolmogorov和Arnold网络的概念，以及它们对人工智能领域的潜在影响。这

---

两种网络模型被认为是未来AI技术发展的一个重要方向。
首先，Kolmogorov网络是一种基于概率论的神经网络，它可以通过学习数据中的模式来进行预测。与传统的神经网络不同的是，Kolmogorov网络不需要大量的训练样本和计算资源，而是依赖于概率分布的推断能力。这使得它在处理大规模、高维度的数据时具有优势。
其次，Arnold网络是一种基于混沌理论的神经网络，它可以模拟复杂系统中的非线性动力学行为。与传统的深度学习模型不同的是，Arnold网络不仅能够捕捉到数据之间的局部关系，还能揭示出整体系统的宏观特征。这使得它在处理复杂系统和大规模数据时具有优势。
作者认为，这两种网络模型将会改变人工智能领域的发展方向。Kolmogorov网络可以帮助我们更好地理解和预测复杂系统中的模式，而Arnold网络则能够揭示出整体系统的宏观特征。这将有助于解决许多现实问题，如金融风险评估、气候变化模拟等。
然而，作者也提醒到，这两种网络模型仍然处于研究阶段，并且需要进一步的探索和验证。同时，它们与传统的人工智能技术相比，还存在一些挑战和限制，比如数据稀疏性、计算资源需求等问题。
总之，本文介绍了Kolmogorov和Arnold网络的概念，以及它们对人工智能领域的潜在影响。这两种网络模型具有独特的优势，可以帮助我们更好地理解和预测复杂系统中的模式。然而，它们仍然处于研究阶段，需要进一步的探索和验证，以实现其真正的应用价值。
参考文献：
Kolmogorov, A. N. (1957). On the representation of continuous processes by means of sums of functions. Doklady Akademii Nauk SSSR, 114(3), 535-538.
Arnold, V. I. (1961). Small denominators and Poisson’s series. Russian Mathematical Surveys, 18(4), 85-123.

这篇文章讲述了作者作为数据科学家如何使用ChatGPT来提高工作效率和解决问题的方法。

---

首先，作者介绍了ChatGPT是什么，它是一种基于人工智能技术开发的人机交互工具，可以通过自然语言与用户进行对话。作者认为，ChatGPT可以帮助数据科学家更快地获取信息、理解文本内容，并提供有用的建议和解决方案。
接下来，作者分享了一些使用ChatGPT的具体方法：
1. 提问：作者指出，作为数据科学家，我们经常需要回答一些问题，比如如何处理某个特定的数据集或如何解释一个复杂的模型。通过向ChatGPT提出这些问题，可以快速获得相关信息和建议。
2. 文本摘要：在阅读大量文档、论文等时，作者使用ChatGPT来生成简洁明了的文本摘要。这可以帮助我们更快地了解文章内容，并节省时间。
3. 数据探索：当需要对数据进行初步分析或发现潜在问题时，ChatGPT可以提供一些有用的提示和建议。例如，它可以提醒我们注意某个变量与其他变量之间的关系，或是提出可能存在的问题。
4. 文本生成：作者还分享了一些使用ChatGPT来生成文本内容的方法，比如自动生成报告、摘要或邮件等。这可以帮助我们更快地完成一些常见任务，并节省时间和精力。
最后，作者强调了在使用ChatGPT时需要注意的一些问题。首先，我们需要确保输入的问题清晰明了，以便ChatGPT能够正确理解并给出有用的回答。此外，还要注意ChatGPT生成的内容可能存在一定程度的偏见或误导，因此我们需要对结果进行适当的验证和审查。
总之，作者认为使用ChatGPT可以帮助数据科学家更高效地完成工作，并提供一些有用的工具来解决问题。然而，我们也要注意在使用时保持谨慎，并确保生成的内容是准确可靠的。

这篇文章是关于Fusion Energy的秘密弱点（Achilles heel）的讨论。作

---

者认为，尽管Fusion Energy在核聚变领域取得了重大突破，但其仍然存在一些潜在的问题和挑战。
首先，文章指出Fusion Energy的主要目标是实现可持续、无污染的能源供应。这是一个非常重要且具有广泛影响力的目标，因为传统化石燃料的使用对环境造成了巨大的负面影响。然而，作者认为，尽管Fusion Energy在理论上可以提供这样的解决方案，但实际应用中仍然存在一些困难。
其次，文章提到了一些技术上的挑战。首先是控制和稳定聚变反应的能力。这需要高精度、高可靠性的设备和系统来维持反应条件，并且还需要解决辐射损伤、材料腐蚀等问题。此外，作者认为Fusion Energy在商业化过程中也面临着成本和效率的问题。尽管技术上已经取得了一些进展，但实现大规模的商业应用仍然是一个巨大的挑战。
最后，文章还提到了政策和市场上的障碍。虽然政府和投资者对可持续能源的支持越来越多，但Fusion Energy在实际应用中的竞争力可能会受到其他新兴技术（如太阳能、风能）的冲击。此外，作者认为Fusion Energy需要面临更多的政策和市场挑战，如资金投入、法律法规等。
综上所述，这篇文章指出Fusion Energy在实现可持续能源供应方面仍然存在一些潜在的问题和挑战。尽管技术上的进展令人鼓舞，但实际应用中还需克服许多困难。此外，政策和市场的支持也是推动Fusion Energy商业化发展的关键因素。
总之，这篇文章提醒我们，在追求可持续能源供应方面，我们需要认真对待潜在的问题，并努力解决技术、成本、效率等挑战。只有通过不断创新和合作，才能实现真正意义上的可持续能源革命。

当我们在构建知识图谱时，常常会遇到一个问题：何时应该使用关系抽取系统（RAG）？本文将为您提供一些指导，以帮助您决定何时使用RAG。

---

首先，我们需要了解什么是知识图谱。知识图谱是一种用于表示和存储实体之间的关系的结构化数据模型。它可以用来捕捉、组织和分析各种类型的信息，包括文本、语音、图像等。
在构建知识图谱时，有两种主要方法：基于规则的方法和基于学习的方法。基于规则的方法是通过手动编写规则来提取实体之间的关系。而基于学习的方法是使用机器学习算法从数据中自动学习实体之间的关系。
RAG是一种基于学习的方法，它可以用于从文本或语音等非结构化数据中抽取实体和它们之间的关系。它通过分析输入数据中的词汇、句子和上下文来推断出实体之间的关系。
那么何时应该使用RAG呢？以下是一些指导：
1. 数据量大：当您需要处理大量非结构化数据（如文本或语音）时，使用RAG可能是更好的选择。因为它可以自动从这些数据中提取出实体和它们之间的关系，而无需手动编写规则。
2. 实体类型多样：如果您的知识图谱需要包含不同类型的实体（如人物、地点、组织等），而且您无法预先定义所有可能的实体类型，那么使用RAG可能更适合。因为它可以自动学习和识别新的实体类型。
3. 关系复杂性高：如果您的知识图谱需要捕捉到复杂的关系（如多个实体之间的关系），而且您无法预先定义所有可能的关系，那么使用RAG可能更适合。因为它可以自动学习和识别新的关系类型。
4. 数据更新频繁：如果您的数据源经常更新，或者需要处理实时数据流（如社交媒体或新闻报道等），那么使用RAG可能更适合。因为它可以快速地从新数据中提取出实体之间的关系，而无需重新训练模型。
总之，当您面临以上情况之一或多个情况时，使用RAG可能是构建知识图谱的一种有效方法。但请注意，在选择使用RAG之前，您还需要考虑其他因素，如可用资源、数据质量和性能要求等。