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AI 研究显示：部分员工已过度依赖 AI 思考
微软和卡内基梅隆大学的研究人员发现，一些知识工作者过度依赖生成式AI，可能导致问题解决能力下降。研究显示，对AI信心高的人减少批判性思考，而自信的人则增加批判性思考。研究者建议重新设计企业AI工具，以平衡这些方面，并鼓励用户在与AI互动时进行反思。
Prompt-a-thon 编程马拉松：培养提示工程技能的重要途径仍在蓬勃发展
本文探讨了Prompt-A-Thon黑客马拉松在提升提示工程基础和高级技巧方面的重要作用。这种创新活动为参与者提供了实践机会，帮助他们掌握提示工程的最佳实践，更好地利用生成式AI和大语言模型。文章详细介绍了Prompt-A-Thon的定义、结构和实施方法，强调了其在特定领域应用中的价值，并提供了healthcare领域的具体示例。
超越 AI 素养：为什么双重素养是创新的未来
人工智能正在重塑全球商业格局，从可能性走向必需品。本文探讨了双重素养的重要性，包括算法素养和人脑认知素养。这种综合方法不仅是前瞻性理念，更是商业必需。组织通过培养双重素养，可以增强决策能力、确保合规、推动创新，从而在人工智能时代保持竞争优势。
CrowdGenAI：区块链验证内容与 NVIDIA 的替代方案
CrowdGenAI 正在重新定义人工智能，证明优化的 CPU 集群可以在 AI 训练效率上媲美英伟达的 GPU，同时显著降低成本和能耗。该平台还集成了基于区块链的水印技术，确保在日益由 AI 驱动的世界中保护数据所有权和来源。这一创新不仅挑战了英伟达在 AI 硬件领域的主导地位，还为解决 AI 发展中的数据所有权和可持续性问题提供了新思路。
AI 员工评选，软件副驾驶加入职场大军
人工智能正在迅速融入职场，成为员工的得力助手。专门的 AI 代理可以自动执行从销售到软件工程等各种业务功能。新一代 AI 平台让企业能轻松定制 AI 员工，使其像训练有素的员工一样工作。未来几年内，人类和 AI 将共同组成工作团队，大幅提升生产力和业务能力。
Goku — 一个挑战 OpenAI 和美国的中国开源模型
中国字节跳动推出的悟空AI模型，凭借先进的图像和视频生成能力，对OpenAI和美国等试图控制AI技术的政府构成了新的挑战。这一开源模型降低了企业创造价值的门槛，但也带来了深度伪造等风险。要把握AI带来的机遇，企业领导者必须优先提升AI素养，重视AI的实际应用和整合。
Sam Altman 关于 AI 的三个最新观察
Sam Altman 在最新博文中分享了关于 AI 发展的三个重要观察。他指出 AI 模型智能与训练资源呈对数关系，智能成本每年下降 90%，以及智能的社会经济价值呈超指数增长。这些观点揭示了 AI 技术的快速进步及其对未来社会和经济的深远影响。
全能 AI：Google 的超级助手将如何改变我们的生活
假如你的人工智能助手不仅能通过你的眼睛看世界，还能真正理解它、提前规划并代表你采取行动，那会怎样？随着最近的进展，我们不仅见证了人工智能的演变，更是革命性地改变了它与我们物理和数字世界的互动方式。科技巨头如谷歌、微软、OpenAI 和 Meta 等正在推动可能性的边界，我们正在目睹能够根本改变我们与技术关系的人工智能系统的出现。
AI 如何化解商业沟通中的混乱
本文探讨了 AI 如何通过整合和分析企业各种通信渠道的数据,来提高决策效率和合规性。文章指出,AI 驱动的通信智能可以帮助企业领导者从碎片化的沟通中获取有价值的洞察,同时还能确保合规和隐私保护。但企业在采用 AI 通信平台时,需要注意平衡效率与人性化,并将合规和安全纳入系统设计中。
AI 项目获 8500 万英镑资助，提升英国国民医疗服务诊断和药物研发能力
英国政府宣布投资 8500 万英镑支持三个人工智能研究项目,旨在改革研究资助模式,推动医疗保健创新。其中两个项目聚焦于利用 AI 改善诊断和治疗,另一个项目致力于革新水资源管理。这笔资金将支持研究人员和企业推动创新,释放 AI 在医疗等领域的巨大潜力。
Supermicro 预测 2026 财年收入将实现惊人增长，推动股价上涨
超微公司预测2026财年收入将达400亿美元，远超华尔街预期。CEO梁見豐表示，这得益于其液冷技术在数据中心的广泛应用。尽管面临会计调查和潜在退市风险，超微仍对AI硬件需求持乐观态度。公司股价波动剧烈，反映了投资者对其前景的矛盾心理。
混合智能：我们在当下蓬勃发展的最佳选择
人工智能正在快速发展，从推理模型到机器人技术都取得了显著进步。面对这一趋势，我们需要培养双重素养，即自然智能和人工智能的结合。这种混合智能可以在研究、医疗、教育和商业等多个领域发挥重要作用。通过平衡AI的精确性和人类智能的深度，我们能够更负责任地应对复杂的社会挑战。
Cloudflare 期望重构 AI 时代的互联网 - 并成为其中枢纽
Cloudflare 宣称发现了减少推理工作负载所需硬件的优化方法，并正在初步探讨重塑 AI 时代的万维网。公司凭借其在内容分发网络领域的地位，计划规范 AI 访问内容的方式，并建立收费机制，以保护内容创作者的利益。同时，Cloudflare 认为其无服务器平台 Workers 在 AI 市场具有优势，并正在开发资源消耗更少的 AI 技术。
Hammerspace 挑战 AI 领域对象存储的传统观念
Hammerspace 公司认为,通用的、协议无关的数据访问对 AI 训练和推理更为重要,而非传统认为的对象存储。该公司支持多种存储协议,强调数据编排和全局访问的重要性,以满足 AI 工作负载的多样化需求。这一观点挑战了对象存储在 AI 领域的主流地位。
商业领导者应对 AI 驱动威胁的四大关键考虑因素
人工智能正在重塑网络安全格局，既带来机遇也带来挑战。企业需要充分认识 AI 的双面性，既要利用 AI 提升防御能力，也要防范 AI 被用于网络攻击。本文提出四点建议:获得高层支持、评估风险、培养安全文化、做好应对准备，以帮助企业应对 AI 驱动的网络威胁。
Workday 推出 AI 代理人力管理系统
Workday 推出了一个名为"代理系统记录"的新平台，旨在帮助企业管理和优化其不断增长的 AI 代理团队。该系统提供了一个集中化的仪表板，用于跟踪、管理和分析 AI 代理，以应对数字劳动力带来的新挑战。这一创新反映了企业劳动力结构的变革，强调了有效管理人类和数字员工的重要性。
培养新一代 AI 就绪人才：佐治亚理工学院引领潮流
佐治亚理工学院正引领高等教育机构适应 AI 驱动的未来。学院通过开放 AI 超级计算机、提供跨学科 AI 教育、支持学生开发实际应用等方式，培养具备 AI 技能的全方位人才。这种创新模式不仅提升了学生的就业竞争力，也为产业界输送了能够驾驭 AI 技术的新生力量，推动各行各业的数字化转型。
DeepMind 致力于大型 AI 模型的分布式训练研究
DeepMind 研究人员提出了一种名为 Streaming DiLoCo 的新方法，可以在分布式环境中高效训练大型 AI 模型。该方法通过优化参数同步和通信策略，显著降低了带宽需求，同时保持了模型性能。这一突破有望推动 AI 开发的民主化，使更多机构能够参与大规模模型训练。
深度探讨 DeepSeek：在人工智能之上追求人工诚信
DeepSeek R1 的隐私政策引发了对其人工智能系统的深度关注。文章指出，与其关注技术实力或性能比较，更应重视 AI 系统的人工完整性。文章详细分析了 DeepSeek 在内部机制、外部机制和用户交互方面存在的问题，强调了在追求 AI 创新时不应忽视对社会结构的潜在威胁，呼吁重新定义我们对 AI 的要求，将人工完整性置于智能之上。
Hugging Face 计划对 DeepSeek 的 R1 推理模型进行逆向工程
Hugging Face 研究人员正在尝试重建中国初创公司 DeepSeek 的 R1 推理模型。R1 模型以极低成本达到了顶级 AI 模型的性能水平，引发业界震动。Hugging Face 的 Open-R1 项目旨在创建 R1 的完全开源复制品，并向 AI 社区开放所有组件。这一举措意在推动 AI 技术的开放发展和创新。
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