生成式人工智能 文章 最新資訊
熱力學(xué)計算大幅減少了AI-圖像能耗
- DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion 等生成式 AI 工具可生成高度逼真的圖像，但其能耗極高。如今兩項最新研究發(fā)現(xiàn)，熱力學(xué)計算技術(shù)有望將圖像生成的能耗降至現(xiàn)有水平的百億分之一。多數(shù) AI 圖像生成工具的核心是一種名為擴(kuò)散模型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。開發(fā)者會向模型輸入大量圖像樣本，并逐步為這些圖像添加噪聲，直至其畫面效果如同調(diào)諧失常的模擬電視機(jī)所顯示的靜電噪點；隨后訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆轉(zhuǎn)這一噪聲添加過程，使擴(kuò)散模型能根據(jù)輸入的提示詞生成全新的圖像。然而，無論是為圖像添加噪聲，還是從靜電噪點
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樹莓派 AI HAT+ 2 在 Hailo-10H 旁邊增加了 8 GB 內(nèi)存
- 樹莓派 AI HAT+ 2 是樹莓派 5 的一款新 PCIe 擴(kuò)展，集成了 Hailo-10H 加速器和 8 GB 板載LPDDR4X。在插件本身添加內(nèi)存的意義很簡單：讓更多模型的工作集靠近加速器，而不是依賴Pi的系統(tǒng)內(nèi)存通過PCIe鏈路。樹莓派AI HAT+ 2新動態(tài)此前基于樹莓派品牌的 Pi 5 Hailo 插件主要被定位為以攝像頭為先的流水線的視覺加速器，如物體檢測、分割和姿態(tài)估計。AI HAT+ 2 依然符合“螺栓連接 NPU”模式，但板載 8GB 內(nèi)存使工作負(fù)載結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向即使有計算能力仍占用內(nèi)存的
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大型語言模型在工業(yè)應(yīng)用中的應(yīng)用
- 工業(yè)市場越來越多地采用大型語言模型（LLMs），以提升生產(chǎn)力和簡化運營。大多數(shù)情況下，LLM充當(dāng)對話式“副駕駛”，使用戶能夠訪問各種數(shù)據(jù)集和系統(tǒng)，同時提供專家解釋——彌合人與機(jī)器之間的溝通鴻溝。它們也允許非技術(shù)用戶訪問高級分析。然而，大型語言模型在工業(yè)中的作用正在迅速擴(kuò)展。一些典型的應(yīng)用場景包括預(yù)測性維護(hù)、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量控制、培訓(xùn)、自動化和技術(shù)支持。大型語言模型在預(yù)測性維護(hù)中的作用制造商無需依賴維護(hù)計劃或目視檢查，避免過度維護(hù)或故障，而是通過識別和比較傳感器數(shù)據(jù)、性能指標(biāo)及歷史數(shù)據(jù)中的模式，“預(yù)測”何時
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在生成式人工智能和前端升級的推動下，以太網(wǎng)交換技術(shù)創(chuàng)下新高
- 但憑借其擴(kuò)展能力，這對推動龐大AI集群規(guī)模至關(guān)重要，以及其普及性，以太網(wǎng)交換機(jī)銷售正在蓬勃發(fā)展，如果以近期歷史為鑒，我們可以預(yù)期以太網(wǎng)收入在未來幾個季度將呈指數(shù)級增長。只要生成式人工智能在IT支出中的擴(kuò)張沒有下降......在IDC最近一次獲得以太網(wǎng)交換和路由數(shù)據(jù)的第三季度，基于同一以太網(wǎng)協(xié)議的交換機(jī)銷售額同比增長35.2%，達(dá)到147億美元。這是以太網(wǎng)交換機(jī)銷售的歷史新高，甚至比去年第二季度高出1.1%。在我們將所有IDC數(shù)據(jù)匯入歷史電子表格并在必要時進(jìn)行估算后，幾乎所有的增長都來自于200 Gb/se
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2026年全球 IT 支出將超過6萬億美元
- 根據(jù) Gartner 的數(shù)據(jù)，到 2026 年，全球 IT 支出可能首次超過 6 萬億美元，預(yù)計同比增長 9.8%。該公司報告稱，對人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的持續(xù)投資以及支持生成式人工智能 （GenAI） 的軟件和設(shè)備成本上升推動了這一增長。對于讀者來說，這種增長表明市場對下一代數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)、人工智能優(yōu)化硬件和智能設(shè)備生態(tài)系統(tǒng)的需求，這些生態(tài)系統(tǒng)支撐著整個電子行業(yè)的創(chuàng)新。GenAI 成本和軟件通貨膨脹Gartner 的最新預(yù)測強(qiáng)調(diào)了 GenAI 如何繼續(xù)重塑 IT 預(yù)算。Gartner 杰出副總裁分析師 John
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生成式人工智能提高芯片良率并減少制造缺陷
- 2021 年，全球汽車制造商因無法獲得一美元微控制器而停止生產(chǎn)。先進(jìn)半導(dǎo)體的等待時間從 12 周躍升至超過 26 周，這表明全球供應(yīng)鏈已經(jīng)變得多么脆弱。良率損失和制造缺陷不僅僅是技術(shù)問題，它們是影響采購領(lǐng)導(dǎo)者、供應(yīng)鏈經(jīng)理甚至國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略挑戰(zhàn)。與此同時，對半導(dǎo)體的需求繼續(xù)持續(xù)增長。預(yù)計到 2030 年，全球消費將以 7% 至 8% 的復(fù)合年增長率增長，而產(chǎn)能僅以每年 5% 左右的速度增長。這種不匹配使每片晶圓都變得非常有價值。即使先進(jìn)技術(shù)節(jié)點的良率僅提高 2%，每年也可以釋放約 150,000 片晶圓，這
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生成式人工智能正在改變駕駛員與汽車互動的方式
- 暴雨猝然而至，駕駛員說：“嘿梅賽德斯，自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)開啟了嗎？——汽車不只是回復(fù)語音，它還可以讓駕駛員放心地調(diào)整甚至短暫松開方向盤。歡迎來到對話式出行時代，在這里，與汽車的自然對話正變得像在智能揚(yáng)聲器上查看天氣一樣日常。 人機(jī)交互的新時代這種轉(zhuǎn)變不僅僅是一個噱頭。對話式界面代表了車輛控制的下一代發(fā)展，允許駕駛員與先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)進(jìn)行交互，而無需擺弄按鈕或觸摸屏。汽車制造商正在將生成式人工智能嵌入到信息娛樂和安全系統(tǒng)中，目標(biāo)是減輕駕駛壓力、更直觀并最終更安全。與早期依賴預(yù)設(shè)命令的語音系統(tǒng)不
- 關(guān)鍵字： 汽車 語音人工智能 聯(lián)網(wǎng)汽車 生成式人工智能
2025年全球GenAI支出預(yù)測
- 人工智能領(lǐng)域正在從使用大量內(nèi)部專用模型轉(zhuǎn)變?yōu)槭褂猛獠抗緭碛械纳贁?shù)大型多任務(wù)模型，新型的AI項目已經(jīng)出現(xiàn) —— 其中部分人工智能已經(jīng)由外部模型提供商（OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek……）實施，非人工智能專家團(tuán)隊現(xiàn)在可以相對輕松地集成人工智能解決方案，人工智能素養(yǎng)在公司中變得越來越重要。生成式人工智能（GenAI）為縮短開發(fā)周期、減少技術(shù)和維護(hù)工作量以及實現(xiàn)以前看似遙不可及的創(chuàng)新用例打開了大門。Gartner預(yù)測，2025年全球GenAI支出將達(dá)到6440億美元，較2024年增
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生成式人工智能引發(fā)中國企業(yè)知識孤島挑戰(zhàn)，現(xiàn)代化數(shù)智基建或成為潛在解決方案
- 2025年Gartner CIO和技術(shù)高管調(diào)研發(fā)現(xiàn)，平均而言，參與調(diào)研的中國首席信息官（CIO）的IT預(yù)算預(yù)計將在2025年減少0.8%。雖然出現(xiàn)了前所未有的預(yù)算下滑，生成式人工智能（GenAI）仍然成為中國企業(yè)機(jī)構(gòu)的首要投資目標(biāo)。隨著GenAI用例逐漸從概念驗證（PoC）納入日常業(yè)務(wù)流程，企業(yè)機(jī)構(gòu)對GenAI的價值主張也在發(fā)生變化，從最初僅重視展示價值，到現(xiàn)在不僅關(guān)注該技術(shù)提供的業(yè)務(wù)價值，還希望對其使用進(jìn)行治理。中國的數(shù)據(jù)和分析（D&A）領(lǐng)導(dǎo)者可通過以下一些方式參與GenAI治理。在GenAI部
- 關(guān)鍵字： 生成式人工智能 知識孤島 數(shù)智基建
什么是生成式人工智能?
- 生成式人工智能(Generative AI)的使用正迅速擴(kuò)展到我們的日常生活和商業(yè)領(lǐng)域，并將顯著影響未來社會。本系列將主要通過村田關(guān)注的具體應(yīng)用事例，聊聊生成式人工智能應(yīng)用的相關(guān)話題，特別關(guān)注對電子行業(yè)可能產(chǎn)生的影響。01 什么是生成式人工智能(Generative AI)?生成式人工智能是一種擁有能夠自動生成并輸出文本/圖像/音樂等多種形式的數(shù)據(jù)的能力，并且能支援迄今為止由人類承擔(dān)的創(chuàng)造性作業(yè)的人工智能。生成式人工智能利用一種”機(jī)器學(xué)習(xí)“——深度學(xué)習(xí)——從人類準(zhǔn)備的文本和圖像等數(shù)據(jù)中提取特征，并能基于這
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目前僅8%的中國企業(yè)將生成式人工智能部署在生產(chǎn)環(huán)境中
- Gartner最新調(diào)研結(jié)果顯示，中國企業(yè)在采用生成式人工智能（GenAI）方面雄心勃勃，但進(jìn)展緩慢，目前只有8%的中國企業(yè)將生成式人工智能部署在生產(chǎn)環(huán)境中。Gartner研究總監(jiān)閆斌表示：“雖然小規(guī)模落地已在多種場景下出現(xiàn)，但大規(guī)模企業(yè)落地仍然較為少見。企業(yè)生成式人工智能的發(fā)展尚未到達(dá)關(guān)鍵里程碑節(jié)點。同時，缺少具有顯著業(yè)務(wù)價值的用例、模型（產(chǎn)品）成熟度和企業(yè)數(shù)據(jù)的人工智能（AI）就緒度，是企業(yè)生成式人工智能采用面臨的首要挑戰(zhàn)?！?024年6??，只有8%的中國企業(yè)將生成式人工智能部署在生產(chǎn)環(huán)境中
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生成式人工智能（GenAI）——幫助優(yōu)化全球功率最密集的計算應(yīng)用
- 訓(xùn)練生成式人工智能（GenAI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常需要花費數(shù)月的時間，數(shù)千個基于GPU并包含數(shù)十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數(shù)太比特的光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)要同時連續(xù)運行。雖然人工智能有望帶來人類生產(chǎn)力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導(dǎo)致溫室氣體的排放也顯著增加。據(jù)《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務(wù)器每年的用電量將達(dá)到85至134太瓦時，大致相當(dāng)于阿根廷一年的用電量。為了應(yīng)對日益加劇的能耗挑戰(zhàn)，AI處理器的供電網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了多代的發(fā)展。這種全面的演進(jìn)發(fā)展涉及電路架構(gòu)、電源轉(zhuǎn)換拓?fù)洹⒉牧峡茖W(xué)、封裝和
- 關(guān)鍵字： 生成式人工智能 GenAI Vicor
生成式人工智能(GenAI)—幫助優(yōu)化全球功率最密集的計算應(yīng)用
- 訓(xùn)練生成式人工智能(GenAI)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常需要花費數(shù)月的時間，數(shù)千個基于GPU并包含數(shù)十億個晶體管的處理器、高帶寬SDRAM和每秒數(shù)太比特的光網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)要同時連續(xù)運行。雖然人工智能有望帶來人類生產(chǎn)力的飛躍，但其運行時能耗巨大，所以導(dǎo)致溫室氣體的排放也顯著增加。據(jù)《紐約時報》報道，到2027年，人工智能服務(wù)器每年的用電量將達(dá)到85至134太瓦時，大致相當(dāng)于阿根廷一年的用電量。為了應(yīng)對日益加劇的能耗挑戰(zhàn)，AI處理器的供電網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷”了多代的發(fā)展。這種全面的演進(jìn)發(fā)展涉及電路架構(gòu)、電源轉(zhuǎn)換拓?fù)?、材料科學(xué)、封裝
- 關(guān)鍵字： 202407 生成式人工智能 GenAI
企業(yè)何時不應(yīng)使用生成式人工智能
- 過去一年，生成式人工智能（GenAI）的采用率呈爆炸式增長。2023年Gartner企業(yè)機(jī)構(gòu)AI調(diào)研發(fā)現(xiàn)，GenAI是受訪企業(yè)部署最廣泛的AI技術(shù)之一。企業(yè)機(jī)構(gòu)在多個業(yè)務(wù)部門的多種用例中部署了GenAI。盡管這一快速部署前景廣闊，但也帶來了由于過度聚焦于GenAI而導(dǎo)致AI領(lǐng)域其他應(yīng)用被忽視的風(fēng)險。而實際上，GenAI僅占AI版圖的一小部分。與此同時，GenAI也不是萬靈丹，對于大多數(shù)AI用例來說，往往并不適用。此外，許多業(yè)務(wù)問題需要結(jié)合使用不同的AI技術(shù)來解決。因此，企業(yè)IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)當(dāng)充分評估GenAI
- 關(guān)鍵字： 生成式人工智能 GenAI Gartner
Gartner：企業(yè)在部署生成式人工智能時面臨新的安全威脅
- 在近期舉辦的2024中國科技行業(yè)高管交流大會上，Gartner發(fā)布了關(guān)于生成式人工智能（GenAI）安全的最新研究。隨著GenAI技術(shù)的迅速發(fā)展和應(yīng)用，全球超過58%的技術(shù)提供商已經(jīng)在他們的產(chǎn)品中內(nèi)嵌了GenAI技術(shù)。這種技術(shù)雖然為企業(yè)帶來了創(chuàng)新的機(jī)會，但同時也引入了新的安全挑戰(zhàn)。Gartner高級研究總監(jiān)曾劭清表示：“GenAI技術(shù)在提高業(yè)務(wù)效率和開拓新服務(wù)方面具有巨大潛力，但它也使企業(yè)的安全攻擊面擴(kuò)大，尤其是在提示工程和數(shù)據(jù)安全方面。GenAI技術(shù)為攻擊者提供了新的途徑，例如利用AI生成的內(nèi)容進(jìn)行社會
- 關(guān)鍵字： Gartner 生成式人工智能 安全 GenAI
生成式人工智能介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條生成式人工智能!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對生成式人工智能的理解，并與今后在此搜索生成式人工智能的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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