2024年科技界焦点聚集在人工智能的飞速发展上。从生成式AI应用的普及到AI代理的兴起,再到技术治理和未来工作方式的思考,本文精选的10本必读书籍深入探讨了数字化时代的机遇与挑战。这些来自行业先驱、学术专家和资深科技记者的洞见,将帮助读者在AI驱动的世界中找准方向。

斯坦福大学研究团队通过分析超过50000张公开照片，发现商业人脸识别系统能够从普通照片中推断出年龄、性别、种族、职业等大量个人隐私信息，准确率高达95%。研究揭示了不同人群面临的差异化隐私风险，并提出了技术保护、法律规范、个人防护等多层面的应对策略。这项发表于《自然·机器智能》的研究为数字时代的隐私保护提供了重要参考。

边缘AI对电信服务提供商的未来变得至关重要，基于这个原因，他们正不断进行投资，确保自己在边缘拥有强大的应用、数据以及AI开发和管理能力。

近日，戴森在全球范围内重磅发布了数款全新产品，它们将结合戴森在自动化、先进软件和智能方面的创新技术，提供戴森卓越清洁体验。

Palantir，以《指环王》中的全知魔球命名，最初旨在防范金融欺诈和恐怖主义，技术迅速被美国政府和军方采纳。公司通过大数据分析和高级算法提供情报，助力决策者应对威胁。Palantir的AI平台AIP整合AI大模型与客户软件，注重数据安全性和合规性。2023年，公司业绩超预期，股价大涨，华尔街热捧。Palantir的技术基石来自创始人Peter Thiel在PayPal的欺诈识别技术。

全球超过40支队伍报名，17支队伍、108名队员进入初赛，最终角逐出4支科技组队伍，在云南高原挑战“人工智能VS顶尖农人”的草莓种植决赛。

人工智能为监控摄像提供数字大脑以配合他们的眼睛，警方使用人工智能和面部识别技术来实时定位追踪犯罪分子。

随着我国经济结构调整和消费升级，传统餐饮正在加速向新餐饮迈进。尤其是经历线下停摆，堂食一夜骤停的危机之后，餐饮行业创新变革的步伐进一步加快，企业从采购、运输、储存、管理到制作全流程进行数字化升级。

自动驾驶的到来能否改善交通拥堵问题？

麻省理工学院的研究人员最近开发出一种神经网络，能够以相对较高的准确度对个人患有认知功能障碍的可能性做出预测。因此在一定程度上，我们可以将其理解为一种抑郁症检测器。

无论是IT端还是业务端，数据分析已经无处不在。最近，Gartner发布了2021年十大数据和分析（D&A）技术趋势，这也是该研究方向的第三年趋势发布。

2021年4月23日，由中国红十字基金会主办、高通公司（Qualcomm）支持的“基层医务工作者社会工作与风险防控远程培训项目”在北京正式启动。

达拉斯德州大学和Zoom公司联合研究团队开发了LogicIFGen框架，用于测试AI模型执行复杂逻辑指令的能力。他们构建了包含426个任务的LogicIFEval测试集，对21个主流AI模型进行评估。结果显示即使是最先进的模型准确率也仅为85%，大部分模型低于60%。研究发现AI在控制流执行、状态跟踪等方面存在显著不足，具有思考能力的模型表现更好。

RMIT大学研究团队提出革命性QQSUM技术，突破传统电商问答系统只给单一答案的局限。该技术能将用户评论中的多元观点自动归纳为代表性关键点并精确量化支持度，为消费者提供全面客观的购买参考。实验显示，新系统在文本相似度和量化准确性方面分别提升2.11倍和67.12%，有望彻底改变电商平台的用户体验和决策方式。

瑞典皇家理工学院与斯堪尼亚公司合作开发的PRIX自动驾驶系统，仅使用普通摄像头就达到了业界顶尖性能，处理速度比竞争对手快25%以上。该系统通过创新的视觉特征提取技术和扩散模型规划器，在多项标准测试中表现优异，为低成本自动驾驶技术的普及提供了可行方案，有望大幅降低自动驾驶汽车的制造成本。

Atlassian、Intuit和AWS三大企业巨头正在为智能代理时代做准备，重新思考软件构建方式。当前企业API为人类使用而设计，未来API将成为多模型原生接口。Intuit在QuickBooks中应用自动发票生成，使企业平均提前5天收款；AWS通过AI辅助迁移服务显著提升效率；Atlassian推出内部员工入职代理和客户代理，节省大量时间成本。专家强调需要建立强大的数据架构和信任机制。

浙江大学团队构建了全球首个中文法律诉求生成数据集ClaimGen-CN，包含20万份真实民事法律文书，涵盖100种纠纷类型。研究创新性地关注普通人法律需求，提出事实性和清晰性双重评估标准。通过测试六大主流AI模型发现，当前技术在法律知识理解、逻辑推理等方面仍存在不足，为未来AI法律助手发展指明方向。

正因为如此，微软决定与华盛顿大学的研究人员合作，共同开发出所谓“小芯片云”（Chiplet Cloud）的新方案。

数据存储行业正在经历从本地基础设施到云的重大转变。

北京人工智能研究院发布突破性研究Infinity-Instruct，通过两阶段训练策略从1亿条指令中精选出740万基础指令和150万对话指令。该方法让开源AI模型首次在对话能力上超越GPT-4，其中LLaMA3.1-70B在对话测试中比GPT-4高出8.6%，同时保持强大的基础能力。研究完全开源，为AI技术民主化奠定基础。