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龙软科技(688078.SH)：公司开始研究AI与GIS融合的矿山大模型技术及应用

挥公司在矿山时空信息领域的积累优势，将AI技术在公司现有成熟产品中尽早落地应用。未来公司将持续研发人工智能前沿技术，积累构建基于大模型的矿山垂直领域知识库与模型库，打造具有时空特色的矿山人工智能体系化平台。资料显示，龙软科技主营业务是以自主研发的专业地理信息系统平台为基础,利用物联网、大数据、云计算、数字孪生和时空智能等先进技术，为煤炭工业的安全生产、智能开采提供工业应用软件及全业务流程信息化整体解决方案。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-26

创新奇智(02121)下跌5.03%，报7.37元/股

I解决方案市场上以收入计算，成为第三大AI技术驱动型解决方案提供商。截至2023年中报，创新奇智营业总收入9.24亿元、净利润-1.96亿元。

金融界2024-01-26

天孚通信获中原证券买入评级，AI推动高速光器件需求高增

望受益于高速率产品需求的快速释放。通过AI技术发展和全球数据中心建设的推动，可以使公司部分产品线的持续扩产提量，产能利用率大幅提升。与AI相关基础设施上的光模块市场需求增长将远超传统电信和企业网络等其他领域的需求，预计全球光模块市场到2024-2028年的复合年增长率将达到16%。风险提示：高速光器件产品需求不及预期；新产品拓展不及预期；行业竞争加剧；国际贸易争端风险。

金融界2024-01-26

传媒赛道升温，山东出版涨停封板，传媒ETF(159805)冲击4连阳

表示，在新兴文娱产业趋势发展之下，叠加AI技术发展赋能内容生产，短剧、互动影游等产业的发展前景较好，优质IP版权的内容价值有望获得重估，建议关注已布局真人互动影游的相关标的和拥有丰富版权储备并积极布局短剧的相关标的。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-01-26

东吴证券：金融垂类大模型赋能金融业务推动行业业务实现增量提升

交易数据基础、较好应用场景入口、较成熟AI技术运用经验的金融科技企业将受益明显，推荐东方财富(300059.SZ)、同花顺(300033.SZ)，建议关注恒生电子(600570.SH)。

金融界2024-01-26

2024GameFi热潮来临实力AI链游猩球崛起即将上线

，而是一种潜在的收入来源。猩球崛起对AI技术的引入除了生成更丰富的场景，另外也能确保游戏对于每个人都能平等对待，包括代币奖励与销毁机制，玩家在星球社区中不同的战斗场景等，都能确保是随机且概率均等。不少结合AI的链游往往将AI以NPC角色的方式与玩家进行简单交谈，而猩球崛起则是将AI融入到游戏主线中，这对于现有的游戏发展方向也是一个大胆的尝试，为玩家带来更多有新意的体验。来源：金色财经

金色财经2024-01-26

SK海力士Q4扭亏对芯片业意味着什么？

代HBM3销售额同比增长了五倍多。由于AI技术对算力的巨大需求，HBM作为一种高带宽、大容量的内存解决方案，其重要性日益凸显。行业追踪机构TrendForce预计，本季度DRAM的合同价格将比上一季度增长18%至23%，部分原因是产品结构将进一步向HBM等高价产品倾斜，这也预示着SK海力士利润率将进一步提高。值得一提的是，SK海力士在HBM领域已经领先于竞争对手三星，不过今年两家公司可能会展开正面竞争。TrendForce预计，到2024年，两家公司将各占HBM市场的一半左右。此外，SK海力士表示将在2024年增加资本开支，而去年其将资本支出削减了50%以上。SK海力士对扩大产能仍持谨慎态度，表示资本开支将保持在“最低水平”，支出可能会集中在热门的AI相关产品上。自2023年年初以来，SK海力士股价因其AI能力上涨近50%，该公司周四表示它的目标是成为“全面的人工智能内存供应商”。存储芯片行业在年初开始解冻，而SK海力士仍有很多事情需要证明，要使利润率提高到疫情时期的高点附近，它就必须充分利用AI的发展，并与三星等强劲对手一决高下。

金融界2024-01-26

悦读书|揭示未来10年人工智能将撬动13万亿美元市场的秘密

实践经验和深厚的理论素养。书中提到利用AI技术，公司可以监测和衡量改进措施。特别是聚焦于高速增长的公司，包括那些处于快速扩张阶段、寻求快速增长和扩大规模的公司。当然，书中总结的许多经验教训也适用于在动荡的数字经济中寻求不断适应和开展竞争的大型组织。国内哪些有“号召力”的人读过此书：复旦大学管理学院市场营销学系副教授、副系主任，复旦大学中国市场营销研究中心秘书长褚荣伟博士：“组织”这个词大家都在说，但大家其实都说得不一样。组织的重要性不言而喻，但组织不仅仅是人力，更是“决策”和“执行”的过程，因此，面向未来的组织发展需要全新的视角和框架，也许阅读《组织制胜》是一个不错的选择。《价值共生：数字化时代的组织管理》作者陈春花：作者通过这本书来探寻两个根本问题的答案——增长与组织和数字技术之间是否存在明确联系，以及如何把组织作为利润增长引擎，本书非常值得阅读。创业酵母创始人、知名组织创新专家、《组织的力量》作者张丽俊（Cherry）：组织是一家企业在经营中的隐性曲线，看不见、摸不着。企业经营需要业务的显学，但公司的竞争力也取决于看不见、摸不着的隐性的组织。组织创新是全球存量市场下企业红海竞争中的制胜点，如何在 AI 时代通过组织能力的提升赢得竞争优势，是现当下每个企业都需要思考的问题。据德勤2023年全球人力资本趋势调研显示，有93%的被访企业认同AI的重要性，却只有22%的被访企业认为自身组织做好了迎接AI的准备。因此，组织在这个时代面临的挑战可能不只是AI技术，甚至在某种程度上并不是技术。褚荣伟博士在《组织制胜：AI时代的利润增长引擎》推荐序中写道：组织话题很重要——不仅关系到组织的财务结果，而且关系到如何为组织、员工以及整个社会创造价值。提到“组织”，我们不得不追溯到詹姆斯 · 马奇和赫伯特 · 西蒙在 1958 年出版的著作《组织》（Organizations），这本著作的出版标志着组织作为一个独立研究领域的诞生。自此，组织不再仅仅是一种组织架构图、一种人力活动的理性安排过程或者是工作部门的划分和协调，还是一种决策和执行过程的集合体。纵观过去 60 多年关于组织的学术研究，组织领域共形成了三个核心主题：（ 1 ）群体、系统和生产；（ 2 ）行动、选择和个体；（ 3 ）变革、活动和计划。尽管技术在半个多世纪内发生了剧烈变化，但组织的基础问题并没有发生本质变化。随着全球化发展，以服务为导向、互联网和社交媒体驱动的商业活动越来越普遍，更松散的组织形式和更个体化的劳动结构让组织的边界与管理变得更加复杂。新技术改变了个人与组织之间的互动和契约方式，并催生了更多由私募股权（PE）和风险投资（VC）支持的创业型企业。对于单个组织，不管是因为疫情为员工带来工作方式和观念的改变，还是因为 AI 的爆发式发展带给劳动力市场与工作技能的转变，各类组织从上到下都感觉到了不安。企业提升韧性和敏捷性刻不容缓，数字化转型迫在眉睫，但我们的组织似乎并没有做好准备。其实，归根结底是组织的领导者和高层管理者并没有准备好，不知道如何解决问题。全面的组织设计看似势在必行，但又令人生畏。组织文化亟需重塑和转型，但又令人无所适从。《组织制胜：AI 时代的利润增长引擎》帮助组织思考如何构建健康的组织，实现可持续发展。本书提出，越是在不确定的时代中发展，越需要学会去面对和拥抱不确定，最终的方向都是提升组织效能。面对当今的挑战，褚荣伟博士认为，CEO 责无旁贷，他们必须站在一线。CEO 必须把适应性战略、数据分析和产品设计等思维与直觉和逻辑判断相结合，“做正确的事情”。如书中所述，未来的 CEO 必须训练和提升自己的“变革流利度”，从“单环学习”转换到“双环学习”，“AI 优先”（AI-ﬁrst）是今天组织的唯一选择。很快，成为一个由 AI 驱动的组织将成为组织生存和发展的关键，这不仅关乎科技公司，更关乎其他所有的公司。那这本书到底有哪些内容，能对我们在组织管理上有帮助呢？悦读君为大家进行了以下几方面梳理：第一部分，组织健康的七个条件 1.一个将使命置于利润之上的战略方向。 2.专注于创造一个共享的身份认同且适应性强的文化。 3.在智能计算机时代以人为本的敏捷领导力。 4.潜力被充分释放的人才。 5.围绕敏捷性和可持续性的组织设计。 6.建立于透明组织和归属感之上的公平性、包容性和多元化（equity，inclusion， , and diversity，EID）。 7.要把员工福祉作为组织的优先事项。任何类型和规模的企业，都可以通过满足这些条件来提升价值和实现增长。第二部分，AI 是让我们实现以上目标的关键利用机器学习和量子计算等技术，公司可以监测和衡量改进措施，推断下一步行动，让 AI协助领导者建立制胜未来的组织。第三部分，投资者的心智模式（investor mindset）的重要性它可以帮助领导者明智地投资并应用科技手段，确保组织脱颖而出。通过投资于组织健康、数字化战略和商业模式，企业就能在 AI 时代赢得竞争。进一步了解作者和译者： ◆ 作者【美】克劳迪·朱尔斯（Claudy Jules）克劳迪·朱尔斯博士是麦肯锡公司华盛顿特区分公司的合伙人。他是麦肯锡组织管理业务的负责人，也是TMT（Technology， Media & Telecommunications，技术、媒体和通信）业务以及私募股权和机构投资者（Private Equity & Principal Investors）业务的核心成员。在加入麦肯锡之前，克劳迪·朱尔斯博士在谷歌工作并领导其“组织健康与变革卓越中心”（Center of Excellence on Organizational Health and Change）。他还担任过字母表公司（Alphabet）旗下的资产增长型私募股权投资机构 CapitalG（前身为谷歌资本）的顾问。 ◆ 译者（两位）褚荣伟复旦大学管理学院市场营销学系副教授、副系主任；复旦大学中国市场营销研究中心秘书长；麻省理工学院斯隆管理学院访问学者；加利福尼亚大学欧文分校中美商业与法律研究院梁氏学者。褚教授的教学和研究集中于中国市场结构和中国消费文化、新兴群体（如流动人口、低线城市消费者、零工等）在工作和消费场合中的行为决策与福祉，尤其是研究制度和技术如何影响商业。闵彦冰贝翰战略咨询首席执行官（CEO）；乔治·华盛顿大学硕士、埃默里大学硕士；复旦大学中国市场营销研究中心研究员；麻省理工学院华人创业者协会（MIT CEO）特约导师、耶鲁创投俱乐部（YVC）特约导师。曾就职于美联储、毕马威等，也曾作为顾问，为海航集团、宝马、工商银行、中金甲子、滴滴、周大福等大型企业提供咨询与培训。

金融界2024-01-25

交易所Salavi邂逅0AI共创未来：数字货币交易所的AI革命

i 数字货币交易所将通过整合 0AI.AI 技术，为用户提供智能化的交易体验。AI预测技术将在Salavi 平台扮演着多重角色，其中包括：价格趋势分析：接入 0AI 后，Salavi 将通过最为先进的 AI 手段进行代币价格预测，提前为用户展示一小时或一天后且具有极高准确性的代币价格，供用户参考。交易信号生成：基于 AI 模型的复杂算法，Salavi 交易平台可为用户生成实时的交易信号，帮助他们做出明智的交易决策，时刻捕捉市场机会。风险管理：AI 预测技术有助于识别市场风险，Salavi 将通过智能风险管理工具，帮助用户更好地控制和管理他们的投资风险。 Salavi 与 AI 共创未来 Salavi 数字货币交易所不仅仅是数字资产的交易平台，更是 AI 与 Web3 技术相结合的典范。在极强前瞻性思维的领导团队的带领下，Salavi 将与 AI 技术深度结合，拓展数字货币交易的边界，为用户创造更多商业机会：提升用户体验：Salavi通过AI的智能推荐系统，为用户提供个性化的交易建议，使用户能够更快速地获取所需信息，提升交易体验。开辟新的交易策略：基于AI的深度学习，Salavi为用户提供了更多元化的交易策略，帮助他们更好地适应不同市场环境，获取更稳健的收益。社区分享和学习：Salavi构建了一个AI交流社区，让用户能够分享他们的AI交易经验，学习最新的AI技术在数字货币交易中的应用。展望未来随着数字货币市场的不断发展，Salavi 数字货币交易所将继续深化与 AI 技术的结合，不断提升用户体验和交易效率。未来，我们可以期待：更智能的交易决策：除了 0AI.AI, Salavi 将不断升级和拓展多元化的 AI 算法以及丰富的代币类型，使其更加智能化，为用户提供更准确的交易决策支持。更丰富的 AI 应用场景：Salavi将拓展AI在其他领域的应用，如社交交易、智能投资组合管理等，为用户打造更全面的数字资产交易生态。随着技术的不断演进，我们相信 AI 将继续在数字货币交易中发挥重要作用，而 Salavi 将一直走在这一领域的前沿，携手 AI，绽放足以照亮整个加密领域的光芒。来源：金色财经

金色财经2024-01-25

20亿美元估值巅峰 “欧洲版OpenAI”如何成为GPT最强对手？

加注重技术的实际应用，致力于将最先进的AI技术应用于解决实际问题。在融资方面，Mistral AI在成立之初便获得了1.13亿美元的种子轮融资，并吸引了多家著名投资机构，如Lightspeed Venture Partners、Salesforce和法国巴黎银行等。在短短几个月内，该公司又完成了4.15亿美元的A轮融资，估值高达20亿美元。这一融资规模在AI初创公司中极为罕见，不仅证明了资本市场对Mistral AI的高度认可和期待，也为其未来的发展提供了强大的资金支持。 Mistral AI的崛起，不仅对OpenAI构成了挑战，更为整个AI领域注入了新的活力，为整个行业带来了更多的创新与突破。 01.引领人工智能革命的创新力量 Mistral AI全名为Mistral Artificial Intelligence，是一家专注于AI研发和应用的公司，尤其是用于构建在线聊天机器人、搜索引擎和其他AI驱动产品的技术。自成立以来，Mistral AI一直坚持以人为本，他们希望通过开发更加智能、更加人性化的AI系统，改善人们的生活和工作方式，为人类带来更多的便利和福祉，致力于利用先进的AI技术为各行各业提供高效、智能的解决方案。尽管只是一家初创企业，但Mistral AI的创始人团队个个来头不小。其中，Arthur Mensch曾担任谷歌人工智能公司DeepMind的研究员，Timothée Lacroix和Guillaume Lample则分别在Meta公司担任与该技术相关的职位。曾经的工作经历让他们对多模态、RAG、算法优化等技术有着深刻理解，并在模型推理、预训练和模型嵌入等领域有着深入研究。 Mistral AI官网上的这段话充分展现了Mistral AI的野心：“我们的使命是推动AI向前发展，为开放社区和我们的企业客户服务。我们致力于通过开发与专有解决方案不相上下的开放式重量模型来推动AI革命。” 尽管Mistral AI目前只是小型创意团队，但他们始终坚持高科学标准，并通过突破性的创新来开发高效、有用和值得信赖的AI模型。这或许正是Mistral AI备受青睐的原因之一。 02.大语言模型的重大飞跃 Mistral AI最备受瞩目的产品无疑是Mixtral 8x7B，这是目前市场上最具竞争力的开放式大型模型之一，拥有多项特别的功能，性能明显领先于其它大模型。 Mixtral 8x7B的核心在于其创新性十足的MoE（Mixture of Experts）架构，MoE架构通过一个网关网络，将输入数据分配给被称为“专家”的特定神经网络组件。在Mixtral 8x7B中，共有八个这样的专家，每个都有着高达70亿的模型参数。尽管配备了八个“专家”，但在实际运算时每个数据处理仅需两个“专家”参与。这种数据资源分配算法，极大地在保持模型性能的同时，优化了处理速度，同时保持了模型性能。在培训和微调方面，Mixtral AI使用多语言数据进行预训练，包括英语、法语、意大利语、德语和西班牙语。Instruct模型使用监督微调和直接偏好优化（DPO）进行训练，在MT-Bench等基准测试中取得了高分。在对Mixtral 8x7B进行深入研究时，Mistral AI也十分注重对其部分功能进行微调，特别是针对那些能够跟随指令操作的版本，使得模型朝着更加精细化和个性化的方向发展。除了自身的超强性能以外，Mixtral 8x7B广受好评的另一个重要原因是它所代表的开放性。 Mistral AI在发布这一大模型时便直接公开了这个模型的权重数据，这种策略在吸引AI社区的注意力方面非常有效，同时确保了学术和商业用途的广泛可访问性。Mixtral AI的开放性鼓励着多样化应用的出现，有可能在大模型和语言理解方面带来新的突破。 Mixtral 8x7B的创新方法和卓越性能使其成为大模型领域的行业标杆，尽管已经取得如此成就，Mixtral AI也从未停下前进的步伐，依然在积极优化这一模型的相关性能。 03.Mistral AI的里程碑式发展 Mixtral 8x7B的诞生标志着AI技术的一个重要突破，尤其是在模型结构和效率上的创新，那么和一众大模型比起来它又表现如何？能否超越巨头？自ChatGPT问世以来，OpenAI一直被视为大语言模型的黄金标准。然而，Mistral AI通过引入一个完全开源的开放权重模型，在广泛的基准测试中表现出卓越的性能，甚至在部分表现上超越了OpenAI的GPT 3.5模型和Meta的LLama 2 13B模型。具体而言，在多领域的大规模多任务语言理解（MMLU）测试中，涵盖数学、美国历史、计算机科学、法律等57个科目，Mistral AI以60.1%的准确率脱颖而出，而Llama 2 7B和Llama 2 13B的准确率分别略高于44%和55%。同样，在涉及常识推理和阅读理解的测试中，Mistral 7B的表现优于这两个Llama模型，准确率分别为69%和64%，凸显了其在深度语言理解领域的优势。 Mistral 7B之所以在深度语言理解方面表现优秀，是因为在训练过程中接触到了大量复杂、多变的文本数据，增强了其语境感知和推理能力，使得Mistral 7B在测试时能够更好地理解和把握文本的内在逻辑和语义信息，从而给出更准确、更深入的回答。与GPT3相较而言，Mistral AI聚焦于快速推理和处理更长的序列。利用分组查询和滑动窗口注意力机制——基于注意模型的一种注意模式，实现了对更低的延迟和更高吞吐量的优化。这使其适用于以更低的成本实现大批量、快速加工的应用场景，成为节约成本效益的最佳选择。对比之下，GPT3以其深入语言理解能力和多任务处理能力而闻名，并且它被优化用于处理更短的序列。例如GPT3在问答系统任务中表现出色，能够理解和生成准确的答案；得益于强大的语言理解能力，它能够快速地总结长篇文本；另外GPT3还可以执行文本补全、语言翻译、情感分析等。高性能小型模型，但缺乏“安全护栏” Mistral 7B以其高性能和强适应性备受关注，具有“小数字足迹”的特点，即模型在运行时所需的计算资源和存储空间较少。相较于其他对强大硬件严格依赖的模型，Mixtral 7B甚至可以在没有独立GPU的小型个人电脑上运行。这使得其可以灵活运用部署工具，如vLLM推理服务器和skypilot开源框架等部署在任何云平台上，包括AWS、GCP和Azure。同时，该模型也支持与开发人员提供的参考实现在本地协同使用。尽管其高性能和灵活部署的能力突出，安全性却成为Mistral AI的漏洞之处。 GPT3和Llama 2等LLM模型具有严格的内容过滤器，可以拒绝生成母公司认定为有害的消息，Mixtral 7B却缺乏这一“安全护栏”。曾有用户向Mistral AI的问答模型询问如何制造炸弹和实施谋杀，其聊天机器人竟然给出了细思极恐的细节指导。尽管Mistral AI团队致力于开放分享其技术，但这可能成为其AI产品的一把双刃剑，因为监管机构可能会因其缺乏传统内容过滤器而对该模型采取更严厉的措施。另一方面，Mistral AI的CEO Arthur Mensch曾在AI安全峰会上表示：“开源带来的风险和益处之间存在一种权衡，我们需要通过动态的对话来寻找最佳解决方案。” 据悉，该公司正在构建一个具备模块化过滤器和模块化机制的平台，用于管理模型网络。也许，该公司将从模型内部构建方面，着手AI安全和防护问题。在如今竞争激烈的大语言模型中，Mistral AI凭借其卓越的性能和出色的适应性脱颖而出。然而，面临潜在的AI安全性挑战，行业人员也正思考如何在开源与安全之间取得权衡之道。 04.与谷歌云共创智能未来众所周知，谷歌云在全球云计算领域堪称佼佼者，而当它与AI领域的黑马Mistral AI相遇，一个充满无限可能的未来正逐渐展现在我们眼前。上个月，谷歌云宣布和Mistral AI建立全球合作伙伴关系，Mistral AI将使用谷歌云的基础设施来分发和商业化其大型语言模型。借助谷歌云强大的云计算和大数据技术，Mistral AI在模型推理、预训练等领域有望取得前所未有的突破。这不仅将进一步推动AI技术的发展，更将为各行业带来更为智能、高效的解决方案。与此同时，双方的合作也将加速Mistral AI在各个行业的落地应用。无论是电商、金融、医疗还是教育，Mistral AI都将为人类带来更多便利和福祉。当然，Mistral AI的崛起并非偶然。作为一家充满活力和创新精神的公司，Mistral AI始终致力于探索AI技术的边界，并将其应用于解决实际问题。其出色表现和创新能力，使得人们不禁开始思考：这家初创公司是否有可能超越OpenAI，成为欧洲AI领域的领军者？让我们拭目以待。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2024-01-25

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