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今夜，全球都在等待苹果

S 18 中，Siri将整合 LLM 大型语言模型，优化对话连贯性的同时，允许融入实时情境。加上之前传出与Open AI和谷歌的合作，不知道最终成品，会否能给我们带来一个不仅支持复杂指令，而且对答如流的Siri。从布局AI，到即将推出AI，未来苹果或将打造出一个最适合AI应用落地的操作系统。 02 AI手机，别只赚吆喝不过，想让用户换新手机，总得有个理由，比如像内存或者电池续航不够，设备硬件进步逐渐引导了手机高端化的消费趋势。今年一季度的手机市场有了非常明显的起色，出货量连续第三个季度增长。据市场调研机构IDC发布的报告，2024年第一季度全球智能手机出货量同比增长7.8%至2.89亿台。从整个智能手机市场来看，一季度全球智能手机平均售价为370美元（约合人民币2700元），相比去年同期增加了4美元。并且，从一季度各价位段智能手机的销售情况来看，平均单价超过800美元的智能手机市场是增长最快的，增速超过两位数，占2024年第一季智能手机出货量的18%，比去年同期提高了2个百分点。尽管苹果在整个智能手机市场的销售额占比下滑了11%，苹果手机的平均单价上升到了900美元，在前五大手机厂商里面是独一档，其他厂商也在尝试着发展高端品牌。上图已经将苹果和其他厂商的区别展示得一清二楚，硬件升级越来越同质化，卷不出差异化的竞争实在难以获得更高的回报，身为大厨，就得学会做高端局的菜。 AI手机之前，大家把宝押在了折叠屏上。但是折叠屏赛道似乎卷得太厉害了，厂商能从中赚取丰厚的投资回报，依旧是僧多粥少。TrendForce市场预测显示，2024年折叠屏手机的出货量可能会达到1770万部，同比增长约11%。啥概念？折叠屏在整个智能手机市场中的占比，仅从2023年的1.4%微增至1.5%，离大众市场还有不小的距离。但定位高端的折叠屏也躲不掉通缩品的命运。折叠屏定价已经从最初的万把来块下降至7000元价位段，从性能配置上看并未对苹果Pro系列造成多大的冲击，但外观却可能带来不小的使用成本。另一边，去年至今安卓厂商加速了生成式AI的布局，已有超过10家智能手机品牌厂商推出了超过30款具备生成式AI功能的智能手机。相比折叠屏，苹果切入生成式AI赛道可谓神速，已经打好的硬件底子终于能够充分发挥作用。 AI手机的理解，按照概念和实际落地形式，首先这手机端侧得能装下大模型，一般出厂前就得先装上；其次AI处理速度不能太慢，否则严重影响使用体验，那就得有能专门给AI推理计算的芯片单元，SoC中包含NPU算力。只有手机SoC的AI算力提升，端侧能够搭载的大模型参数量才能够持续上行。根据OPPO与IDC给出的定义，使用能够更快、更高效地运行端侧GenAI模型的SoC，并且使用int-8数据类型的NPU性能至少为30 TOPS。截止今年2月，符合这个要求只有苹果A17 Pro、联发科天玑9300、高通骁龙8Gen3。除了算力，一旦参数量增加，存储容量和功耗必然也会增加，DRAM/NAND，电源模块以及散热相关材料都会要求升级。据悉，目前只有搭载A17仿生芯片的iPhone 15 Pro系列，以及配备M1及以上芯片的iPad和Mac，才能完美运行“Apple Intelligence”。所以说，要用只能换最新的，还得是顶配，价格自然不会低。但如果缺少需要更高性能适配的应用，哪怕配置拉得再满，也终会面临过剩，尤其在如今特别注重性价比的环境下。 PC时代最著名的安迪-比尔定律是指无论硬件（CPU）提了多少性能，最终都会被软件（操作系统）消耗掉。老版本的CPU性能不足以支持新版的操作系统，才能带动整个产业的设备更迭需求。目前的AI应用场景主要集中在文档总结、图片处理、信息检索、文本翻译，其实谈不上颠覆，甚至谈不上刚需，而且实现这些功能的成本也比较高昂。因此，现在手机厂商押宝AI，不再只是简单的功能更新，而是契合技术、市场、应用发展趋势的一次迭代，为的就是推动新一波换机周期，提高硬件配置的天花板，好让手机价格继续往上走。 AI手机还不够成熟，需要有用户能感知得到，能够带来价值的应用场景创新，而已经有最好硬件配置的苹果，今晚能否给行业开启一扇新的大门？ 03 市值对决背后，AI风口将再次倾斜？上周三，英伟达股价市值一举突破3万亿美元，并且正式超过苹果，成为美股第二大市值科技巨头。谁能想到一家“卖铲子”的公司，能在近一年时间内高歌猛进，击败占据亿万终端用户入口的消费科技巨头。但在算力时代，铲子本身就是黄金。在AI训练领域的独占地位，有限的芯片产能，令英伟达掌握了大模型竞赛的入场券。而另一边的苹果，股价曾一度迷失在销量不振，降价促销的负面新闻中，公司今年前三个月营收达到908亿美元，同比下降4%，其中苹果大中华区的营收同比下降8.08%。由于新品迭代速度和市场预期总是有出入，虽然高端化的这批升级需求让苹果得到了更丰厚的利润，但最终还是要向激烈的市场竞争低头。苹果今年前三个月的iPhone收入下降了近10%，销售量下降了9.6%，其中中国销量出货量下滑6.6%，并且受到促销降价影响，市占率比上个季度下滑了4.4%。苹果去年从造车项目180度调转进入生成式AI 赛道，为的就是再一次抓住高端化升级的浪潮，把天花板再次抬高，而且不仅只有手机，而是对iPad，Mac一篮子产品的全新升级，核心就在于，AI OS。根据以往经验，手机出现巨大变革往往从交互方式开始。智能手机取代功能手机，是用触屏取代键盘；AI手机取代智能手机，会是用语音取代触屏。今年是WWDC的第四十个年头。在第一届WWDC上，苹果曾经推出世界上第一台具有图形界面的个人电脑（Lisa）。2007年，初代操作系统iPhone OS正式亮相。这是苹果搭建App Store软件生态的起点，后来应用商店从最初的500个APP扩大到500万个，构成了生态护城河，直到2010年经过四次大的版本更新，终于以iOS的名字与我们见面。因为苹果有着相对能打的芯片配置和自然流畅的操作系统，去探索AI功能和新的应用应该是最容易迅速落地的。去年10月苹果曾低调发布了Ferret多模态模型，跟其他名声在外的多模态模型相比，Ferret的主要长处是对于操作界面中的图片识别和定位能力，简单来说，就是当用户和AI助手聊关于界面中的信息时，它能够很快理解你的意思，然后找到对应元素。这个UI类模型看似并不强大，但再延伸一些，如果再把用户的指令，文字或者语音，拆分成具体的工作流来执行，最终还能实现跨APP的操作，那么一个AI原生的操作系统就基本落地了。这个跟AI手机的最终形态不谋而合，苹果已经打下了一些基础。按照这个构想，AI OS使得用户和应用之间的互动更佳高效快捷，随着端侧模型能力的提高，AI从一些原生应用，逐渐和操作系统深度融合，接入第三方APP，复刻07年的应用商店创新，新的规则或将呼之欲出。未来第三方APP如果想得到更多的使用，甚至提高付费频率和广告展示，苹果生态系统可能将占据更大的主动权，随着未来AI应用渗透率的提高，无论对用户收费，还是对开发者收税，苹果都属于强势一方。虽然担心销量继续下滑，但市场从不质疑苹果打造高端产品的能力，上半年苹果在生成式AI动作频频，加上为WWDC预热，股价也在慢慢复苏，尽管英伟达势头正猛，依然没被拉开差距。但AI 手机这个噱头是否能引导新一波换机潮，让高端价位的市场继续增长，苹果入局又能否催化AI应用开花，有许多需要验证的地方，所以供应链上的公司依然值得关注。如果顺利，那么未来AI产业链上更具价值的部分，是否将向操作系统和软件生态转移？这是一场关于市值前景的发布会，苹果开始应战了！（全文完）

格隆汇2024-06-10

成功率达 53%，研究显示 GPT-4 可自主利用“零日”漏洞攻破网站

HPTSA）的方法，让一群自主传播的大型语言模型 (LLM) 协同作战。 IT之家注意到，与以往由单个 LLM 尝试解决所有复杂任务不同，HPTSA 方法采用了“规划智能体” 负责整个过程的监督，并派生多个用于特定任务的“子智能体”。就像老板和下属一样，规划智能体负责协调管理，将任务分配给各个“专家子智能体”，这种分工方式减轻了单个智能体在难以攻克的任务上的负担。在针对 15 个真实网络漏洞的测试中，HPTSA 在利用漏洞方面比单个 LLM 的效率高出 550%，并且成功利用了其中的 8 个零日漏洞，成功率达 53%，而单打独斗的 LLM 只利用了 3 个漏洞。研究人员之一、白皮书作者丹尼尔・康 (Daniel Kang) 特别指出，人们担心这些模型会被恶意用于攻击网站和网络，这的确是合理担忧。但他同时强调，聊天机器人模式下的 GPT-4“不足以理解 LLM 的能力”，本身无法进行任何攻击。当 NewAtlas 的编辑询问 ChatGPT 它是否能利用零日漏洞时，它回答说：“不，我不能利用零日漏洞。我的目的是在道德和法律框架内提供信息和帮助。”并建议其咨询网络安全专业人士。

金融界2024-06-09

微软借OpenAI之力领跑AI赛道，Oppenheimer看好其长期增长潜力

OpenAI的新模型GPT-40已经在大型语言模型领域展现出了卓越的性能，占据了市场的主导地位。然而，Oppenheimer的分析师们预测，GPT-5有望在年底发布，并将进一步提升OpenAI和微软在生成人工智能领域的领导地位。这一预测无疑为市场注入了更多的期待和兴奋点。在评估微软的发展前景时，Oppenheimer对其给出了积极的评价，并将微软的评级定为“跑赢大盘”。同时，该机构还将微软的股票目标价从450美元上调至500美元，这一调整反映了市场对微软未来发展前景的乐观预期。微软的一体化产品战略和诱人的产品捆绑包也在市场上取得了显著的成功。许多客户渴望创建自己的应用程序，而微软全面的人工智能工具带为他们提供了强大的支持。霍兰和霍尔姆指出：“微软在企业采用人工智能方面处于有利地位，这得益于其庞大而稳定的客户群和完善的基础设施。”此外，微软还利用其丰富的生态系统和广泛的产品组合，向客户提供各种捆绑包，以增加市场份额，而非仅仅提供单一的“点式”软件产品。值得一提的是，微软在全球技术领域的领导地位不仅局限于人工智能。该公司在云计算、商业生产力、个人计算、游戏和通信等多个领域都展现出了卓越的实力。而人工智能技术的融入，无疑为这些领域注入了新的活力，增强了微软产品的整体功能和用户体验。展望未来，Oppenheimer预计微软将在人工智能领域持续加大投入。据预测，到2024年，微软在人工智能方面的资本支出将增至520亿美元，而到2029年，这一数字有望达到惊人的920亿美元。这一巨大的投入不仅彰显了微软对人工智能技术的坚定信念，也预示着该公司在未来科技竞争中的雄心壮志。随着微软在人工智能领域的不断深入，其与英伟达（Nvidia）等关键供应商的合作也将更加紧密。Oppenheimer预测，未来微软将获得英伟达17%的GPU出货量，这将为其人工智能技术的研发和应用提供强大的硬件支持。在人工智能的浪潮中，微软并非孤军奋战。亚马逊（Amazon）、谷歌（Google）和Meta等科技巨头也在积极加大人工智能领域的投入。然而，微软凭借其深厚的技术积累和广泛的合作伙伴关系，有望在这场激烈的竞争中脱颖而出。上周分析师约翰·鲍曼也表达了对微软在人工智能领域前景的看好。他认为，微软的人工智能产品主要集中在云产品上，这些服务旨在吸引那些认为这些工具对他们的业务或工作流程有用的新客户，并有可能吸引亚马逊网络服务和谷歌云平台的客户转换。鲍曼进一步指出：“赢得人工智能战争将使微软在其云计算服务Azure上拥有主导的技术堆栈。”尽管量化分析系统目前对微软的评级为“持有”，但华尔街分析师们仍普遍将其评为“强力买入”。这一差异反映了市场对微软未来发展前景的不同看法，但也从侧面说明了微软在人工智能领域的潜力和影响力。

金融界2024-06-08

Hi，Siri！苹果如何抗衡竞争对手的AI技术浪潮？

的一些隐私原则。像OpenAI这样的大型语言模型仍然存在不准确或“幻觉”的问题，就像谷歌的搜索AI上个月表示巴拉克·奥巴马总统是第一位穆斯林总统一样。OpenAI首席执行官Sam Altman最近发现自己陷入了一场关于深度伪造和欺骗的棘手社会辩论中，当时他否认了女演员Scarlett Johansson关于OpenAI语音模式剥夺了她声音的指控。这是苹果高管们更愿意避免的那种冲突。高效与大型在苹果之外，人工智能已经变得依赖于大型服务器场，使用强大的英伟达处理器和数TB的内存来处理数字。相比之下，苹果希望其人工智能功能能够在iPhone、iPad和Mac上运行，这些设备使用电池供电。库克强调，苹果自己的芯片在运行人工智能模型方面表现出色。库克在5月份的财报电话会议上对投资者表示：“我们相信人工智能的变革力量和前景，我们相信我们拥有在这个新时代脱颖而出的优势，包括苹果公司将硬件、软件和服务无缝集成的独特组合，突破性的Apple Silicon与我们行业领先的神经引擎相结合，以及我们对隐私的坚定不移的关注。摩根大通（JPMorgan）分析师Samik Chatterjee本月在一份报告中写道：“我们预计苹果在WWDC主题演讲中的演讲将集中在功能和设备功能上，以及在设备上运行的GenAI模型，以实现这些功能。今年4月，苹果公司发布了关于人工智能模型的研究，它称之为“高效语言模型”，能够在手机上运行。Microsoft也发表了关于同一概念的研究。苹果的“OpenELM”模型之一有11亿个参数或权重——远小于OpenAI的2020年GPT-3模型，该模型有1750亿个参数，甚至比一个版本的700亿个参数还要小。Meta的Llama，这是使用最广泛的语言模型之一。在这篇论文中，苹果的研究人员在运行苹果M2Max芯片的Mac Book Pro笔记本电脑上对该模型进行了基准测试，表明这些高效的模型不一定需要连接到云端。这可以提高响应速度，并提供一层隐私，因为敏感问题可以在设备本身上回答，而不是被发送回苹果服务器。据彭博社报道，苹果软件内置的一些功能可能包括为用户提供他们错过的短信摘要、新表情符号的图像生成、在公司开发软件Xcode中完成代码或起草电子邮件回复。据彭博社报道，苹果还可能决定在其数据中心加载其M2Ultra芯片，以处理需要更多马力的AI查询。绿色气泡和VisionPro WWDC不会发布严格意义上的AI。该公司有超过22亿台设备在使用中，客户希望改进软件和新应用程序。一个潜在的升级可能是苹果采用RCS，这是对被称为SMS的旧短信系统的改进。苹果的消息应用程序将iPhone之间的文本转移到自己的iMessage系统，该系统将对话显示为蓝色气泡。当iPhone向Android手机发送短信时，气泡是绿色的。许多功能（如键入通知）不可用。谷歌领导了RCS的开发，为短信增加了加密和其他功能。去年年底，苹果公司确认将与iMessage一起增加对RCS的支持。iOS18的首次亮相将是展示其作品的合乎逻辑的时间。此次发布会也将是苹果公司推出其虚拟和增强现实头显VisionPro的一周年纪念日。苹果可能会宣布将其业务扩展到更多国家。苹果在其WWDC公告中表示，VisionPro将成为人们关注的焦点。VisionPro目前是其操作系统的第一个版本，其核心功能，如Persona视频会议模拟，仍处于测试阶段。

佳华1682024-06-07

3EX AI交易平台闪耀SuperAI大会：展示AI交易创新成果

名企业的代表。大会议程丰富多样，包括对大型语言模型的演变、生成式AI、去中心化 AI、AI x Web3 、机器人技术等议题的深度讨论，同时还涉及人工智能在金融科技、教育、医疗保健和网络安全等多个领域的应用。多位全球行业领袖分享了对 AI 行业的独到见解，为与会者提供深入的行业分析与广泛的业界交流。在往期SuperAI 大会上，OpenAI CEO Sam Altman，Stability AI Founder and CEO Emad Mostaque 等人都曾发表过重要演讲。本次 SuperAI 大会邀请到了“棱镜门事件”主角 Edward Snowden 、Coinbase 前 CTO 与天使投资人 Balaji Srinivasan、a16z 前合伙人 Benedict Evans、Real Vision 联合创始人兼首席执行官 Raoul Pal 以及 Singularity Net 的创始人兼首席执行官 Ben Goertzel 等重量级演讲嘉宾分享对AI技术的洞见和观点。 3EX： AI交易闪耀SuperAI会场 3EX AI交易平台代表与业界专家和代表共同探讨了AI的巨大潜力和发展机遇，并展示3EX AI交易的创新成果。3EX开创性地将AI技术应用于数字资产交易领域，通过整合和改进ChatGPT-4o技术，打造了全球首家一站式AI交易平台。用户可以通过简单的对话创建个性化的交易策略，进行智能盈亏模拟和参数调整，并实现自动交易执行等全方位的AI交易服务。这一创新的服务模式不仅降低了交易策略代码编程的门槛，也极大地简化了交易流程，提高了交易的智能化水平，让用户能够更轻松、便捷地把握市场机遇。此外，3EX还提供了AI策略跟单服务。3EX AI交易策略广场提供了由平台优秀交易员创建的顶级的AI策略。用户可以从盈利率、平仓盈亏比、平仓胜率等不同的角度选择理想的AI策略进行跟单，即可获得与专业交易员同步的交易体验和盈利机会。这一服务不仅降低了普通用户的交易门槛，还提升了交易的成功率，让用户在数字资产交易市场中更加游刃有余。在SuperAI大会的展示环节，3EX AI交易平台的创新技术和服务模式引起了广泛关注。与会者纷纷驻足参观，详细了解3EX的技术特点和服务优势。许多参会代表对3EX AI交易功能表示赞赏，并认为其在AI交易领域具有广阔的发展前景。 3EX AI交易平台代表还与SingularityNET去中心化人工智能市场平台进行了友好互动，双方互相体验了产品特性，并将在会后进一步探讨合作可能。除了主会场活动，3EX代表还受邀参与了由1783DAO主办的 “AI与DePIN的亚洲机遇”专题活动，与业内精英共同探讨了AI和DePIN在亚洲的巨大潜力和发展机遇。未来3EX 将始终站在AI科技前沿，致力于推动人工智能技术在数字资产交易中的应用和发展，通过不断创新和完善服务为用户提供更加智能、便捷、高效的交易体验，同时积极参与国际交流与合作，与全球AI领域优秀企业和机构共同推动人工智能技术的进步，为AI交易发展注入新的活力。 3EX相关链接： https://linktr.ee/3exlinktreecn Twitter(CN): https://twitter.com/3EX_ZH 来源：金色财经

金色财经2024-06-07

PrivateAI筹集战略资金并推出AI众包平台

PrivateAI正在构建全球首个长寿大型语言模型（LLM）。其底层网络完全无需许可，创建了一个去中心化的OpenAI替代方案，允许任何人建立自己的PrivateAI。该项目由Dogecoin、Syscoin、SingularityNET、Filecoin和Fantom等独角兽公司的前联合创始人或高管领导。 Lytehouse宣布全球首款为CCTV操作员设计的副驾驶 Lytehouse是一家领先的AI驱动视频分析公司，今天发布了其最新旗舰产品Auto Operator。这一革命性技术利用生成式AI作为CCTV操作员的副驾驶，变革了中小企业（SMEs）和外部安全控制室的安防操作，提供了前所未有的效率、成本节约和可操作的洞察力。通过生成式AI的变革能力重新想象零售业 Jio Haptik正在通过为市场准备的应用程序赋能零售商，以实现创新并产生指数级影响。通过GenAI，零售商可以无缝应对现代商业的复杂性，优化流程，提升客户体验，推动可持续增长。从革命性的库存管理到提升营销策略，我们的解决方案旨在重新定义运营，提供切实的结果，并塑造零售业的未来。 Merkle庆祝与Salesforce合作20周年，并扩展在亚洲的能力 Merkle是dentsu旗下领先的技术驱动的数据客户体验管理（CXM）公司，今天宣布庆祝与Salesforce合作20周年。拥有超过3000名Salesforce认证员工和8900个Salesforce认证，Merkle是全球领先的代理合作伙伴之一，也是最大的Salesforce Commerce Cloud合作伙伴之一。Merkle通过有机增长和收购Aware Services、Happy Marketer、Bluecom Solutions、Sokrati和Ugam，扩展了其Salesforce业务能力，增加了规模和地理覆盖范围。Merkle的行业专家参与了九个Salesforce合作伙伴咨询委员会，旨在帮助塑造Salesforce项目、产品和行业解决方案的未来。来源：金色财经

金色财经2024-06-05

英伟达未来5年的研发中心重点涉及这两个领域，意向选址也曝光了！

来5年将在台湾设立投资研发中心，将涉及大型语言模型和AI的竞争力，强调未来选址有可能在台北、台南和高雄。黄仁勋表示，目前英伟达在台北和新竹已经有数百名员工，未来将持续投资台湾，计划在接下来几年建立新的研发中心，雇佣1000名工程师，涵盖芯片设计、系统设计、软件工程师、AI研发人员等，并设立AI研究实验室。黄仁勋指出未来5年将涉及大型语言模型（LLM）和AI在测试中具有与人类相同的竞争力，取得优异成果，数字世界将出现具备人工智能的机器人。黄仁勋此次来台与供应链伙伴会面，希望进一步与生态系统合作，共同推动全球构建新一代运算基础设施，建立人工智能的新型数据中心。他形容AI就像200年前的电一样，虽然看不见，但却具有极大价值。原文链接

投资慧眼2024-06-05

金色百科 | 什么是思维算法（AoT）？

推理方式。AoT 由微软研究院开发，为大型语言模型 (LLM) 引入了一种新范式，以增强推理能力来解决复杂问题。它旨在结合两全其美：对人类思维过程的细致入微、直观的理解与算法方法的结构化、系统性。 AoT 与之前依赖外部干预来指导 LLM 完成推理步骤的方法不同。相反，它利用 LLM 的固有能力，通过模仿人类的思维模式来探索问题空间。这使 LLM 能够根据上下文动态调整其方法，使其更具适应性和效率。上图展示了使用 LLM 解决推理问题的不同策略。它展示了从基本提示到更复杂的方法（如思维链、思维树和思维算法）的进展。每个框代表一个想法，绿色表示有希望的想法，红色表示不太有希望的想法，引导 LLM 找到解决方案。这些策略解释如下：基本提示：直接向 LLM 提问或给它一个任务。思路链 (CoT)：LLM 在得出最终答案之前会生成一系列中间推理步骤，就像解释其思维过程一样。思路树 (ToT)：LLM 同时探索多条推理路径，评估每条路径并选择最有希望的路径继续，就像集思广益不同的方法一样。思路算法 (AoT)：结合 CoT 和 ToT，使用算法系统地搜索和评估不同的推理路径，就像一种更结构化、更高效的寻找解决方案的方式。本质上，AoT 使 AI 模型能够在广阔的可能性中导航，类似于人类集思广益和完善想法以得出解决方案的方式。这种方法在提高 LLM 在各种推理任务上的表现方面显示出巨大的潜力，在准确性、效率和灵活性方面优于以前的方法。二、AoT 如何胜过现有方法？ AoT 通过使推理透明、高效和适应性强，在解决问题和决策方面超越传统模型，从而彻底改变了人工智能。 AoT 是人工智能领域的一种革命性方法，从根本上改变了人类理解和利用 LLM 的方式。它相对于传统模型的优势最明显体现在其转变后的推理过程上。AoT 使这个过程变得透明，提供模型思想的逐步分解，而不像以前的 LLM 那样具有不透明的“黑匣子”性质。除了透明度之外，AoT 还显著提高了 LLM 的效率。但 AoT 如何在人工智能模型中模仿人类思维？它通过根据上下文动态调整推理过程来实现这一点，使模型能够探索多种路径并修剪那些不太有希望的路径。这种动态的、类似人类的方法与传统模型的线性且通常效率低下的解决问题方式形成鲜明对比。AoT 允许模型适应复杂的任务并更快、更准确地找到解决方案。此外，AoT 增强模型由于其在上下文中学习的能力而表现出非凡的适应性。传统的 LLM 通常难以处理新信息，需要重新训练才能处理新任务。然而，AoT 模型可以概括其知识并适应提示本身中呈现的新信息，从而使它们在现实世界场景中更加通用和实用。三、AoT 的实际应用 AoT 有可能彻底改变各个领域，包括科学研究、软件开发、供应链优化、财务预测等。在科学研究中，AoT 可以通过协助分析复杂的生物数据和确定潜在的治疗目标来加速新药和新疗法的发现。在软件开发中，AoT 可以彻底改变代码的编写和调试方式。通过为开发人员提供可以推理复杂代码结构、识别潜在错误并提出最佳解决方案的 AI 助手，AoT 可以提高生产力和代码质量。它还可以帮助实现重复任务的自动化，让开发人员能够专注于工作中更具创造性和战略性的方面。除了这些特定的应用之外，AoT 的潜力还扩展到其他行业和领域。从优化供应链和物流到改进财务预测和风险评估，AoT 分析大量数据并产生见解的能力可以全面推动效率、创新和决策。四、AoT 的挑战和局限性尽管 AoT 潜力巨大，但它也面临着诸多挑战，例如计算成本增加、对输入质量的敏感性、主观评价以及对潜在滥用的道德担忧。尽管 AoT 功能强大，但它也存在挑战和局限性。主要问题之一是，由于探索多种推理路径，计算成本可能会增加。此外，AoT 对情境学习和思路链提示的依赖可能会对所提供示例的质量和相关性敏感，如果示例选择不当或不足，则会影响其整体性能。此外，由于类人推理固有的主观性，对 AoT 性能的评估可能很棘手。将其输出与人类推理进行比较可能并不总能得到明确的答案，因为解决问题可能有多种有效方法。这使得很难建立标准化指标来评估 AoT 在不同领域和任务中的有效性。此外，确保 AoT 的道德使用至关重要，因为如果不进行适当控制，它有可能被利用来生成误导性或有害内容。五、AoT 实施中的道德考量和挑战围绕 AoT 实施的道德问题包括潜在的滥用、有偏见的结果、问责问题以及对透明度和可解释性的需求。 AoT 的实施引发了重大的道德考虑和挑战。主要问题是滥用的可能性，AoT 可能被用来生成误导性或有害的内容，例如深度伪造或宣传。模仿人类推理的能力可能被用来创建难以与真正的人类输出区分开的内容，从而导致潜在的欺骗和操纵。另一个挑战是问责和责任问题。随着 AoT 越来越融入决策过程，出现了关于谁对 AoT 驱动系统的行为和结果负责的问题。如果 AoT 模型做出的决策导致负面后果，谁应该受到指责——开发者、用户还是模型本身？确定问责制并为使用 AoT 制定明确的道德准则对于防止滥用和确保负责任的部署至关重要。此外，透明度和可解释性对于在 AoT 系统中建立信任和理解至关重要。然而，AoT 推理过程的复杂性使得解释和解释其决策变得具有挑战性，尤其是在处理复杂或细微的问题时。确保 AoT 模型能够为其决策提供清晰易懂的解释，对于确保透明度和问责制以及防止潜在的滥用或意外后果至关重要。六、AoT 的未来 AoT 有望通过推进语言理解、彻底改变问题解决和增强决策能力来改变 AI，同时强调道德考量。 AoT 的未来前景广阔，有可能重塑 AI 及其在不同领域的应用格局。随着研究的进展和技术的进步，我们可以预见未来几年将出现一些令人兴奋的发展。首先，AoT 有望推动自然语言理解和生成任务的重大改进。此外，AoT 有望彻底改变各个行业的问题解决和决策过程。通过使 AI 模型能够探索多种推理路径并动态调整其策略，AoT 可以解决以前超出传统算法范围的复杂问题。 AoT 的未来不仅关乎技术进步，还关乎对这一强大工具的道德和负责任的使用。随着 AoT 越来越融入我们的生活，解决偏见、透明度和问责制问题至关重要，以确保这项技术造福整个社会。来源：金色财经

金色财经2024-06-05

AI驱动安全——2024北京网络安全大会(BCS)开幕

网络安全还是加剧威胁》的主旨演讲中说，大型语言模型(LLM)正彻底改变网络安全形势，AI在网络安全领域带来的既有挑战，也有机遇。例如，网络罪犯会使用AI生成具有强欺骗性的网络仿冒邮件，但企业也可以用AI完成威胁检测和事件响应、处置。那么，如何尽快发挥AI赋能网络安全的积极作用，实现"用魔法打败魔法"？与会专家给出了丰富的解决方案。 "人工智能是新质生产力，智能化大势不可阻挡。不发展是最大的不安全，要发展AI促安全。" 作为人工智能治理领域的知名专家，龚克呼吁推进AI与网络安全融合创新。在龚克看来，一方面，人工智能的发展推动了网络安全技术的创新。例如，基于深度学习的恶意软件检测、用户行为分析等新技术不断涌现，提高了网络安全的防护能力。另一方面，人工智能的自动化和智能化特性又可以大大提高网络安全管理的效率。通过自动化检测、响应和风险评估等流程，可以更快地应对网络威胁，减少潜在损失。 "既然AI这么好，是不是赶紧装上一个AI大模型就可以了？"齐向东提醒，AI大模型不是万能钥匙。尤其是在当前"百模大战"的状态下，只有高质量发展的大模型，才能真正带来指数级能力跃升，激发网络安全行业的新质生产力。在齐向东看来，做好"AI驱动安全"至少需要具备三大条件：其一，高质量的训练数据；其二，纵深防御的内生安全体系；其三，设备、体系具有统一的输入输出标准。 AI驱动安全成效初显 "依托大数据平台，加强人工智能与网络安全的融合，研究基于人工智能的风险异常检测方法，开展网络安全关联分析、事件处置和调查溯源，强化网络安全威胁监测和应急处置，实现网络安全事件的智能响应、联动防御。"王继业介绍了国家电网探索人工智能在"守护网络安全，助力能源转型"中的最新实践情况。实际上，不仅局限于电力能源领域，很多机构正快速推进AI在网络安全领域落地生根，"AI驱动安全"已呈现出百花齐放之势。例如，作为网络安全领域原创技术策源地总体单位，奇安信以科技创新推动产业创新，于今年3月对外正式发售了"AI驱动安全"的代表性产品：QAX-GPT安全机器人。据介绍，目前QAX-GPT安全机器人已经被应用于金融、能源、交通等多个领域的头部企业，带来了威胁发现和研判、安全运营、智能攻防等能力的提升与飞跃。其中，QAX-GPT安全机器人对真实网络风险事件研判准确率接近100%，可以消除80%以上无效告警，助力企业网络安全运营效率提升逾60倍。随着网络安全领域智能化产品落地，相关市场的规模快速增长。有关统计显示，网络安全领域的人工智能产品市场将从2017年的39.2亿美元增长到2025年的348.1亿美元，预测期内的复合年增长率为31.38%。据许心超介绍，北京市已将数字安全产业作为全市重点发展的高精尖产业，目前已经汇聚数字安全企业1025家；2023年北京市数字安全企业收入达到996亿元，产业带动作用凸显。 "人工智能是引领未来的战略性技术，是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。本次大会以‘AI驱动安全’为主题，旨在将AI作为网络安全的驱动力，帮助专家快速的识别、追溯和处置安全威胁，提升网络安全防御的智能化水平。"展望未来，李立功对AI驱动安全的进一步落地应用充满了期待。

格隆汇2024-06-05

分析师预测：英伟达引领加速计算领域，市值或破10万亿

算是一种处理大量与图像、语音、视频以及大型语言模型的处理有关的非常密集的数据处理任务的方法，并使用新型半导体转换数据中心，以确保处理能够非常高效地完成。 Arya表示，我们正处于这一周期的开始阶段，我们认为每年的支出可能在2500亿美元到5000亿美元之间，而视频将引领这一潮流，我知道人们经常会将其与过去的英特尔进行比较，或者将其与过去的思科或周期技术的其他部分进行比较。但不同的是，NVIDIA将系统硅片、网络、开发人员软件结合在一起，这是前所未有的。 Arya表示，科技股的价格目标确实会因为市场规模及其执行情况而变动。即使价格达到1500美元，该股票的交易价格也基本上与收益增长率一致。目前，标准普尔500指数的交易价格是其收益增长率的两倍。因此，即使在这种价格水平下，其市盈率与增长率实际上也低于大盘水平。 Arya表示，各种类型的科技公司之间正在进行一场竞争。去年市场将资本支出预测提高到40%至45%以上的增长。这些不同的科技公司之间正在展开竞争，争相成为第一个支持下一代大型语言模型的公司，以确保自己成为众多试图真正启动自己的生成式人工智能应用的初创企业的首选目的地。这个市场正在从这些云服务提供商扩展到许多垂直企业。在最近一个季度中，汽车和汽车客户（也包括特斯拉）是这个真正庞大的垂直行业的一部分。这种趋势从云客户延伸到汽车客户和医疗保健客户。许多药物研发都是利用这一基础设施进行的。金融服务业也在从中受益。最后但并非最不重要的一点是，市场将开始看到更多主权国家中这种基础设施的崛起。他们试图确保能够利用他们的文化和语言来真正地去训练这些大型语言模型。 Arya表示，这一切才刚刚开始，而且这也可能是一个非常大的基础设施运营周期。

佳华1682024-06-05

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