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06-17
1.谁正在成为大模型的“AI运营”？ >> 点击查看原文 在大模型时代，数据训练已经成为实现模型的关键挑战之一。
当企业尝试将大模型应用到实际场景中时，发现一般的大模型嵌入到特定场景或应用中时表现不佳。
这可能是由于模型本身的容量限制、数据训练标注质量不够等原因。
随着AI原生工具和架构的发展，算力、算法等方面的问题逐渐得到解决，但数据侧进展相对缓慢，这是大型模型大规模落地的主要瓶颈场景。
大型模型要更好地理解和处理数据，关键在于高效的数据训练和表达。
首先，大模型所需的数据量级较大、结构复杂，需要引入合成数据来适应模型训练的要求。
其次，大型模型标注工作专业性更强，涉及主观判断、排序、重写、生成等复杂任务，有时甚至需要专业人士的参与。
目前市场上大多数大型模型公司仍然使用传统的标注工具和方法，导致效率低下、效果有限。
为了解决这些问题，“AI数据运营”成为一个重要方向。
例如，百度智能云围绕大模型全生命周期提供数据服务，提供从预训练到监督微调、RLHF（强化学习超参数调整）、评估等方面的全方位支持，并开发了大型模型专用注释平台。
结合专业团队和灵活的项目管理机制，有效提高数据标注质量和模型训练效率，保证模型的安全性和合规性。
面对未来特定行业和场景的大模型应用需求，企业和服务提供商不仅需要优化模型训练流程，还需要关注如何基于特定场景准确表达和有效利用数据。
像百度智能云这样拥有深厚数据服务经验和强大研发能力的企业，可以通过提供专业的“AI数据运营”解决方案，帮助企业快速构建适合不同场景的大型模型，并在业务中推广应用。
有效应用和扩展。
2、CES，中国企业引领AI交互潮流>>点击查看原文今年CES展会聚焦人工智能与科技向善。
据IDC预测，到2020年，全球将涌现超过5亿个新应用，其中“AI Agent是大规模模型实现业务场景的主流形式”，将使“人机协作”成为新常态。
中国的人机交互方式也正在走向世界前列。
比如先顺科技展示的智能眼镜产品，从外观上看几乎没有智能，但采用了全球最小的近眼显示方案和超低功耗。
2019年的硬科技趋势之一是AI载体将变得更加重要，可穿戴和现有载体将更受消费者青睐。
不少国内科技企业在CES展会上展示了中国的科技水平，获得了国际友人的认可。
3、阿里云第八代企业级实例g8i算力升级，整机性能提升85%，AI推理速度提升7倍。
>> 点击查看原文 1月11日，阿里云发布第八代企业级通用计算实例ECS G8i计算能力再次升级。
代号Emerald Rapids的第五代英特尔至强可扩展处理器是中国首款。
依托阿里云自研的“飞天+CIPU”架构体系，ECS g8i实例整体性能提升高达85%。
AI推理性能提升高达7倍，可支持多达72B参数的大型语言模型，有助于降低中小型模型构建成本50%。
同时，新实例还提供端到端的安全防护，为企业构建可信AI应用提供强大的隐私增强算力支持。
阿里云弹性计算产品线总经理张先涛表示：“阿里云ECS g8i实例的强劲性能证明，以CPU为中心的计算系统也具有加速AI推理的巨大潜力。
公有云不仅能够实现超高速计算， ——大规模的AI模型，同时也为加速AI应用的落地开辟了一条新的路径。
” 4、商汤科技“元络博光翼灯”拓宽家庭AI应用场景>>点击查看原文 2020年1月3日，商汤科技在北京召开了以“不止”为主题的新品发布会。
《光》发布了“元络机器人SenseRobot”的智能台灯产品——元络机器人光翼灯，这款台灯除了我们常说的护眼功能外，在外部还具有监测儿童注意力、矫正儿童坐姿等功能。
宣传、AI坐姿矫正提醒、AI注意力检测、AI光随书而动，本产品拥有三大特色智能功能5、生物科技开启新大门：蛋白质设计的AI时刻>>点击查看。
原文蛋白质设计是指通过改变蛋白质的序列和结构来创造具有特定功能和性质的蛋白质分子，然而，蛋白质设计面临着巨大的挑战，因为寻找满足功能要求的蛋白质分子就像大海捞针一样。
AI技术的出现给蛋白质设计带来了新的机遇。
通过稳定扩散模型和各种大型语言模型的发展，人工智能可以发现复杂数据中的模式，并应用该模式生成新数据。
AI蛋白质设计的出现正在改变蛋白质设计领域的逻辑，为行业带来新的突破。
圣恩药业是一家基于蛋白质结构的AI蛋白质设计公司。
它利用AI算法CUTEDGE和Atom Seg进行蛋白质设计，为生物制药公司提供全面的AI解决方案。
我们的团队由结构生物学家、蛋白质科学家和算法专家组成，致力于实现跨学科的协作工作。
申源药业希望通过开放算法的公开测试，加速AI蛋白设计的发展，推动整个领域的进步。
1、谷歌裁员数千人：新年第一招，先杀掉程序员。
All in AI 怎么样？ >> 点击查看原文 谷歌近日宣布将裁员多个部门约千名员工。
此举旨在减少开支，同时公司将重点转向人工智能领域。
据悉，此次裁员涉及开发语音操作虚拟助手Google Assistant的团队，以及负责制造Pixel手机、Fitbit手表和Nest硬件的部门。
《纽约时报》获得的文件显示，谷歌告诉部分员工：“我们不得不就继续雇用部分谷歌员工做出一些艰难的决定，我们很遗憾地通知您，您的职位将被取消。
”值得注意的是，此次裁员涉及开发语音操作虚拟助手Google Assistant的团队。
此次裁员是在去年 8 月 2 日对 Google Assistant 部门进行重大重组之后进行的。
上次重组时，谷歌高管在发给全体员工的电子邮件中宣布，此次重组旨在利用生成式人工智能的最新进展，进一步增强已有七年历史的智能助手Google Assistant。
据ITBEAR科技新闻报道，谷歌希望将大语言模型（LLM）技术引入其语音驱动软件助手中，使其功能更加类似于苹果的Siri和亚马逊的Alexa。
这次战略调整，无论是谷歌对未来的新蓝图，还是务实的成本控制方式，都值得我们深入思考。
2、AI时代，最好的硬件载体是什么？请回答CES>>点击查看原文作为消费电子行业大展拳脚的盛宴，今年的CES也看到了一些新的技术趋势。
2016年，Chat GPT的智能化横空出世，AI风潮吹了一年。
整个行业已经到了思考大AI模型在千行百业落地的节点期。
硬件载体的支持是大机型落地不可回避的一环。
尽管对于什么是AI时代的终极杀手没有普遍共识，但在今年的CES上，各家厂商都将AI作为基础设施，以各种形式进行了新的探索。
AI+AR是当前两个科技热点话题的交集，其受到的关注程度可见一斑。
这是因为人工智能和增强现实这两种技术都勾画出了人类生活的未来：人工智能代表了未来人类与机器交互的方式。
与之前的1.0时代相比，2.0时代的AI已经全面进化，以ChatGPT、XR为代表的AI大语言模型催生了学习能力更强、自主性更大的个性化AI助手，催生了新的AI助手。
“杀手级应用”的产生；而XR则代表了苹果多年来引领的2D消费电子行业。
触摸屏时代之后，迎来了3D交互新时代，这是消费电子新进化的终极形态。
3、招聘效率提升%、融资数千万美元的Moonhub如何利用AI发现“隐藏人才”？ >> 点击查看原文 在当前激烈的人才竞争中，AI招聘已经成为重要的游戏规则改变者。
不仅提高了招聘效率和质量，也为企业获取人才开辟了新途径。
人力资源行业的长远发展将更多地依靠“人+人工智能”的协同模式来应对不断变化的市场需求。
作为全球领先的人工智能招聘公司之一，Moonhub AI已完成1万美元种子轮融资，致力于通过自动化提高招聘效率，实现人才与机会的完美匹配。
Moonhub仅需5分钟即可向招聘团队推荐50多名目标候选人，其筛选速度比传统招聘快2倍。
该平台利用对话式人工智能、实时人员数据库以及对寻源和外展的关注，颠覆了传统的招聘方法，显着减少了手动筛选简历的工作量，同时为制定策略、筛选和调度提供全面支持。
Moonhub吸引了包括Inflection、Anthropic在内的众多客户，帮助企业在寻找优秀候选人、帮助企业提高招聘速度和准确性、发现未被识别的“隐藏人才”方面取得了显著成效。
此外，人工智能在招聘领域的应用也迅速普及。
数据显示，10%的人力资源团队在招聘中使用了AI技术，未来这一比例预计还会增加。
Fetcher、Eightfold、hireEZ等AI招聘工具也提供了自己的特色功能，通过AI驱动的搜索、个性化电子邮件、分析工具和一体化人才管理，进一步提升招聘流程的智能化和自动化水平。
AI工具箱>>点击进入阿里云，汇聚市面上最新最全的AI工具。
从现在开始，你的创造力将不再遥远。
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