今年5月以来,全球科技巨头们不约而同地开始展示在AI领域的最新成果和战略部署,一系列引人瞩目的发布和合作活动相继展开,预示着AI技术的快速发展和广泛应用。
谷歌推出了Gemini 1.5 Pro和Gemini 1.5 Flash两款新的大型语言模型,并发布了声称效果超过GPT-3的生成视频模型Veo。微软在Build 2024开发者大会上发布了50多项与AI相关的更新,包括Team Copilot、Microsoft Fabric、Azure AI和Cobalt芯片等。英伟达发布了“最强AI芯片”Blackwell,并宣布将继续坚持数据中心规模、一年一更新、技术限制和一个架构的发展路线。苹果与OpenAI达成合作,推出了系列生成式人工智能产品和服务,并发布了个人化智能系统“苹果智能”。
AI技术是全人类的共同财富,没有哪一个国家或地区能够独自引领AI发展,但是美国确实走在了AI发展的前列。面对美国科技巨头在AI领域的强势竞争,中国AI如何才能走出自己的路?特别是在高端GPU芯片出口限制层层加码、国际环境不确定性增加的背景下,中国的AI产业更需要在多个方面加强自主创新。
AI技术的发展离不开强大的计算能力,而中国目前在高端芯片领域仍面临着进口依赖的问题。因此,中国AI企业必须加快自主研发高性能芯片,以打破国外技术垄断,实现算力自给自足。
AI应用的推广需要依托完善的基础设施建设,包括数据中心、云计算平台等。中国在这方面具有一定优势,但仍需持续投入和优化,提升整体基础设施的智能化和高效化。
在大模型研发方面,AI技术的核心在于算法和模型的创新。中国拥有丰富的应用场景和海量数据,这为大模型的训练和优化提供了得天独厚的条件。因此,中国AI企业应加大对大模型的研发投入,探索更多元的应用领域,提升模型的实际应用效果和商业价值。
在全球科技巨头纷纷亮出AI“大招”死磕的时候,华为也将于6月21日至23日在华为开发者大会(HDC 2024)上展现其在AI行业应用上的广泛探索。届时,华为云盘古大模型5.0将重磅亮相,并呈现在行业落地方面的最新成果。
自2023年7月7日发布盘古大模型3.0以来,华为在AI领域已经取得了显著的进展。这一模型在矿山、药物分子、气象、铁路、政务、金融、制造等多个领域均取得了应用成果,为业界贡献了先进的算法和解决方案。
如今,华为云盘古大模型即将迎来一次重大升级。在HDC 2024上,我们将见证盘古大模型5.0的首秀。这一全新版本的大模型有望在多模态能力、自然语言处理、图像识别等方面取得显著进步,并为更多行业带来突破性的应用。这无疑将进一步巩固华为在AI领域的领先地位,并推动全球AI技术的发展和应用。
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在2025年KubeCon/CloudNativeCon北美大会上,云原生开发社区正努力超越AI炒作,理性应对人工智能带来的风险与机遇。随着开发者和运营人员广泛使用AI工具构建AI驱动的应用功能,平台工程迎来复兴。CNCF推出Kubernetes AI认证合规程序,为AI工作负载在Kubernetes上的部署设定开放标准。会议展示了网络基础设施层优化、AI辅助开发安全性提升以及AI SRE改善可观测性工作流等创新成果。
维吉尼亚理工学院研究团队对58个大语言模型在单细胞生物学领域的应用进行了全面调查,将模型分为基础、文本桥接、空间多模态、表观遗传和智能代理五大类,涵盖细胞注释、轨迹预测、药物反应等八项核心任务。研究基于40多个公开数据集,建立了包含生物学理解、可解释性等十个维度的评估体系,为这个快速发展的交叉领域提供了首个系统性分析框架。
DeepL作为欧洲AI领域的代表企业,正将业务拓展至翻译之外,推出面向企业的AI代理DeepL Agent。CEO库蒂洛夫斯基认为,虽然在日常翻译场景面临更多竞争,但在关键业务级别的企业翻译需求中,DeepL凭借高精度、质量控制和合规性仍具优势。他对欧盟AI法案表示担忧,认为过度监管可能阻碍创新,使欧洲在全球AI竞争中落后。
西湖大学王欢教授团队联合国际研究机构,针对AI推理模型内存消耗过大的问题,开发了RLKV技术框架。该技术通过强化学习识别推理模型中的关键"推理头",实现20-50%的内存缩减同时保持推理性能。研究发现推理头与检索头功能不同,前者负责维持逻辑连贯性。实验验证了技术在多个数学推理和编程任务中的有效性,为推理模型的大规模应用提供了现实可行的解决方案。