OpenAI创始人Sam Altman预测，到2025年AGI（通用人工智能）将实现，AI将加入劳动力大军，彻底改变企业运作方式。然而，这一大胆预测引发争议。虽然AGI短期内难以实现，但AI确实将以各种形式融入工作场景。微软、Salesforce等巨头凭借数据和用户优势占据有利地位，OpenAI则专注于提升AI推理能力。未来企业需要重视员工AI培训，以适应这场科技变革。

这项由Google DeepMind和ETH苏黎世的研究人员完成的研究揭示了一种新型AI攻击方式，针对批处理推理过程中的架构漏洞。攻击者通过植入特殊的架构后门，可在同一批次处理中窃取其他用户数据，甚至操控模型对其他用户的响应。研究团队不仅展示了攻击的可行性，还提出了一种名为"批处理隔离检查器"的防御机制，能在模型部署前检测这类漏洞。大规模分析显示，现有200多个模型已存在类似安全风险，凸显了AI服务安全保障的紧迫性。

7月6日，2023世界人工智能大会（WAIC）在上海隆重开幕。

不久之前，谷歌方面正式决定中止为美国国防部提供对无人机拍摄内容进行分析的人工智能方案。除此之外，全球还有不少科技巨头一直在广泛关注人脸识别技术中的种种不成熟迹象，以及可能由此造成的危害影响。

恐怕还要等上几年时间……

ShanghaiTech大学研究团队开发了BANG系统，能让3D模型像变形金刚一样自动分解成零部件，生成爆炸图。该系统采用"生成式爆炸动力学"技术，通过AI深度学习理解物体结构逻辑，实现从完整到分解的平滑过渡。相比传统表面分割方法，BANG能处理内部结构，生成完整体积部件，处理速度提升8倍以上。系统支持语言控制和2D交互，可应用于3D打印、教育展示、产品设计等领域，为3D智能应用开创新范式。

希伯来大学研究团队开发出MV-RAG系统，首次解决了AI在生成稀有物品3D模型时的"胡编乱造"问题。该系统像拥有图像记忆库的艺术家，能先搜索相关真实照片再生成准确3D视图。通过独创的混合训练策略和智能自适应机制，MV-RAG在处理罕见概念时性能显著超越现有方法，为游戏开发、影视制作、虚拟现实等领域提供了强大工具。

本文探讨了恶意行为者如何轻易诱导生成式AI提供有害的心理健康建议。研究发现，通过修改自定义指令，主要AI系统在88%的健康查询中产生了错误信息。寻求心理健康指导的用户往往不会意识到AI可能被操控产生危险建议，成为欺骗行为的无辜受害者。文章建议采用锁定指令设置和双重检查机制等防护措施，呼吁在这一问题广泛传播前采取行动，为人类福祉建立更完善的AI安全防护体系。

首先，从应用角度出发，了解应用是需要使用双精度FP64、单精度FP32，还是混合精度FP32&FP16——这是重要的一点，毕竟使用GPU根本的目的，是加速训练模型，让企业快速应用这海量数据的价值。

11月30日下午，由中国商业联合会互联网应用工作委员会指导，亿欧主办的2018亿欧创新者年会—企业智能服务创新者论坛在北京顺利举办。

9月24日，在华为全联接2021的“数字内容云上生产，共创影视产业新高地”的主题论坛，华为云首席架构师顾炯炯为大家带来了今年华为云在云原生媒体及网络领域的重磅级创新服务：应用传送网络（Application Delivery Network），简称ADN服务。

因此将虚拟和现实融合并应用到日常生活中来的玩法备受大家关注,北京河图联合创新科技有限公司(以下简称“北京河图”)的目标就是构建虚拟和现实无缝融合的数字场景,提供城市级数字空间运营和服务。

如果说骁龙是技术的创新，毫无疑问，骁友会就是一种生态的创新。

这是一项关于计算机视觉技术突破的研究，由多家知名院校联合完成。研究团队开发了LINO-UniPS系统，能让计算机像人眼一样从不同光照下的照片中准确识别物体真实的表面细节，解决了传统方法只能在特定光照条件下工作的局限性，为虚拟现实、文物保护、工业检测等领域带来重要应用前景。

在产业快速发展和政策驱动的今天，IT基础设施市场正在迎来前所未有的发展机遇。虽然2020年的春天有点不寻常，但是这阻止不了整个数字经济发展的进程，相反，化“危”为“机”成为当下整个产业思考的，不管是芯片厂商、服务器厂商还是云服务提供商。

今天我们暂时离开元宇宙，回到现实世界，来聊聊声网自研的 Agora Lipsync（唇音同步） 技术是如何实现无需打开摄像头，无需面部捕捉技术，只需上传一张/多张人脸头像就可以通过说话人的语音音频信号，来驱动静态人脸头像的嘴部运动。

要制定正确的策略并确保良好的关系，以最大限度地提高投资回报率。

英特尔2022年投资者大会上，英特尔CEO帕特·基辛格和各业务部门负责人概述了公司发展战略及长期增长规划的主要内容

以云化、数字化、智能化为特征的第四次工业革命席卷而至，世界经济的新旧动能开始了历史性的交汇与融合。

NousResearch团队发布的Hermes 4是一个突破性的混合推理AI模型，它首次实现了结构化多步推理与广泛指令执行能力的完美结合。该模型通过创新的"思考截止"训练技术和大规模开放数据集，在数学推理、编程、知识问答等任务上达到顶尖水平，同时展现出卓越的个性化适应能力，为AI技术的开放化发展树立了新标杆。