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全球 AI 市场预计在未来几年内将以高速增长。2023 年，全球 AI 市场规模已达到 1966.3 亿美元，并预计到 2030 年市场规模将增长 13 倍以上，尤其是在企业服务和 IT 运维自动化领域。
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OpenAI真的要重启机器人计划了。 总裁Brockman转发了一则招聘公告，招募机器人硬件工程师。
谷歌推出的FACTS Grounding基准测试，能评估AI模型在特定上下文中生成准确文本的能力，有助于提升模型的可靠性；通过去除不满足用户需求的回复，确保了评分的准确性和模型排名的公正性。
Nature子刊近日发布了一项研究，针对学术写作中大模型的使用。他们发现，那些了解LLM以及大模型相关技术的受访者有更多的发表文章数量。
全球范围内，公共医疗保健系统在疫情后努力重启，尤其是西方国家日益老龄化的人口对服务造成了压力，尤其是在英国，媒体上“NHS 危机”已成为常见头条。
本地训练的客户模型忽视了全局数据中明显的更广泛的模式，聚合的全局模型可能无法准确反映所有客户端的数据分布，甚至可能出现「辛普森悖论」—— 多端各自数据分布趋势相近，但与多端全局数据分布趋势相悖。
刚刚过去的2024年，被称为中国AI应用落地的元年，形形色色的AI软件开始深入到普通人生活的方方面面，“年轻人与AI恋爱”、“AI会取代哪些职业”、“AI背后的商机”等讨论层出不穷，但在大众的固有认知中，熟悉AI、会使用AI的人，多是高学历、在一线城市生活工作的年轻人群体。
每天，全球有数亿人在向AI产品倾诉他们的想法、困惑、创意，甚至秘密。但鲜有人意识到，这些对话正在以“帮助训练下一代AI模型的”的名义，突破着过往移动互联网产品的数据使用界限。
2024年11月15日，加州理工学院生物学和生物工程系的Jieyu Zheng和Markus Meister发表了一篇震撼学界的论文《The Unbearable Slowness of Being: Why do we live at 10 bit/s?》[1]。这项研究揭示了一个令人不安的事实：人类大脑每秒仅能处理大约10比特信息。