在 Cloud Next 2025 上,Google 公布一系列 AI 更新,包括新 TPU 芯片、专业化 LLM 及开放代理框架,助力企业降低集成复杂度和成本,实现 AI 部署、扩展及管理。
Kraft集团宣布与NWN达成五年战略合作,全面升级旗下体育俱乐部和场馆的网络与IT设施,通过云协作、AI应用和先进网络连接推动企业数字化转型。
《2025中国AIGC应用全景图谱报告》正式对外发布,这是首份以国内AIGC应用为对象,全景式图谱化呈现中国AIGC应用现状及趋势的行业研究报告。
Google 将 Veo 2 AI 视频生成模型引入其 Gemini Advanced 订阅服务,用户可生成 8 秒、720p 分辨率的视频并方便分享;未来还计划结合 DeepMind 的 AI 模型优化对真实世界的理解。
最新更新的Preparedness Framework显示,若竞争对手推出缺乏等效防护的“高风险”系统,OpenAI可能会调整安全要求,但仅在严谨确认风险变化、确保整体风险不增的前提下进行,同时加快自动化安全评估以推动产品迭代。
Nvidia宣布将在美国量产AI超级计算机,并与TSMC、Amkor、Wistron、SPIL及Foxconn合作,打造一套从黑岩芯片封装到AI服务器制造的完整生态体系,助力满足日益增长的AI算力需求。
OpenAI 推出了 GPT-4.1 系列,专注提升编程效率、扩展长文本处理能力与指令执行准确性,同时大幅降低成本,为企业和开发者提供更灵活的 AI 工具。
Google 推出了新一代应用开发平台 Firebase Studio,利用生成式 AI 技术,让用户能在浏览器中快速创建自定义应用。该平台集成了 Google 的多项开发工具,支持多种编程语言和框架,提供各类预置模板和 AI 辅助功能,大大简化了应用开发流程。目前该平台已开放预览版供所有 Google 账户用户使用。
随着人工智能的发展,企业面临着前所未有的安全挑战。40%以上的企业欺诈现在由AI驱动,能够模仿真实用户行为、绕过传统防御系统,并以压倒性的速度进行攻击。2024年,近90%的企业遭受攻击,半数损失超过1000万美元。为应对这一威胁,安全团队需要采用全新的思维方式和技术手段,实时评估每个用户的风险,构建更加智能和动态的防御体系。
AI 代码生成工具的兴起正在重塑开发者编写软件的方式,同时也给软件供应链带来了新的风险。AI 编码助手经常会产生幻觉,建议使用不存在的软件包。黑客可能会利用这些虚构的包名上传恶意软件,当 AI 再次幻想出相同的名称时,就会导致安装和执行恶意代码。这种新型攻击被称为"slopsquatting",给软件生态系统带来了严峻挑战。
本文探讨了如何利用生成式 AI 和大型语言模型来学习和提升谈判技能。生成式 AI 可以作为谈判教练和练习伙伴,提供理论知识的同时还能进行模拟谈判练习。通过与 AI 进行互动对话,用户可以在安全的环境中练习谈判策略,为现实生活中的谈判做好准备。文章还提供了使用 AI 进行谈判练习的具体示例和注意事项。
本文介绍了如何通过个性化设置和持续互动来"训练"ChatGPT等AI聊天机器人,以获得更准确、相关的回答。重点包括管理ChatGPT的记忆功能、提供额外上下文信息,以及定期检查和调整AI存储的个人数据。文章强调了AI训练是一个持续过程,同时提醒用户在分享个人信息时要保持谨慎。
ChatGPT 开发商 OpenAI 据报正在考虑收购前苹果首席设计师乔纳森·艾维和 OpenAI CEO 萨姆·奥特曼共同创立的 AI 初创公司。该公司正在开发一系列 AI 驱动的技术,包括无屏幕手机概念和智能家居设备。这笔交易可能超过 5 亿美元,将使 OpenAI 获得核心技术和工程团队,进一步巩固其在 AI 领域的领先地位。
人工智能正在深刻改变餐饮行业。从智能点餐系统到烹饪机器人,AI 技术正被广泛应用于食品制备、销售营销和客户服务等多个环节。这不仅提高了餐厅的运营效率,还为消费者带来了更加个性化和便捷的用餐体验。随着 AI 技术的不断发展,未来的餐饮业将迎来更多创新和变革。
微软暂时搁置备受争议的 Windows Recall 功能后,现在悄然将这款屏幕截图应用重新引入 Windows 11 预览版中,专为 Copilot+ PC 设计。这一举动表明该功能即将正式推出。Recall 可自动截取桌面截图并本地存储,用户可通过 AI 搜索回顾过往活动。尽管微软强调数据安全和隐私保护,但仍面临安全和隐私方面的争议。
Google 在其年度云计算大会上推出了多项 AI 驱动的 Google Maps 新功能,旨在帮助企业和城市改善道路状况、管理交通拥堵并了解当地趋势。这些工具包括利用 AI 识别基础设施、分析地理趋势和管理道路交通等功能,有望为决策者提供更全面的数据支持,提高城市管理和商业决策的效率。
大语言模型技术日新月异,但评估它们的能力和局限性仍面临挑战。传统基准测试已不足以全面衡量这些强大工具。本文提出了四个新的人本主义评估维度:价值观、情感、思维和交互,旨在从更深层次、更以人为中心的角度来评估这些变革性技术,以确保AI的发展不仅仅追求智能,更要追求智慧、责任和协作。
Google 在年度用户大会 Cloud Next 上展示了其 AI 代理愿景,推出了一系列工具和服务,使开发者和企业用户能够构建 AI 代理。Gemini 作为核心基础模型,结合 Vertex AI 平台、Agent 引擎、开发套件等,形成了一个完整的 AI 代理生态系统。Google 还提出了 Agent2Agent 协议和支持模型上下文协议,旨在推动 AI 代理的互操作性和标准化。