ABOUT Healthcare收购Edgility

ABOUT Healthcare(ABOUT®)是一家领先的提供基于SaaS的医院运营解决方案,涵盖入院管理和后急性安置的公司。图片{ width=50% }


今天宣布收购Edgility,这是一家AI和分析平台公司,实时监控和管理运营情况,从而优化容量、提升患者进展速度,加快出院速度。

ABOUT与Edgility的合并增强了其护理编排技术,引入了新的功能,通过预测性和规范性分析,在入院到出院的整个患者流程中创建了下一代系统范围的患者流模型,通过在患者旅程中提供“连接组织”来帮助医疗机构更好地了解患者进展,以AI驱动的决策支持和优雅直观的可视化优化患者容量,促进将患者按时转移到正确的设施。通过将Edgility纳入ABOUT解决方案组合,公司进一步实现了卫生系统实现指挥中心战略的能力,并改进了转移、接诊管理、患者流程、每日聚焦会议、出院、家庭医院以及从术后急性安置到行为健康护理环境的操作锚点。

将ABOUT与Edgility结合,提供了一套由AI驱动的解决方案,结合了临床专业知识和最佳实践,自动化和简化了复杂和相互关联的任务和流程的协调,使医疗提供者能够更有效地管理患者护理,减少错误和延迟。这种新产品-一个专为将卫生系统指挥中心和运营技术提供给线级、转移中心、病例管理部门和执行层的平台-将帮助卫生系统改善出院和患者流速度,支持运营和财务目标,并提供最佳患者结果。该市场上唯一的端到端护理编排平台,将使卫生系统能够独特地实现其战略目标。

ABOUT首席执行官Jonathan Shoemaker表示:“我们对Edgility的收购完成了一个强大的新的端到端护理编排解决方案,将人员、数据、工作流程和系统连接起来,以改善结果,并实现更好的协调护理。卫生系统现在可以在个体和系统级别跨患者进程的情况下获得深入的认识,消除阻力点和自然延误,最终改善患者旅程的每个步骤上的协调。”

该解决方案为用户提供了关于出院指标的实时情况意识,以更有效地移动和安置患者,连接接诊和出院流程,提高患者流速度。通过使用AI进行预测和预测出院目标,该解决方案在入院时提供出院计划,并在患者和系统级别提供出院见解。

通过在患者住院期间提供关于患者进展的实时可操作见解,护理编排解决方案提供了早期识别出院障碍和通过展示有助于识别患者转移到适当护理环境中的摩擦和延误的见解的有效管理出院进展的能力。

Edgility总裁兼首席执行官Balaji Ramadoss表示:“我们正在重新塑造AI在医疗保健中的作用,超越了仅仅提供信息和自动完成功能,动态交付行动杆。由于此次收购,我们现在提供市场上唯一的为整个患者旅程提供引导的端到端平台。”他补充说:“我们的目标是加速患者流速度,无需牺牲优质护理,驱使卫生系统重新构想一种精心调整到前沿的AI解决方案,其中每个决策都被优化以增强护理效率和质量。”

ABOUT收购Edgility之前先后收购了Acuity Link和Ensocare,进一步表明公司专注于通过更高效地将患者移动和安置到医疗护理环境中,从而大幅减少患者获得所需护理所需的时间,以帮助卫生系统提升患者进程。




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NeuReality推出NR1推断平台的开发者门户网站

整个NR1系统专为更经济的人工智能基础架构而设计,可实现更快速的部署;进一步扩展人工智能在每个企业中的覆盖范围。图片{ width=50% }


新软件开发者门户网站和演示介绍了客户可以快速实施NeuReality软件至硬件技术的新方法。NR1定制专用硅芯片降低了AI的总拥有成本和功耗,为企业提供了必要的增长机会,以保持在不断增长的人工智能转型中的竞争力。

AIAI峰会—人工智能基础架构技术公司NeuReality今天宣布推出一个新的软件开发者门户网站和演示,可轻松安装其完整的软件堆栈和API。这标志着NeuReality自第一季度交付和激活其7纳米的AI推断芯片NR1 NAPU™以来取得了重要的里程碑,并成功实现了整个NR1 AI硬件和软件系统的启动。

NR1™ AI推断解决方案使企业和政府能够运行新的AI训练模型和现有的AI应用程序,而无需在稀缺的GPU上投资数百万美元。无论AI加速器的性能如何,CPU仍然是AI推断中的主要性能瓶颈,导致过多的功耗和成本,使得大多数组织今天无法安装和运行最令人兴奋的AI创新。

在NAPU于去年12月从台湾的TSMC抵达后,NR1系统在短短90天内成功实现了成功的带起和系统集成,于2024年第一季度被认为是准备投入市场的。“在一个小型初创团队内完成一款复杂的芯片式服务器设备和全面的硬件/软件AI系统的完美集成是一项了不起的成就,” NeuReality的首席研发官Ilan Avital表示。

该系统成功达到了目标功能和性能要求,涵盖了芯片上的服务器(SOC)、知识产权(IP)和软件方面。这一成就标志着它已准备好进行早期客户试点,特别是针对云服务提供商、金融服务和医疗保健领域的计算机视觉、自动语音识别和自然语言处理—为生成式AI、多模态等更先进的技术奠定了一个经济实惠的基础。NeuReality将NR1系统的快速推出归因于在2023年提出前与Synopsys合作进行的强大架构和严格的仿真测试。

附带的软件开发工具包(SDK)专为企业数据中心中的大量、高种类的AI工作负载而设计。它包含了各种类型的计算引擎和XPUs的分层工具,以及优化的划分—使得安装、管理和扩展变得容易,同时使开发人员从传统的部署AI推断的复杂性中节省时间。

NeuReality的解决方案提供了前所未有的开发人员体验,显著增加了部署最先进和复杂AI管线的灵活性,根据项目的具体需求。它为开发人员提供了完整的AI管线加速、编排、分配和推断运行时API的工具链,以简化AI部署工作流程。所有这些内容现在都在一份新的技术白皮书中得到了记录,以激发创新者着手紧急关注端到端数据中心的效率和资源优化,以实现经济实惠的AI部署。

参考全球35%的AI采纳率和美国不到25%的采纳率,NeuReality专注于降低主流行业的市场壁垒。“对于大多数企业来说,这是不可企及的,”Avital补充道。“我们现在可以通过在源头降低高功耗—并教育客户理想的AI推断服务器需要基本不同和更高效的服务器配置,而不是用于AI训练的大型超级计算机和高端GPU。”

例如,NeuReality的NR1-S™ AI推断设备在相同的深度学习处理性能下优于Nvidia DGX H100系统,但提供了6倍的数据处理性能,一半的价格,三分之一的能量消耗,以及一半的物理空间—而且不需要系统中托管CPU。NR1工程涉及将6.5倍的处理能力打包到NR1 NAPU上,相当于在一个4U机箱中承载830个CPU核心,同时有足够的功率托管10个Nvidia GPU或任何AI加速器。

“在Cleveland Avenue,我们看到像NeuReality这样的颠覆性AI技术在零售领域的革新潜力,特别是在我们关注的餐饮、食品技术和饮料投资中,”Cleveland Avenue的技术投资管理合伙人Mingu Lee表示。

“通过NeuReality在运行大规模AI模型方面取得的突破,比如零售分析的计算机视觉、店内和在线虚拟助手的对话AI以及个性化推荐,以及生成式AI驱动的驶过式快餐服务,我们不仅仅是在投资技术;我们正在投资于推广AI,确保即使利润微薄的企业也能借助AI提供出色的客户体验和高效的业务流程,”Lee补充道。

访问新的软件开发者门户网站并了解更多信息:developer.neureality.ai。

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Samsung旨在通过LPDDR5X DRAM提升设备AI

Samsung发布了行业首款速度高达10.7 Gbps的LPDDR5X DRAM,为行业设定了新的基准。图片{ width=50% }


通过采用尖端的12纳米级工艺技术,三星不仅实现了最高性能指标,还在现有低功率双数据率(LPDDR)产品中获得了最小的芯片尺寸。

三星存储产品规划执行副总裁YongCheol Bae表示:“随着对低功耗、高性能存储的需求增加,预计LPDDR DRAM将其应用从主要集中在移动设备领域扩展到传统上需要更高性能和可靠性的其他领域,如个人电脑、加速器、服务器和汽车。”

Bae进一步保证,三星致力于持续创新,专注于通过与合作伙伴的战略合作,为即将到来的设备AI时代提供定制产品。

设备AI能力越来越成为一个关键考虑因素。这种转变强调了像LPDDR这样的低功耗、高性能内存解决方案的必要性。

三星的新款10.7Gbps LPDDR5X不仅相比其前身提供了超过25%的性能提升和超过30%的容量增加,而且还通过其在高容量、高性能和节能内存需求上的最佳解决方案,满足了设备AI不断发展的需求。移动DRAM单一封装容量已扩展至32 GB,为移动和设备AI应用标志着一个重要里程碑。

此外,LPDDR5X结合了先进的节能技术,包括优化的功耗变化,根据工作负载动态调整能量使用,并扩展低功耗模式间隔,以便延长节省能源的时间。这些增强功能共同将能效提高了25%以上,不仅为移动设备提供更长的电池续航时间,还减少了服务器的能耗,从而降低了总体拥有成本。

三星预计将于2024年下半年开始大规模生产10.7Gbps LPDDR5X,其中包括与移动应用处理器(AP)和移动设备制造商进行全面验证的过程。

Image Credit: Samsung

【相关链接】:Hugging Face推出Idefics2视觉语言模型

想要从行业领军人物那里了解更多关于人工智能和大数据的知识?请查看将在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行的AI&大数据博览会。这一综合性活动与其他领先活动同期举行,包括BlockX、数字转型周和网络安全与云博览会。

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Meta steps up AI battle with OpenAI and Google with release of Llama 3

Tech 公司 Meta Platforms 在周四发布了其最新大型语言模型 Llama 3 和一款实时图像生成器的早期版本,目的是为了赶上生成式人工智能市场领导者 OpenAI。


这些模型将被整合到 Meta AI 虚拟助手中,该公司将其定位为最复杂的免费使用同行产品之一。该助手将在 Meta 的 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Messenger 应用中拥有更突出的位置,以及一个新的独立网站,使其更直接地与得到微软支持的 OpenAI 的热门产品 ChatGPT 竞争。

这一宣布是在 Meta 争先推出生成式人工智能产品,挑战 OpenAI 在该技术领域的领先地位时发布的,这涉及到计算基础设施的彻底改革以及先前不同的研究和产品团队的整合。

社交媒体巨头为 Llama 3 增加了新的计算编码功能,并这次输入了图像以及文本,尽管目前该模型仅输出文本。Meta 首席产品官 Chris Cox 在接受采访时表示,随后的版本将具备更先进的推理功能,比如制定更长的多步计划。Meta 在博客文章中表示,计划在未来几个月发布的版本还将具备“多模态”能力,即能够生成文本和图像。

Cox 表示,Llama 3 在训练过程中包含图像将增强今年推出的 Ray-Ban Meta 智能眼镜的更新功能(与眼镜制造商 EssilorLuxottica 的合作项目),使 Meta AI 能够识别佩戴者看到的物体并回答有关它们的问题。

Meta 还宣布与 Alphabet 的 Google 达成新合作,将实时搜索结果纳入助手的响应中,这是对之前与微软必应的合作的补充。

随着更新,Meta AI 助手将扩展到美国以外的超过十二个市场,包括澳大利亚、加拿大、新加坡、尼日利亚和巴基斯坦。Cox 表示,在欧洲,Meta 仍在努力寻找正确的方式,因为那里的隐私规定更为严格,即将实施的人工智能法案将要求披露模型的训练数据等信息。

生成式人工智能模型对数据的贪婪需求已经成为技术发展中的一大紧张点。Meta 一直在释放像 Llama 3 这样的模型供开发者免费商用,作为其赶上步伐的努力的一部分,因为一个强大的免费选项的成功可能会阻碍竞争对手通过其专有技术赚取收入的计划。该策略也引起了外界对于不道德开发者可能利用该模型进行构建的安全性担忧。Meta CEO 马克·扎克伯格在宣布的视频中点头认可了这种竞争,其中他称 Meta AI 为“最智能的可自由使用的 AI 助手”。

扎克伯格表示,最大的 Llama 3 版本目前正在训练中,参数达到了 4000 亿,已经获得了 85 MMLU 的得分,这是用来传达 AI 模型的强度和性能质量的指标。目前正在推出的两个较小版本的参数分别为 80 亿和 700 亿,前者的得分约为 82 MMLU。

开发者已经抱怨之前的 Llama 2 版本模型无法理解基本上下文,将 “kill” 一个计算机程序的查询与请求犯罪之类的指示混淆。竞争对手 Google 也遇到了类似的问题,最近因为其 Gemini AI 图像生成工具制造出历史人物不准确描述而暂停使用。

Meta 表示,通过使用 “高质量的数据” 来让 Llama 3 辨识细微差别,减少了这些问题。虽然公司没有详细说明使用的数据集,但表示将比 Llama 2 使用的数据多七倍,并利用 “合成” 或 AI 创建的数据来增强编码和推理等领域。

Cox 表示在公司获取训练数据的方式上“没有主要变化”。

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Nothing Ear (a) review: cheaper, smaller, longer-lasting earbuds

科技公司Nothing的最新一款价格实惠的蓝牙耳塞提供出色的音质和降噪效果,价格更具竞争力,并通过时尚设计继续脱颖而出。


总体而言,这些预算耳塞十分出色。

Nothing总部位于伦敦的科技公司推出了预算 Ear (a),价格为99英镑(99欧元/99美元),比其之前的产品便宜30英镑。相比于价格更高、提供更多音质和其他功能定制选项的新款129英镑(149欧元/149美元)Ear,Ear (a)保留了之前Nothing耳塞的许多优点。

Ear (a)与其前辈具有相同的外形,不过增加了一些颜色以使其更加时尚。整体质感仍旧出色,该公司标志性的透明设计展现出一些内部结构。

耳塞的主体和硅胶尖端舒适稳固地放置在耳朵内,适合长时间听歌。电池可持续播放五到六小时,外壳内可再充三次左右。

Nothing还显著改进了Ear (a)的外壳,将其缩小到几乎与业内最佳产品(如苹果的AirPods)大小相当,可轻松放入牛仔裤的手表口袋。它仅支持 USB-C 充电,而非 Qi 无线充电,这对于体积来说是一个值得做出的牺牲。

规格:
水防护等级: IP54(防溅水)
连接性: 蓝牙 5.3(SBC、AAC、LDAC)
电池续航: 开启降噪 5.5 小时(连同外壳共 24.5 小时)
耳塞尺寸: 30.9 x 21.7 x 24.3 毫米
耳塞重量: 每只 4.8 克
驱动器尺寸: 11 毫米
充电盒尺寸: 47.6 x 63.3 x 22.7 毫米
充电盒重量: 39.6 克
充电方式: USB-C

这篇文章简要介绍了Nothing Ear (a)的主要特点,包括其设计、音质、降噪功能以及可持续性方面的考量,介绍了价格以及与竞品的比较,最后给出了评论和优缺点。

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Students turning to cyberfraud as huge phishing site infiltrated, police reveal

大学生已经求助于网络欺诈来增加他们的收入,警方表示,他们已经渗透了一个巨大的深网钓鱼网站,这个网站负责欺骗数万人。图片{ width=50% }


这个名为LabHost的网站从2021年起活跃,是一个网络欺诈超级商城,允许用户制作出看起来非常真实的从大银行等知名公司的网站,诱使全球受害者落入陷阱,包括在英国有7万人。受害者输入了他们的敏感详细信息,其中一些被用来盗取资金,但网站背后的人也通过在深网上出售详细信息来赚取钱财,供欺诈分子使用。

伦敦警察厅表示,主要受害者年龄在25至44岁之间,这些人大部分生活都在网上进行。警方认为,他们本周逮捕了该网站的一位主要疑犯之一,共有37名疑犯被拘留,分布在英国境内和海外。伦敦警察厅表示,在曼彻斯特和卢顿机场以及埃塞克斯和伦敦进行了逮捕。

在英国,25,000名受害者已经受到联系,并且该网站的主要用户已经被逮捕。然而,由于调查人员不能确认一些使用者的真实身份,因此他们中的一些人将不会被拘留。

LabHost积累了480,000张借记卡或信用卡号码,64,000个PIN码,仅会员费一项就有100万英镑,有2,000人交费,会员费每个月高达300英镑,需用加密货币支付。该网站宣传自己是“网络钓鱼的一站式服务”。

它提供了一个关于如何使用该网站进行犯罪的教程视频,类似于介绍如何使用新消费产品的视频。该视频称安装软件只需五分钟,并在出现问题时提供“客户服务”。视频最后祝愿犯罪用户“保持安全,愉快作恶”。

DI Oliver Richter表示,五年前,网络欺诈者需要具备编码等技术技能。而现在的用户大多是年龄在晚青少年到晚20多岁的年轻人。他说:“许多这些用户,他们年龄较小,他们在大学读书,极有可能将来从事完全合法的职业。”

在这个网站被打断后,有800名用户收到一条消息,告诉他们警方“知道他们是谁以及他们在做什么”。

警方没有透露他们是如何进入该网站内部运作的,这发生在2022年6月。

Met的网络犯罪部门负责人Helen Rance警监表示,关闭“极其机敏”的LabHost是Met打击像欺诈这样“工业化”犯罪的努力的一部分,全球涉及了17个部队,以及私营部门。她说:“我们设法渗透了这项服务,以便我们能看到背后的责任人以及运作的规模。”




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Tesla asks shareholders to back $56bn pay for Elon Musk rejected by judge

Tesla周三要求股东再次批准首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)2018年设定的纪录性560亿美元薪酬。图片{ width=50% }


今年1月,特拉华州的一名法官拒绝了这项薪酬计划,称其过高,并表示公司董事会未能证明其合理性。特斯拉计划裁员14,000人,埃隆·马斯克旨在使这家车企“精简而迅速”阅读更多薪酬包括无薪资或现金奖金,但设定奖励基于特斯拉的市值在未来10年内上升至6500亿美元。根据LSEG数据,特斯拉现在的估值超过5000亿美元。

2023年,马斯克的薪酬为0美元,文件显示。这位亿万富翁不从公司领取薪水,而是通过股票期权获得补偿。“如果法律上允许,我们建议将最初的2018年薪酬方案提交给股东重新表决,”特斯拉在其文件中表示。

这家电动汽车制造商还敦促其投资者在一项监管文件中批准该公司决定将企业所在地从特拉华州迁至德克萨斯州。

全球市值最高的汽车制造商的股价在开盘前上涨了1%。

今年特斯拉面临困难,未能达到市场预期,并报告了四年来首次交付下降。在销售下滑之际,马斯克本周早些时候宣布裁减公司全球员工约10%,约14,000名员工。

最近几个月来,整个电动汽车市场的增长放缓,像福特这样的主要制造商缩减了其计划。与此同时,苹果取消了其数十亿美元开发自动驾驶电动汽车的计划,并在本月解雇了600名员工。


注意:Title、Date、Body 三个部分的内容,放入到对应的位置。最后只需要输出为Makedown源文件格式内容。


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Google fires 28 staff after protest against firm’s contract with Israeli government

Google周四表示,由于一些员工参与抗议公司与以色列政府的云合同,已经解雇了28名员工。


员工在办公室内进行了静坐抗议,有些持续了八个多小时。Alphabet子公司表示,一些亲巴勒斯坦的员工进入了几个未指明的办公室并打扰了工作。他们占领了谷歌云的首席技术官办公室,并挂着标语写着“没有云端种族隔离”、“反对种族灭绝的谷歌员工”和“不作恶,停止报复”,这是在指Google过去的企业口号。根据《纽约邮报》的报道,纽约警方对抗议活动进行了四起擅闯私人领地的逮捕,而圣尼维尔警方则进行了五起逮捕。大约有50名抗议者占据了谷歌的纽约办公室;约80名在圣尼维尔进行了抗议。“阻碍其他员工的工作,并阻止他们进入我们的设施是我们政策的明显违反,是完全不可接受的行为,”该公司在一份声明中表示。谷歌全球安全副总裁克里斯·拉考在发给员工的电子邮件中更直言不讳:“如果你是那些认为我们会放任违反我们政策的行为的少数人之一,那么请再想想。”在一份声明中,与抗议运动No Tech for Apartheid有关的谷歌员工称这是一种“明显的报复行为”,并表示一些没有直接参与周二抗议活动的员工也在被解雇的28人之列。“今晚,谷歌在没有选择的情况下解雇了28名工人,其中也有我们这些没有直接参与昨天历时10小时,横跨两岸的抗议静坐的人。这清楚地显示了谷歌把与种族灭绝的以色列政府和军方的120亿美元合同看得比自己的工人重要,”声明中写道。抗议团体表示,Nimbus项目是一项价值12亿美元的合同,于2021年授予了谷歌和亚马逊,用于向以色列政府提供云服务,支持以色列政府开发军事工具。谷歌在声明中表示,Nimbus合同“并非针对与武器或情报服务相关的高度敏感、机密或军事工作负载”。在周三的新闻发布会上,一名因公司与以色列的合同辞职的软件工程师加布里埃尔·舒比纳说:“多年来,谷歌一直在撒谎,称与军方的具体勾结不存在。然而,我们知道通过内部组织,这种说法并不正确。我们知道谷歌与以色列军方有着深刻的勾结。”舒比纳说,与同事们内部讨论发现,他们发现自己在谷歌云上如何直接给以色列国家情报机构的摩萨德进行培训,揭示了以色列军方是该合同的主要签约方,并且这些合同主要不是针对文明服务和民间社会,正如谷歌所宣称的那样。当有关谷歌真正与哪些商业伙伴有所关系的传言越来越响亮时,舒比纳说他和其他员工开始向公司施加压力。“我们已经通过内部和公开的请愿书,囊括了亚马逊和谷歌成千上万的签名。我们向外界做了新闻报道并组织了施加压力的活动,以及抗议活动。我们已通过领导人链升级施压。我们在公司论坛中开启了这个对话,”舒比纳说。“我们确实尽了一切努力,尝试让我们的声音被听见。但领导一直在向员工撒谎,不仅如此,还镇压、沉默和骚扰员工。”他说,尤其是他的穆斯林和巴勒斯坦同事,因为发声反对这些合同而遭受着“最激烈的报复偏见”。谷歌的抗议活动并不新鲜。2018年,员工成功地促使公司搁置了一项与美国军方的合同,名为Project Maven,旨在分析航拍无人机图像,有可能应用在战争中。同样在2018年,该公司在其处理高管性骚扰事件方面的方式引发了一场重大抗议游行。探索更多关于这些主题的内容:Google、Alphabet、抗议、以色列、新闻。分享本文内容。此内容为可重复使用的内容。


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80%的AI决策者对数据隐私和安全感到担忧

组织对生成式AI增加业务和人员生产力的潜力感到热情,但缺乏战略规划和人才短缺阻碍了它们实现真正价值的努力。图片{ width=50% }


这是根据一项由科尔曼帕克斯研究公司早在2024年初进行的研究显示的,该研究由数据分析公司SAS赞助,对300名美国GenAI战略或数据分析决策者进行了调查,以了解主要投资领域和组织面临的障碍情况。

SAS的战略AI顾问Marinela Profi表示:“组织意识到仅仅依靠大型语言模型(LLMs)是无法解决业务挑战的。
“GenAI应该被视为对超级自动化和现有流程和系统加速的理想贡献者,而不是新的看起来能帮助组织实现所有商业愿景的闪亮玩具。在全力投入并进入僵局之前,所有组织都应该花时间制定进步战略,并投资于提供LLMs集成、治理和可解释性的技术。”

组织在实施的四个关键领域遇到了障碍:

  • 提高数据使用的信任度并达到合规要求。只有10%的组织建立了可靠的系统来衡量LLMs中的偏见和隐私风险。此外,93%的美国企业缺乏GenAI的全面治理框架,大多数在法规遵从方面面临风险。
  • 将GenAI集成到现有系统和流程中。组织在尝试将GenAI与其当前系统结合时遇到兼容性问题。
  • 人才和技能。内部的GenAI人才匮乏。随着人力资源部门遇到合适招聘的困难,组织领导者担心他们缺乏获取利用GenAI投资所需的技能。
  • 预测成本。领导人提到与使用LLMs相关的直接和间接成本是禁锢的。模型创建者提供了一项象征性的成本估算(组织现在意识到这是禁锢的)。但是与私有知识准备、训练和模型运营管理相关的成本是冗长和复杂的。

Profi补充说:“最终关键还在于确定能够以可持续和可扩展的方式提供最高价值并解决人类需求的真实用例。
“通过这项研究,我们继续承诺帮助组织保持领先地位,明智地投资资金并保持弹性。在AI技术几乎每天都在进化的时代,竞争优势在很大程度上取决于能否拥抱弹性规则。”

该研究的细节今天在拉斯维加斯举办的SAS Innovate活动中公布,该活动是SAS软件面向业务领导者、技术用户和SAS合作伙伴举办的AI和分析会议。

想要从行业领导者那里了解更多关于AI和大数据的信息吗?请查看将在阿姆斯特丹、加州和伦敦举行的AI & Big Data Expo。这一全面活动与其他领先活动同时举办,包括BlockX、Digital Transformation Week和Cyber Security & Cloud Expo。
探索其他即将举办的由TechForge主办的企业技术活动和网络研讨会。




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SAS旨在通过打包AI模型,使AI无论技能水平如何都可以访问

SAS,一家专门从事数据和AI解决方案的公司,推出了一种被描述为“改变游戏规则的方法”,使组织可以直面业务挑战。图片{ width=50% }


通过引入针对个人许可的轻量级行业特定AI模型,SAS希望为组织提供可立即部署的AI技术,以实现实际用例的生产化,具有无与伦比的效率。
IDC未来智能研究总监Chandana Gopal表示:“SAS正在发展其投资组合,以满足更广泛的用户需求,并通过创新的新产品占据市场份额。”
“SAS一个可以发力的领域是将建立在SAS核心资产、人才和通过与客户合作解决行业问题的丰富经验中的模型进行产品化。”
在当前市场上,模型的使用主要集中在用于生成AI的大型语言模型 (LLMs)。实际上,LLMs只是真实世界生产部署AI和业务决策模型需求的很小一部分。通过新的提供,SAS超越了LLMs,为跨越欺诈检测、供应链优化、实体管理、文档转换和保健支付完整性等用例的行业提供经过验证的确定性AI模型。
与传统的AI实施不同,常常复杂且耗时,SAS的行业特定模型经过了快速集成的工程处理,使组织能够操作可靠的AI技术,并加快实现切实利益和可信结果的速度。
扩大市场影响力
组织正面临着有效竞争的压力,并寻求通过AI获得优势。同时,由于AI技能短缺,组建数据科学团队变得前所未有的具有挑战性。因此,企业要求在使用AI解决问题方面具有灵活性,并需要可以快速推动业务成果的灵活AI解决方案。SAS易用且功能强大的面向企业调整模型使组织能够受益于SAS数十年来在各行业的领导经验。
将行业模型作为打包的提供品是SAS承诺向AI动力行业解决方案投资10亿美元的结果之一。正如2023年5月的公告所概述的,对AI的投资建立在SAS数十年来专注提供打包解决方案以应对银行、政府、保健等行业挑战的基础上。
SAS AI和分析副总裁Udo Sglavo表示:“模型是我们现有解决方案和SAS Viya平台提供的完美补充,并满足各种受众在不同业务需求方面的需求,确保创新到达我们生态系统的每一个角落。”
让AI普及
SAS通过提供开箱即用的轻量级AI模型来推动AI的普及化,使AI不论技能水平如何都可以访问,首次推出的是用于仓库空间优化的AI助手。利用大型语言模型等技术,这些助手可以为非技术用户提供服务,将交互转化为优化工作流程,帮助加快计划决策。
Sgvalo表示:“SAS模型为组织提供与行业挑战相符的灵活、及时和可访问的AI。
“无论您是刚刚开始您的AI之旅,还是希望加速在企业中扩展AI,SAS都提供无与伦比的深度和广度,以满足您的业务独特需求。”
预计第一个SAS模型将于今年晚些时候正式推出。


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