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解释：AI基础设施，代理系统和科学突破
人工智能继续迅速扩展，更深入地进入了科学领域，政策框架和周围的设备。本周的事态发展揭示了AI的去向以及其基础如何变化。从加强AI基础设施到代理系统的兴起，智力的未来是实时建立的。超级智能[…]
来源:AI Time Journal人工智能继续迅速扩展，更深入地进入了科学领域，政策框架和周围的设备。本周的事态发展揭示了AI的去向以及其基础如何变化。从加强AI基础设施到代理系统的兴起，智力的未来是实时建立的。
策略框架超级智能基础架构：控制堆栈
建立可扩展的通用AI模型的不断升级的野心对它们背后的基础设施施加了新的压力。最近几天，几家科技巨头已移动以巩固其在AI堆栈中的位置，从而确保对计算，数据管道和模型部署环境的独家访问。
AI模型这种合并不仅仅是商业游戏；这是一个战略重新定位。随着模型的规模和能力的增长，对训练环境和数据输入的控制成为杠杆的重要来源。这些事态发展呼应了2010年代的“云战争”，中立问题和被锁定在专有生态系统中的风险成为企业战略的核心。
2010年代的“云战争”现在，随着AI基础设施的同样战略性，人们对少数公司是否会主导人工通用情报的发展和部署，这引起了人们的关注。
暂停政策：英国的监管重新校准
在一个令人惊讶的枢纽中，英国政府宣布将推迟针对大型语言模型（LLM）的立法，而是选择采取更广泛，更谨慎的AI法规。修订后的框架将重点放在系统问题上，例如版权，数据所有权和模型透明度，远离技术特定的法律。
英国政府对于开发人员和研究人员而言，不确定性强调了一个持续的挑战，在具有国际范围和影响力的系统建立系统的同时，导致监管歧义。
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