游戏主机浪费巨大，云游戏吞噬电力，二者相加将给环境造成灾难性的影响。

随着人工智能向通用人工智能(AGI)和人工超级智能(ASI)发展，盗窃风险日益凸显。竞争对手、政府和恶意行为者都可能觊觎这一技术突破。AGI盗窃难度取决于安全防护措施，包括加密和访问控制。被盗AGI的运行需要大量计算资源和配套软件。全球可能需要制定AGI共享条约，防范盗窃行为。值得注意的是，当恶意方首先获得AGI时，善意方的"盗窃"行为可能成为正当防卫手段。

生成式AI的强大力量也伴随着巨大的责任。面对我们这个时代下的最大问题，研究人员该如何解决解决道德问题与伦理挑战？

思科现在所坚持的“从网络设备硬件厂商转型为一家软件和服务的供应商”战略方向，最早应该是从2015年思科董事长兼首席执行官罗卓克就职开始。

斯坦福大学研究团队开发出革命性AI系统，能够像生物学家一样"看懂"蛋白质三维结构并预测功能。该系统通过多层次分析方法，在蛋白质功能预测方面达到90%以上准确率，为新药开发和精准医疗开辟新道路。这项技术不仅加速了蛋白质研究进程，更为解决复杂疾病提供了强大的AI助手，预示着人工智能与生物医学融合的美好前景。

全球云管理服务厂商RightScale每年都会在全球范围内开展云计算趋势调查，对全球上千位企业级客户雇员进行详细的访问并据此发布云计算发展趋势调查报告。

数字化迈向智能化，是云计算新一轮变革的主线。在企业数字化转型的道路上，阿里云存储将持续践行“稳定安全高性能，普惠智能新存储”这一理念，帮助企业翻开数字创新的下一篇章。

南京大学与微软研究院合作提出过程式自我奖励语言模型，让AI在数学推理中既当学生又当老师。该方法通过逐步判断和偏好优化，使AI能够自我监督和持续改进，在多个数学基准测试中显示出显著性能提升，为实现超越人类水平的AI推理能力开辟了新路径。

近日英特尔在美国菲尼克斯举行的Vision 2024活动上推出了第三代Gaudi AI加速器，英特尔在钱德勒附近拥有大型代工厂，唯一的问题是英特尔可以生产多少个Gaudi 3加速器，价格是多少，什么时候可以发货？

作为一个90后连续创业者，李佳芮始终坚持去做一件长期有价值的事情，并且相信，只要长期有价值就要果断去做，然后慢慢在后面等着收果。

香港大学XLANG实验室联合多所知名院校开发的OPENCUA，是全球首个完整开源的电脑操作AI框架。该系统通过2.2万个真实操作录像训练，具备三层推理能力，能像人一样使用电脑完成复杂任务。在权威测试中超越OpenAI同类产品，为电脑自动化技术树立了新标杆。

Skywork AI推出Matrix-Game，这是首个能根据键盘鼠标操作实时生成交互式游戏世界的AI模型。该系统使用2700小时《我的世界》视频训练，拥有170亿参数，能精确响应用户指令生成符合物理规律的游戏场景。研究团队还开发了GameWorld Score评测标准，验证了Matrix-Game在控制精度和视觉质量方面显著超越现有模型，为AI辅助游戏开发和虚拟世界创建开辟了新方向。

IBM云计算与认知软件全球副总裁Rob Lamb表示，IBM与红帽的结合，为业界带来开源技术与企业级的技术与服务的完美结合，奠定了IBM作为智慧、开放的企业级混合云及多云领导者的地位，帮助各行各业的客户更深入、广泛地利用云计算。

据京东官方数据，8月20日，《悟空》游戏正式推出之日，搭载英伟达40系显卡的游戏笔记本电脑销售额同比实现了100%的增长

2025年上半年见证了AI领域的重大突破。Meta投资143亿美元成立超级智能实验室，微软声称其AI诊断准确率比医生高4倍。四大AI力量正在重塑社会：计算成本下降25倍但GPU供应仍然紧张；合成数据市场预计2030年达37亿美元；50个主要模型发布打破算法极限；特斯拉等公司准备在2025年末商业化人形机器人。这些力量相互放大，为准备充分的企业创造机遇，给未准备者带来威胁。

港科大团队提出的动态掩码稀疏注意力机制通过内容感知的动态掩码生成和位置感知的稀疏计算，让大语言模型学会智能分配注意力资源。该方法在保持完整信息的同时大幅降低计算复杂度，在长序列处理中实现10倍以上加速，并在多项基准测试中超越现有方法，为高效长文本处理提供了新的解决方案。

当代年轻人，经营游戏或许比经营人生还认真，因为相比柴米油盐的现实生活，游戏世界就像是专属于自己的回血舱和社交屋。

这篇研究介绍了一种名为YAQA(Yet Another Quantization Algorithm)的训练后量化技术，由康奈尔大学研究团队开发。与传统方法不同，YAQA不仅关注局部激活误差，而是考虑整个模型的KL散度，通过Kronecker分解的Hessian矩阵估计来实现更精准的参数量化。实验表明，YAQA能将模型与原始版本的KL散度降低约30%，同时在下游任务上实现最先进性能，为大型语言模型的高效部署提供了新方案。

这项研究展示了如何将传统图书馆的珍贵藏品转化为现代人工智能训练的高质量资源。哈佛团队不仅创建了一个包含2420亿文字标记的大型数据集，更重要的是建立了一套完整的数据处理、质量控制和版权管理体系。他们的工作证明了学术机构在人工智能时代的独特价值，展示了如何在保持学术严谨性的同时推动技术创新。这种将历史文献与现代技术相结合的做法，为解决当前人工智能训练数据稀缺和质量参差不齐的问题提供了一个优秀的解决方案，同时也为其他知识机构开展类似工作树立了标杆。

本文汇总了解释 AI 领域常用术语及技术概念，涵盖从 AGI 到神经网络等多个关键内容，帮助读者理解人工智能的基本原理与应用。