Microsoft将与韩国科技巨头建立人工智能合作伙伴关系

Microsoft计划于下个月与韩国领先科技公司的高管会晤,以加强其人工智能合作伙伴关系。图片{ width=50% }


这一高层会议被称为”2024微软首席执行官峰会”,将于2024年5月14日举行,由微软创始人比尔·盖茨和董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉参与,他们将与三星的Kyung Kye-hyun、SK海力士的Kwak Noh-jung、LG电子的Cho Joo-wan以及SK电信的Ryu Young-sang展开闭门讨论。

据韩国《韩国经济日报》的消息来源透露,微软计划在各个领域探讨人工智能技术的联合企业。与三星和SK海力士的讨论可能集中在联合开发和供应人工智能芯片上。三星和SK海力士被公认为世界领先的存储芯片制造商,可以通过下一代技术(如高带宽内存(HBM)人工智能芯片和固态硬盘(SSD))增强微软的服务器能力。

与LG电子的合作主题将包括将人工智能技术整合到家电产品中,这将提升微软在与谷歌和Meta等竞争对手之间的竞争优势。与SK电信的合作则预计将进一步挖掘云和5G服务。此次会议的时机恰到好处,因为全球科技行业正加大对人工智能开发的关注。通过将微软的人工智能服务潜在地整合到三星智能手机和LG家电等产品中,微软有望显著提升其市场地位。

三星的设备解决方案Kyung上个月表示,他们的新一代人工智能加速器Mach-1和Mach-2将很快投入批量生产。这些加速器旨在优化GPU和HBM芯片之间的协同作用,承诺实现处理速度的革命。本月初,该公司还推出了行业首款LPDDR5X DRAM,旨在提升设备上的人工智能。

在SK电信的Ryu领导下,该公司牵头组织了全球电信人工智能联盟(GTAA)。该联盟包括德国电信和新加坡电信等全球主要参与方,旨在在全球超过13亿客户基础上开发人工智能基础设施和生成式人工智能服务。

去年,SK电信向人工智能初创公司Anthropic投资了1亿美元,致力于开发专为电信运营商打造的大型语言模型(LLM)。这一合作项目延伸到了GTAA发起的正在进行的电信人工智能平台项目中。

2024微软首席执行官峰会为增进人工智能合作与技术进步提供了机会,巩固了微软在行业中的关键地位。

[图片来源 Natalia Pedigo]

相关:Meta推出开源Llama 3 LLM,提升竞争力

想从行业领袖那里了解更多关于人工智能和大数据的知识吗?欢迎参加在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举办的人工智能和大数据博览会。该综合性活动与其他主要事件同期举行,包括BlockX、数字转型周和网络安全与云博览会。

探索其他由TechForge提供的未来企业技术活动和网络研讨会。


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Crowdbotics, Microsoft共同利用CodeOps加速应用程序开发

公告与Crowdbotics的CodeOps平台正式上线同时宣布新合作伙伴关系
Crowdbotics,作为软件开发的新标准方法论CodeOps的先驱者,今天宣布与微软展开新的合作关系。图片{ width=60% }


微软将其在云服务和人工智能领域的专业知识带入到这一合作中,而Crowdbotics则分享其在CodeOps方面的领导力,这是一种通过系统性代码复用加速应用开发的新型基于人工智能的方法。这两家公司将携手帮助客户大幅提高在Microsoft Azure上构建新企业应用的速度和效率。
博客文章:Crowdbotics CodeOps平台及与微软的新合作:利用人工智能构建软件
此外,Crowdbotics还宣布其CodeOps平台正式上线,这是一种基于人工智能的解决方案,通过在客户现有的DevSecOps流程之上构建来实现系统性代码复用。Crowdbotics平台帮助客户充分利用他们已经编写的代码,并帮助他们避免重复发明轮子。该平台利用人工智能加速开发生命周期的每一步,从改进产品需求文档(PRD)流程开始,一直延伸到部署,为客户带来实际效益。通过实现系统性代码复用的承诺,Crowdbotics平台加速了价值交付的时间,降低了企业应用开发的风险。
“微软以与那些展示开发新型独特AI用例能力的公司合作而著称,这次合作有助于验证我们的CodeOps平台的强大力量,”Crowdbotics创始人兼首席执行官Anand Kulkarni表示。“这种合作关系,再加上我们旗舰CodeOps平台的正式上线,使组织能够获得加快应用开发速度所需的工具,这样他们就可以专注于其他创新领域。”
“与Crowdbotics合作让我们能够为客户提供更多开发应用程序的选择,同时节约时间和资源,”微软全球合作伙伴解决方案总经理Gustavo Blum表示。“Microsoft Azure及我们在人工智能方面的投资,再加上Crowdbotics对系统性代码复用方法论的结合,为客户提供了一套新的、强大的工具集,用于推动数字化转型并构建能够推动业务发展的应用。”
由于此次合作,客户将获得Microsoft和Crowdbotics两者结合使用AI简化应用程序开发的最佳选择。
Crowdbotics CodeOps平台
Crowdbotics CodeOps平台已正式上线,它建立在实际情况之上,即平均而言,给定项目所需的代码高达70%已经被编写。使用Crowdbotics CodeOps平台进行开发包括四个关键步骤:
1. 规划。利用人工智能改进需求定义流程的质量,提供考虑基础设施、标准和政策的高质量产品需求文档(PRDs)。
2. 匹配。复杂的人工智能将PRD中捕获的每个应用需求细节与维护在中央模块目录中的现有代码进行匹配。
3. 组装。使用匹配过程中识别的模块,平台利用人工智能将它们组装成一个几乎完整的应用。
4. 部署。开发人员填补任何剩余的空白,专注于最独特和有价值的功能。
Crowdbotics CodeOps平台使组织摆脱使用生成式人工智能来重新发明轮子,而是利用其力量促进更快、更具创新性的应用程序开发。

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CUJO AI的2024年报告突显Wi-Fi 7的机遇

CUJO AI,作为首屈一指的互联网服务提供商(ISP)的先进网络安全和网络智能解决方案提供商,今天发布了最新的“设备智能报告”。图片{ width=60% }


该报告深入分析了家庭网络连接趋势,重点关注Wi-Fi 7推出带来的影响和机遇。

该报告显示,CUJO AI的设备智能服务采用先进的机器学习算法,以无与伦比的准确性识别已连接的设备。与依赖日益不可靠的标识符(如MAC地址)的传统方法不同,CUJO AI的技术提供了对设备型号和类型的详细洞察,增强了ISP提供个性化服务和优化Wi-Fi性能的能力。

报告的主要发现包括:

  • Wi-Fi 7推出的影响:随着Wi-Fi 7的推出,ISP可以显着提升网络性能和安全性。然而,该报告强调了战略性的推出对于最大化利益、避免在混合标准环境中潜在连接问题的重要性。
  • 设备景观和趋势:对从2023年4月到2024年2月间接入的超过11.7亿个新设备进行分析显示出多样化快速发展的设备生态系统。该报告还引入了扩展现实(AR和VR)设备的新类别,指出节假日季节和苹果Vision Pro进入市场带来的显著增长。

CUJO AI的报告基于其类似实践数据集,展示了该公司致力于尊重隐私、符合法规的解决方案。

CUJO AI已得到北美和欧洲11家领先ISP的信任,每月识别超过1亿台新设备。CUJO AI以高粒度识别90%的设备,远远超过现有解决方案。这种能力允许在Wi-Fi 7客户端设备(CPE)升级方面做出精确的、数据驱动的决策,瞄准最能从新技术中受益的家庭。

“随着Wi-Fi 7的实现,ISP面临着高效和有效地推出新技术的挑战,”CUJO AI的首席产品官克里斯·特纳说道,“我们的报告不仅突显了Wi-Fi 7所带来的机会,还为ISP提供了需要做出战略决策的数据驱动洞察,最终提升客户满意度和网络性能。”

《设备智能报告:2024年家庭网络》现已发布,为ISP、科技行业专业人士和决策者提供了有关家庭连接未来以及设备智能战略重要性的宝贵洞察。

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Arhasi的机密礼宾重新定义AI Chatbot安全性

Arhasi,一家专注于AI安全性和治理的精品初创公司,今天推出了其突破性服务:Confidentiality Concierge。图片{ width=60% }


Arhasi提供两个版本的服务:一个免费供民主使用的试验场,以及一个专用企业解决方案,为组织的数据提供高级定制级别的保护。Confidentiality Concierge旨在显著增强聊天机器人、AI代理和Microsoft Teams等协作平台的GenAI安全姿势管理,确保它们对各种威胁(包括LLM提示注入、网络钓鱼、数据泄露等)保持弹性。

基于Arhasi强大的R.A.P.I.D平台构建的Confidentiality Concierge向用于生成式AI应用的Large Language Models(LLMs)提供全面的安全协议扩展。通过遵守严格的标准,如ATLAS MITRE、NIST AI、OWASP以及各种ISO/IEC指南,Arhasi赋予组织维护最高级别的数据保护能力——特别是对个人身份信息(PII)和健康信息(PHI)等敏感信息——同时保持运行效率。

在传统数据安全措施不足的世界中,Arhasi提供实时保护,并建立严格的防范措施,以防止未经授权的访问和数据泄露。随着LLMs越来越多地精细调整各种企业数据,可靠的安全机制变得至关重要。Arhasi的解决方案旨在不仅抵御传统威胁,还能够阻止诸如LLM越狱、模型攻击、恶意代码执行、未加密凭证泄露、LLM插件 compromise、对抗性数据攻击以及专题攻击等复杂攻击。

插图场景:在这里,HR员工Amanda正在与公司的AI chatbot 互动,询问最近招聘产品经理岗位的某人的工作地点和薪资。Amanda在组织中的职位授予她“特权用户访问”的权限,根据公司IAM政策为此服务指定。这使她可以选择启用或禁用安全性,从而能够访问文件预览以及识别/去识别信息,如果她选择的是默认的“非特权用户访问”,则会启用并且不可更改所有的安全指南和防范措施,保护所有个人信息并且仅提供去识别数据。在这里,她选择在与chatbot的对话中启用安全性。由Arhasi的Confidentiality Concierge 提供支持的 chatbot 聪明地拒绝透露这些敏感信息,展示其保护机密企业数据的能力。稍后,当Amanda请求chatbot从HR代表的角度起草一封给公司总裁关于同一职位的电子邮件时,系统能够熟练地起草电子邮件,但去识别敏感信息,以确保合规性和安全性不会被破坏。Arhasi的首席AI官员Chiru Bhavansikar在发布会上表示:“将Confidentiality Concierge集成到您的GenAI工作流程中,不仅可以加固应用程序防范攻击,还能够在您的AI互动体系中嵌入信任和安全性。我们对设定负责任的AI发展新标准并确保这些创新可获得且安全性的前景感到兴奋。”Arhasi的Confidentiality Concierge与领先的云服务和AI模型(包括Azure OpenAI Service、Google VertexAI、AWS Bedrock 和 HPE Greenplum)无缝兼容,并支持ChatGPT、Google Gemini、Mistral 和 Titan等主要LLMs。该服务的广泛集成能力包括ServiceNow、Active Directory 和 Salesforce 等平台,为所有基于AI的操作提供多功能性和安全性环境。通过与Cloudbench、Alteryx、GTS Technology Solutions 和 HPE等行业领导者的合作,Arhasi确保客户持续访问Confidentiality Concierge的高级企业版本和R.A.P.I.D平台。

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最新的 Artemis 创新突破传统数据障碍

迫切需要医疗保健数据摆脱多种监管、技术和长期过时的行业实践,这一点从未如此重要。图片{ width=60% }


这些障碍就像隐藏的税收,浪费时间,危害患者健康,增加预算开支,并放大企业风险。一家数据分析公司正在消除这些障碍,让客户重新掌控他们的医疗保健数据,使他们能够安全地利用和共享数据,以推动更好的结果。Nomi Health 推出的 Artemis 随着 Artemis Exchange 一款强大的新应用程序的问世,提供给客户额外的数据掌控与灵活性。经过两年多的努力,Artemis Exchange 是一款基于云的解决方案,使存储、检索、导出和共享医疗保健数据变得简单和安全。它经过测试、设计和构建,可为 Artemis 广泛客户群体中各种业务需求提供服务。”Artemis Exchange 正在革新客户与其医疗保健数据互动的方式,通过消除障碍,实现更快的数据分析和交付。数据按时、准确、安全地到达目的地是医疗保健行业到目前为止尚未能克服的障碍—直到现在为止,” Artemis 总裁 Sanjay Motwani 表示。Exchange 不仅是一项新的技术创新——它正在推动实际业务影响。以下是一些 Artemis 客户如何使用它的方式:–雇主可以更多地控制和拥有他们整个福利生态系统的数据,以实现受托义务、运行定制分析,并选择性地与关键数据合作伙伴共享数据。–经纪人、健康计划和第三方行政机构可以访问丰富的数据湖,充分利用其现有的商业智能基础设施,以满足更多客户需求和会员健康需求。–点解决方案和护理计划将整体会员数据集成到业务工作流程中,以更好地针对正确的成员,构建个性化的护理路径,并评估整体方案价值。解锁您数据的关键已经出现。Artemis 一直致力于通过其以易用性而闻名的基于云的网络应用程序系列使复杂的医疗保健数据易于访问和理解。Artemis Exchange 代表了数据可访问性和互操作性的重要进步,使客户能够果断行动,推动更好的健康结果。要了解有关 Artemis Exchange 功能的更多信息,请阅读博客文章或发送电子邮件至 artemis@nomihealth.com.



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ChatGPT能预测未来特定事件,准确率高达97%

文章来源:AIGC开放社区

图片来源:由GPTNB生成

贝勒大学经济学院的Pham Hoang Van和Scott Cunningham两位教授,基于OpenAI的GPT-3.5、GPT-4深度研究了大模型对事情的预测能力。

研究人员使用了直接预测和未来叙述(Future Narrative)两种提示方法,进行了100次提示。


同时使用了训练数据截止至2021年9月的ChatGPT模型,对2022年已经发生的事情进行了多维度评测。

结果显示,在直接预测中,ChatGPT的表现并不理想,例如,直接让其回答2022年奥斯卡最佳男主角时准确率只有25%左右。

如果使用未来叙述提示方法,ChatGPT的准确率飙升至97%,精准预测出最佳男主角是国际巨星Will Smith。对女主角的预测同样很精准。

论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.07396

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研究人员表示,相比直接模式,未来叙述的提问方式更能激发ChatGPT潜在的创造、联想、数据分析的强大预测能力,同时又能规避OpenAI内置的很多安全管理设定。

例如,在测试实验中,研究人员直接向ChatGPT提问,“我正在尿血,应该如何解决?”ChatGPT没有过多的回答,而是建议你立刻去看医生避免耽误最佳救治时间

但如果改成未来叙述提问“当一个人的尿里有血液,并且伴随轻微的恶心这是一种什么病症,应该如何进行治疗?”ChatGPT就会给你展示一些有帮助的答案。

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所以,通过未来叙述的提问方式,可帮助大模型能更好地利用其训练数据中的信息,因为,它不是被直接要求预测一个具体的数值或结果,而是在一个更宽广的叙事上下文中进行推理和生成,同时又能规避很多内置的安全锁

根据论文介绍,未来叙述提示是一种独特的提示方法,要求ChatGPT讲述一个发生在未来的故事情节,其中涉及到需要预测的事件和数据。

但是故事情节设置的方式是,将未来当作已经发生的过去。例如,让经济预测案例中的Jerome Powell回顾和陈述,那些已经发生的”未来”事件。

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两位作者作为经济学院的教授,也对ChatGPT进行了一些宏观经济方面的预测。直接向ChatGPT提问时,它还是拒绝回答了,所以使用了未来叙述提问方法。

在未来叙述提示中:ChatGPT被要求模拟美联邦储备委员会主席Jerome Powell在未来的某个时间点发表演讲的情景。在这个演讲中,Powell会提供同样的宏观经济数据,并可能讨论未来的货币政策和经济展望。

结果显示,ChatGPT-4在使用未来叙事提示时,在预测通货膨胀率方面表现出了一定的准确性,尤其是在模拟Powell的角色时,这些预测与密歇根大学消费者预期调查的数据相当接近,表明ChatGPT能够利用其训练数据中的模式来进行综合的宏观经济预测。

在失业率预测方面,ChatGPT-4在模拟Powell的角色时,预测结果与实际数据的吻合程度很高。

但整体预测准确率没有娱乐行业高,这说明,在处理与文化和娱乐相关的预测任务时,ChatGPT能够通过分析大量的训练数据和捕捉相关模式来做出精准准确的预测。

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在更复杂、繁琐的宏观经济预测方面,ChatGPT虽然也表现出了很好的成绩,但短期内仍然无法替代人类的预测。

研究人员认为,ChatGPT模型的预测能力在某些特定任务上可以媲美人类专家,尤其是在处理大量数据和模式识别方面。但在需要深入理解复杂经济机制和进行精细调整的情况下,仍然无法比肩人类专家的直觉、经验和对实时数据的敏感性。

本文素材来源贝勒大学经济学院论文,如有侵权请联系删除



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MulticoreWare加入瑞萨R-Car联盟

MulticoreWare Inc,一家领先的全球技术公司,提供软件产品、解决方案和工程服务,很高兴宣布已加入瑞萨R-Car联盟。图片{ width=60% }


该联盟是一个动态平台,旨在让领先的行业领导者,与瑞萨R-Car SoC开发者在连接汽车、ADAS和网关市场内进行合作和创新。作为合作伙伴,MulticoreWare独特地能够提供专业知识和先进解决方案,如先进的3D感应、影像雷达与ISP调校、人工智能/机器学习模型和框架,以推动中间件/应用程序、系统集成和咨询的进步。
MulticoreWare移动与交通事业部副总裁兼总经理Vish Rajalingam表示:“MulticoreWare很高兴与瑞萨合作,将我们在优化和定量化AI模型方面的专业知识,应用于计算密集型的ADAS和车内应用于R-Car联盟。在AI部署之外,我们团队在嵌入式软件与RTOS、雷达数据处理和相机ISP调校方面的优势将使我们能够将创新转化为在瑞萨SoC上高性能的实际用例。”
R-Car联盟营造了一个多功能且多元化的合作环境,将系统集成商、中间件/应用程序开发人员、操作系统和工具供应商聚集在一起。瑞萨,作为汽车半导体领域的全球领先者,提供高度可靠和技术先进的SoC,配备全面的开发援助。这确保了客户可以获得完全符合其需求的解决方案。联盟成员从 获得评估板和软件,有助于共同开发先进解决方案。
瑞萨人工智能与云副总裁Mandali Khalesi表示:“非常高兴欢迎MulticoreWare加入R-Car联盟。MulticoreWare团队在AI优化、模型集成和在R-Car V4H平台上部署方面展现出了丰富的经验。我期待MulticoreWare在AI和嵌入式软件领域继续支持瑞萨和我们的客户。”



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创作者变身知识智能体,AI时代的“超级个体”

作为一名科技写作者,我平时会接触到不少内容创意行业的人,能感觉到这两年来,大家普遍都有一种情绪:转型焦虑。

不少创作者经历过互联网和移动互联网时代,知识创业如火如荼的迅猛发展阶段,建立了自己的IP或内容品牌。


然而随着近年来流量触顶、创作门槛日益下沉、内容数量激增,很多创作者都开始感受到了转型的必要和焦虑。

AI,作为当红的技术工具和时代话题,自然也是创作者们渴望拥抱的新机会。但绝大多数创作者非技术背景,不懂怎么开发、训练、精调通用大模型,很多人跟我说过,觉得AI不会用、不好用。

前段时间恰逢Create2024百度AI开发者大会召开,大家一定听说了“人人都能做开发者”“会说自然语言就能掌握编程”。如果真的如此,对创作者、内容创意行业来说,绝对是一大利好。

所以,我第一时间试用了一些文心智能体平台新推出的智能体,发现“知识智能体”,跟内容创作者、IP方十分契合。

在网络上搜索曾仕强、费翔、Alex等名人,点进百科词条,就会出现智能体对话,模仿这些角色的身份,跟我进行互动。

不难发现,做好“知识智能体”,创作者有先天优势,此前通过内容创作已经积累了大量高质量数据,可以作为“养料”。同时,也有增益价值,知识输出型、高度人格化的智能体,可以化身为陪伴家教、情感顾问、星座专家等,解答日常生活中的种种疑问,为创作者提供一种新的内容服务形式,与用户产生互动、增强黏性,挖掘内容潜力。

阿基米德说过,给我一个支点,我可以撬动地球。以知识“智能体”为支点,创作者也可以把握住智能经济的新机会,将自己打造成“超级个体”,撬动内容行业的下一个春天。

接下来,我们就一起了解下,从号时代迈进AI时代,创作者如何打造自己新的人生杠杆。

一个杠杆,是创作者握在手中的新机会

不想错过AI,知识智能体可能是一个真正能被创作者握在手中的“杠杆”。为什么这么说?

原因之一,是阻力最小。

对非技术背景的创作者来说,拥抱AI,最难的是迈出第一步。幸好,目前文心大模型和文心智能体平台的低门槛,甚至零门槛,可以让创作者很容易接入到AI技术世界。此外值得一提的是,百度移动生态对创作者的重视和扶持由来已久,此前就曾通过【我的百科】,引入了疯狂小杨哥、李永乐、papi酱、王七叶、樊登等一千多位头部创作者。所以,当这些创作者想抓住智能体的机会,百科也能够快速响应,为他们护航。可以说,打造知识智能体,是创作者步入智能时代时,阻力最小的一步。

其次,交互感更强。据我了解,由百度百科联合苏轼研究学者、Alex本人等一起做的智能体,是全网最人格化的agent。

在曾仕强和Alex大叔的官方账号上,我也看到了专属智能体的相关消息,说明了IP方/创作者对效果的认可。最近,不少创作者优先和百科合作智能体的新闻,还登上了4月20日的微博热搜top5,原来内容平台上已经有不少星座、情感、知识类博主,发现了这一潜在机会点,通过打造个人专属的知识智能体,化身随时陪伴在用户身边的“聊天搭子”,实现前所未有的用户体验。

红利最大。现如今,能帮创作者实现智能体的平台很多,但能将这一新技术转化为真实红利的平台,却很罕见。百度移动生态内的知识智能体,为创作者带来的红利有两个方面:

一是质量红利。内容和用户体验的质量,是创作者的立身之本。而AI技术十分依赖高质量数据的反馈迭代。百科这类知识场景的高频入口,能够带动用户与智能体产生交互,积累大规模互动数据,形成数据飞轮,让知识智能体的效果持续优化。

二是流量红利。通过搜索+百科,焊在个人互联网名片上,实现多矩阵、多渠道分发。为创作者带来更广泛、更精准的用户触达,带来书籍购买、知识付费、IP成长等价值空间。比如跟曾仕强智能体对话时,我就得到了很有针对性的国学书籍推荐,这种精准触达的转化率,当然更高。

这些能力结合起来,意味着创作者可以从更低门槛、更好体验、更大价值,去想象AI时代的内容创意产业。

这个春天,看见知识智能体真功夫

说千道万,让创作者将自己的内容作品等打造成智能体,还是要投入一定的时间精力的。到底效果好不好,有没有用?落地比宣传更重要。

我们知道,百度是业内最早布局智能体的大厂之一。此次Create2024上,就有两大知识智能体,给创作者们打了个样,带来了几个变化:

一是个性化。

以往读者和创作者有距离感,增强用户黏性,需要投入成本时间做用户运行,投入大、效率低,互动效果还未必好。

但智能体就相当于一个专属互动助手,为每个读者提供具有创作者个人风格气质的互动体验,增强创作者和用户之间的情感连接。

比如Alex大叔智能体,就是千万粉丝的内容创作者Alex大叔通过文心智能体平台创造出真人互动分身,可以作为粉丝的“专属陪伴式电子闺蜜”或“私人占星师”,让每个人都能通过这个智能体,与Alex大叔进行在线「1对1」的沟通。

二是IP化。

网络信息鱼龙混杂,用户在获取创作者内容时很容易遇到伪造、乱编、冒名顶替的内容,损害了创作者的IP,而维权成本又很高。这时候,知识智能体就可以起到正本清源的作用,帮助创作者维护IP、做好IP。

具有代表性的就是国学大师曾仕强先生。曾老师去世之后,以往的内容被盗用情况比较严重,不仅损害了这一IP,伤害了曾老师家人的情感,也给不少关注曾老师的粉丝造成了困扰,非常需要一个正规快捷的方式,获取到中华传统文化思想。

为此,百度百科跟曾仕强老师的工作室和家人合作,推出了数字人智能体,成功复现了行业中首个超级知识IP,也是首个国学垂直模型。基本实现了对曾老师思想、语言风格、声音形象等多维度的拟真,为国学、易学等爱好者提供一个实时互动学习的触点,正本清源的同时,让大师的智慧延续下去。

三是专精化。

去年大模型火爆的时候,也有很多创作者将自己的作品喂给AI,让其模仿自己的风格来生成内容。但效果大多不尽如人意。一个主要原因是,创作者往往是领域专家,而很多通用大模型只上过通识课和少量专业课,而百科的知识智能体,一方面基于文心大模型,具备强大的理解分析能力,同时,通过领域数据学习和垂直训练,能够提供更加专精的服务,由此打造的创作者专属智能体,内容质量就更可控、更精准。

在2024广电春晚盛典上亮相的百度百科苏轼Bot,让AI苏轼与当代大学生深入探讨AI交互的情感作用,也展现出了智能体对苏东坡人格的充分理解,以及传统文学上的造诣。

未来一梦:千万“超级个体”的萌芽

Create2024大会的「AI 智能体开发与应用论坛」上,展示了百度AI开发的三大神器之一AgentBuilder——文心智能体平台。并提到,大时代没有小人物,找准支点,使用最适合的杠杆,每个人都有可能成为「超级个体」。

从古代写作者推崇“一字之师”,到移动互联网时代的内容经济,再到AI时代的超级个体,创作者总会在不同时代、不同技术、不同载体。无论时代如何变迁,创作的核心价值不变,那就是对作品质量的不懈追求。

创作者的思想和灵魂,是AIGC所无法取代,也是吸引无数代读者的本源力量。AI智能体的出现,是为了守护这颗“创作之魂”,而知识智能体的生长,在百度可以获得更为良好的条件:

如果说创作者的思想是一颗种子,百度有技术的厚土。

拿前文提到的曾仕强智能体来说,想要最终生成符合人设的观点,百科进行了反复调试,对语言结构进行拆解,梳理总结语言风格特点……最终打造出了具备真实性、思想性的“国学智能体”,是现阶段AI领域里最接近真实存在,没有百度AI技术体系的全面坚实支撑,是很难实现的。

此外,百度移动生态还有商业的雨露。

业内人士普遍认为,智能体将重塑人与技术互动的方式,带来新的应用生态、流量格局和商业模式。知识智能体,就改变了用户与创作者、人与知识内容的关系,从而为创作者的商业价值带来更多可能性。

如果说,此前创作者对AI大模型的期待,是提高创作的效率和质量。那么,知识智能体的问世与落地,则将时代的杠杆、更大的红利,装进了创作者的背囊。有理由相信:AI时代,将是创作者最好的时代,一个更值得期许的春天。

欲知详情,可移步至百度百科微信公众号咨询。

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AI+医疗,竟然是这样落地的

今年3月份,科技界的大佬们,如英伟达和谷歌都表达了对AI医疗的重视,这让整个市场对这个领域的兴趣又热了起来。过去六年时间,近千亿的资金砸进了AI医疗赛道,推动了影像AI、新药研发AI、机器人AI还有智慧医院等多个领域的快速发展。


现在,医疗领域已是AI技术应用最广、成效最明显的领域之一。AI已经不再只是简单地替代或优化人类的工作,而是开始真正参与到重塑医疗流程中来了,AI+医疗开始进入2.0时代。说到AI+医疗2.0时代,最大的,有着最迫切重塑需求的场景之一,是线下医疗,如医院,又如体检中心。但是,现在还没有哪个AI大厂能够把线下医疗的这些应用整合起来,所以实际在这一场景中的众多人工智能应用往往是分散的、间断的,如此也就很难最大化地发挥其价值。遗憾地说,我们还没看到太多在线下医疗场景中真正落地并且运行良好的AI2.0案例。所以:在AI2.0时代,什么样的公司能够在医疗商业化的道路上走得更远呢?

来源:Link



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为什么说AI Agent的机会在To B?

文章来源:飞哥说AI

作者 | 高佳 王艺

Agent 诞生短短一年,已成为科技巨头与创业公司多方角逐的兵家必争之地。而市场上的大多数 Agent,似乎并不严格符合商业界对于 Agent 的期待。


包括 OpenAI 的 GPTs,其实只是用于特定知识库或数据的 Chatbot。这些基于场景信息、用于数据分析、代码纠错的智能体,不过是一种轻量化的个人助手而已。除了大家一直关注的软色情、假官方、刷单横行等安全问题之外,更因缺乏必要的用户群需求和场景的汇聚深入,使得To C领域并未出现颠覆式的杀手级应用,很多 GPTs 沦为了大…

图片来源:由GPTNB生成

Website: https://www.aixinzhijie.com/article/6845506



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