沈阳自2015年全面加快智慧城市建设,走出了一条智慧城市的创新之路,明确了以大数据发展为主体、智慧城市建设和传统产业转型升级为两翼的“一体两翼”发展思路,推动实现“惠民、兴业、善政”三大目标。
为什么确定以大数据推动智慧城市建设?沈阳有自己的思考,通过大数据推动,沈阳要努力打破政府壁垒和信息孤岛,加快用政府和社会各类数据的融合、共享,发挥大数据的核心技术和创新引擎作用,让大数据的价值爆发。
其中,沈阳市大数据管理局的揭牌,明确了沈阳智慧城市建设的思路和对数据驱动的智慧城市建设的长期规划,通过制定支持大数据发展政策,推动制度创新、管理创新和协同创新,从而让数据会说话。近日,ZD至顶网视频采访沈阳大数据局副局长姚羽,详细阐述沈阳新型智慧城市建设以大数据发展为主体的背后思考。
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OpenAI CEO描绘了AI温和变革人类生活的愿景,但现实可能更复杂。AI发展将带来真正收益,但也会造成社会错位。随着AI系统日益影响知识获取和信念形成,共同认知基础面临分裂风险。个性化算法加剧信息茧房,民主对话变得困难。我们需要学会在认知群岛化的新地形中智慧生存,建立基于共同责任而非意识形态纯洁性的社区。
杜克大学等机构研究团队通过三种互补方法分析了大语言模型推理过程,发现存在"思维锚点"现象——某些关键句子对整个推理过程具有决定性影响。研究表明,计划生成和错误检查等高层次句子比具体计算步骤更重要,推理模型还进化出专门的注意力机制来跟踪这些关键节点。该发现为AI可解释性和安全性研究提供了新工具和视角。
传统数据中心基础设施虽然对企业至关重要,但也是预算和房地产的重大负担。模块化数据中心正成为强有力的替代方案,解决企业面临的运营、财务和环境复杂性问题。这种模块化方法在印度日益流行,有助于解决环境问题、满足人工智能的电力需求、降低成本并支持新一代分布式应用。相比传统建设需要数年时间,工厂预制的模块化数据中心基础设施可在数周内部署完成。
法国索邦大学团队开发出智能医学文献管理系统Biomed-Enriched,通过AI自动从PubMed数据库中识别和提取高质量临床案例及教育内容。该系统采用两步注释策略,先用大型AI模型评估40万段落质量,再训练小型模型处理全库1.33亿段落。实验显示该方法仅用三分之一训练数据即可达到传统方法效果,为医学AI发展提供了高效可持续的解决方案。