到 2025 年,人工智能将在生命科学行业带来重大变革。从智能搜索到无缝医疗服务,AI 将优化医疗专业人员和患者的体验。文章预测了 AI 在监管、安全、搜索、个性化服务等方面的具体应用,以及行业技术格局的变化。这些创新将为患者和医疗专业人员带来更高效、更有针对性的服务。
新加坡物流公司ST Logistics与联想合作,通过新的仓库执行系统和AI算法自动化关键流程。该系统优化货物移动,自动规划最快捷安全的运输路线,加快订单处理。联想的高性能计算系统和AI算法还将优化货物存储,提高即时发货物品的可访问性。这一合作旨在提升供应链效率,增强新加坡在区域竞争力。
AI正重塑人类生活的方方面面,从商业到国防再到社会政策。AI计算能力与全球影响力息息相关。各国和企业纷纷投资巨额资金建设数据中心,以增强AI实力。预计到2030年AI市场规模将达1.81万亿美元,掌握最佳数据和计算平台的国家将占据优势地位。AI计算力的竞争已成为21世纪全球力量的决定性较量。
欧莱雅与 IBM 深化合作,利用生成式人工智能技术挖掘化妆品配方数据的新见解。该合作旨在支持可持续原材料的使用,推进循环经济发展,助力欧莱雅到 2030 年实现产品配方主要来源于生物基材料的目标。通过 AI 赋能研发创新,欧莱雅正在重塑美妆行业的未来。
一项新研究表明,过度依赖人工智能可能会削弱人类的批判性思维能力。研究发现,频繁使用 AI 的人更倾向于将思考任务交给技术,而不是独立思考。这种认知卸载现象在年轻人中尤为明显,引发了对专业判断力长期影响的担忧。研究强调了在法律等高风险领域平衡使用 AI 与保持人类专业技能的重要性。
AI 技术正在改变广播行业,引发了关于人机互动和内容真实性的深刻思考。虽然 AI 主持人可以提高效率,但也可能威胁到广播的人性化特质。业内人士认为,关键在于将 AI 作为辅助工具,而非完全替代人类主持人,以保持广播的灵魂和真实连接。
Metronome 公司推出创新的基于使用量的计费系统,旨在解决 AI 时代的计费挑战。该系统提供实时计费和灵活定价,帮助企业更好地管理 AI 相关支出,衡量投资回报。这一技术不仅适用于 AI 服务提供商,也为其他科技公司提供了新的商业模式机会。
Google 在一份预印本论文中分享了其利用大语言模型 (LLM) 进行内部代码迁移的经验。通过 AI 辅助,他们成功将代码迁移时间缩短了 50%,在 JUnit 框架迁移项目中,87% 的 AI 生成代码无需修改即可直接使用。这一成果展示了 AI 在大规模代码库维护和现代化方面的巨大潜力。
随着生成式人工智能的广泛应用,其环境影响日益显著。凯捷研究院指出,企业可以通过选择合适的模型和实施可持续实践来显著减少碳排放。报告显示,大型语言模型的训练和运行耗能巨大,预计到2026年,生成式人工智能将占组织温室气体排放的4.8%。专家呼吁企业将可持续性纳入人工智能策略,以减缓环境影响。
UnifabriX 公司推出基于 CXL 连接的外部 MAX 内存设备,通过创新的内存架构设计,有效解决 AI 领域日益突出的内存带宽瓶颈问题。该方案不仅能显著提升 AI 处理性能,还可大幅降低部署成本,为大规模 AI 模型的训练和部署提供了新的解决思路。
Meta公司开发了一种机器学习模型SEAMLESSM4T,能够实现36种语言之间的近即时语音翻译。该模型采用创新方法,利用互联网音频片段避免了繁琐的数据标注。这一突破性技术有望简化多语言交流,但仍需解决噪音环境、口音等挑战,并关注技术可能带来的偏见问题。