虚拟客服PK人工客服，谁的获客效率更高？AI真的能读懂人的需求吗？

计算是如何推动AI发展？AI发展对计算提出了什么挑战？在近期举行的2018人工智能计算大会AICC上，来自中美工程院、顶尖大学和AI领先科技公司的专家就此展开了深入而精彩的阐述和交流。

对于那些有些历史的企业，它们既想拥抱云计算，同时原有的传统IT架构又无法割舍，如何兼顾它们，通过合理的组合采用混合云模式搭建起一个真正适合自己的IT新平台，是一个挑战。蜂鸟网就经历了这一过程，并最终找到了适合自己的最佳模式。.

英国政府研究显示，神经多样性员工从AI聊天机器人中获得的收益远超普通同事。在Microsoft 365 Copilot试点中，神经多样性员工满意度达90%置信水平，推荐度达95%置信水平，均显著高于其他用户。患有ADHD和阅读障碍的员工表示AI工具为他们提供了前所未有的工作支持，特别是在报告撰写方面。研究表明，AI工具正在填补传统无障碍技术未能解决的职场差距，为残障人士提供了隐形的工作辅助。

腾讯YouTu实验室推出OneNIP技术，仅需一张正常图片就能检测多种工业产品缺陷。该技术通过双向交叉注意力机制和正常图像提示，解决了传统方法需要为每种产品单独训练模型的问题。在MVTec等权威数据集上，OneNIP在像素级异常分割任务中取得显著提升，为智能制造中的质量控制提供了新思路。

在本系列上一篇文章里，我们介绍了如何进行网络设置及添加 SWAPFile 虚拟内存。在本篇文章中，我们将会带领大家体验并行计算性能。

在6月28日红帽的开源社区媒体开放日上，红帽社区活动经理Jennifer Madriaga强调，开源价值观的精髓其实在于社区，而开源社区的价值决不仅仅只是贡献代码。

约翰斯·霍普金斯大学研究团队开发出突破性AI系统CAG，能像资深编辑一样从多个视频中提取信息并撰写维基百科风格文章。该系统采用三重协作机制，显著优于传统方法，为新闻业和知识管理带来革命性潜力，虽仍存在音频处理等挑战，但已证明多视频智能写作的可行性。

硅谷科技巨头多年来一直宣传AI智能体愿景，但现有技术仍然有限。强化学习环境被视为训练AI智能体的关键技术突破。这些环境模拟真实工作场景，让智能体学习复杂任务。顶级AI实验室正大量需求此类环境，催生了Mechanize、Prime Intellect等初创公司。数据标注巨头Scale AI、Surge也在转型。据报道，Anthropic考虑明年投资超10亿美元。尽管前景看好，但专家对强化学习环境的可扩展性存在分歧。

在如此瞬息万变的市场环境中，企业应如何应对供应链的风险管理？答案是采用具有适应性和抗压性的策略。

Google今天宣布，将与众多知名的开源软件公司展开合作，大规模扩展Google Cloud上可用的“一流”服务。

Google Anthos是一个混合云应用开发平台，可以运行在开源Kubernetes容器编排软件上，承载那些不需要修改就能运行在现有本地硬件和公有云的应用，让企业可以为每一种应用选择最合适的基础设施。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

AI将在未来的民主制度中发挥越来越重要的作用。过去十年以来，数字广告已经成为吸引捐赠者们的主要方式。但随着苹果公司于2021年出台隐私保护措施、限制数字广告商的跟踪能力，数字广告的回报开始显著降低，迫使筹款转向电子邮件和手机端。

硅谷科技巨头多年来一直宣扬AI智能体能够自主使用软件完成任务的愿景，但现有的消费级AI智能体技术仍然十分有限。为了让AI智能体更加强大，业界正在探索新技术，其中包括模拟工作空间的强化学习环境。这些环境可以训练智能体执行多步骤任务，正成为智能体开发的关键要素。目前主要AI实验室都在内部构建强化学习环境，同时寻求第三方供应商提供高质量环境。

新加坡Fair Price集团成为首家获准在公路使用自动驾驶车辆进行供应链运营的机构。该集团与自动驾驶技术公司Zelos合作，将部署近30辆Z10无人驾驶电动车在配送中心间运输货物，占其车队总数近30%。车辆载重1.5吨，单次充电续航210公里，预计每年减少27吨碳排放。此举是Fair Price构建可持续供应链战略的一部分。

为携手更多行业伙伴完成数字创意产业集群融合发展，2023年3月10日，华为(龙岗)数字创意产业创新中心（以下简称“创新中心”）携手深圳市标识行业协会举办“云智龙岗 数创万象”走进松山湖思享会。

DeepMind创始人兼首席执行官Demis Hassabis(德米斯·哈萨比斯)，在达沃斯论坛期间，分享了多个重磅消息。

ByteDance人工智能团队开发的FR3E算法通过模仿侦探破案的思维模式，让AI在数学推理中能够识别关键决策点并进行重点探索，显著提高了数学问题解决的准确性和稳定性。该算法在AIME24等困难数学竞赛上表现出色，为AI推理能力的提升开辟了新方向。

Pipeshift 推出一款基础设施平台，旨在帮助企业快速有效地部署开源大语言模型。该平台提供预建功能，使企业能够在内部训练、部署和扩展开源 LLM，无需大量工程师花费数周或数月时间进行繁重的工作。Pipeshift 刚刚完成 250 万美元种子轮融资，计划进一步完善平台功能并提高知名度。