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不断扩大的美国AI相关投资——对增长的贡献与投资热潮的持续性

拡大する米国のAI関連投資-成長への寄与と投資ブームの持続性

■摘要 美国人工智能相关投资正在迅速扩大。数据中心建设支出已超过公共交通基础设施支出,尽管整体就业放缓,但数据中心建设相关行业的就业人数持续增加。由于人工智能相关投资,计算机和半导体的进口也迅速增加。尽管统计上进口增加通过净出口降低了GDP增速,但即使考虑到这一点,2021年4-6月期间人工智能相关领域对实际GDP增速的贡献约占总增速的三分之一,使得人工智能相关投资成为支撑美国经济增长的重要因素。美国劳动生产率正在超过大流行前的趋势。尽管很难将近期生产率的提高与人工智能的影响直接联系起来,但人工智能的传播有可能在中长期内提高潜在增长率。美国主要科技公司计划在2026年进行高水平的资本投资,预计

荣誉勋章星期一:陆军航空兵少校拉尔夫·切利

Medal of Honor Monday: Army Air Forces Maj. Ralph Cheli

陆军空军少校拉尔夫·切利 (Ralph Cheli) 是一名轰炸机飞行员,因在二战期间表现出色而被追授荣誉勋章。

LJR Solutions, LLC

LJR Solutions, LLC

LJR Solutions, LLC 是南卡罗来纳州默特尔比奇的一家小型企业,对…发布的编号为 75N98026R00042 的征求建议书 (RFP) 条款提出抗议

AI智能体不需要更多上下文——它们需要类型化上下文

AI Agents Don’t Need More Context — They Need Typed Context

人工智能代理不仅存在上下文问题,还存在上下文输入问题。当指令、内存、检索到的证据和工具输出被扁平化为一个字符串时,它们的语义边界就会消失。我构建了一个轻量级、零依赖的 Python 运行时,它可以使这些边界保持明确,跟踪出处,并在无效的上下文转换到达模型之前拒绝它们。本文介绍了实现、测试以及这种方法的作用和不保证的内容。《人工智能代理不需要更多上下文 — 他们需要类型化上下文》一文首先出现在《走向数据科学》上。

CPU上的推测解码:DFlash实现近4倍令牌生成加速

Speculative Decoding on CPUs: Nearly 4x Faster Token Generation with DFlash

推测性解码可以将未充分利用的 CPU 计算转化为更快的令牌生成,而无需更改模型的输出。在我们的 vLLM 测试中,DFlash 在并发数为 1 时在 Intel Xeon 6 上使用 Qwen3.5-9B 实现了 3.92 倍的自回归吞吐量。我们详细分析了加速的来源,解释了接受指标,并展示了决定推测是否有效的因素。CPU 上的推测解码:使用 DFlash 使令牌生成速度加快近 4 倍首先出现在《走向数据科学》上。

企业RAG主流教程中常搞错的10个要点

10 Positions for Enterprise RAG That Mainstream Tutorials Get Wrong

企业文档智能 [Vol.1 #M3] - 该系列争论的十个立场,以及争论它们的每篇文章的地图主流教程错误的企业 RAG 的 10 个立场首先出现在《走向数据科学》上。

大语言模型能否正确遗忘?

Can an LLM Forget the Right Things?

大多数 LLM 推理运行时不知道存在物理截止日期。这个拒绝入场而不是错过 33 毫秒的机器人控制周期,通过意义而不是年龄驱逐 KV 缓存,并且完全用手写 CUDA 编写 - 没有 cuBLAS,没有 libtorch。 帖子 Can an LLM Forget the Right Things? 帖子 Can an LLM Forget the Right Things?首先出现在《走向数据科学》上。

数据智能:在AI时代构建你的竞争优势

Data Intelligence: Building Your Competitive Advantage in the Era of AI

为了跟上现代商业的步伐,数据战略正在转向更加自主的实时系统,这些系统可以在做出决策时提供情报。在代理人工智能的推动下,现代数据团队不再只是简单地查看发生的事情。现在,他们正在自动化复杂的工作流程,分析正在发生的事情,预测接下来可能发生的事情,并建议 [...]

TR发布自有大语言模型Thomson 1.0

TR Launches Thomson 1.0 – Its Own LLM

经过几个月的工作,TR 推出了 Thomson 1.0,它自己的法学硕士,根据自己的数据进行训练 - 它显示出...

TR首席执行官史蒂夫·哈斯克谈Thomson 1.0

TR CEO Steve Hasker on Thomson 1.0

正如Artificial Lawyer刚刚分享的那样,汤森路透推出了汤森路透1.0,这是自己的开放权重法学硕士,使用自己的数据进行训练。在这里,AL深入探讨...

问责真空:高风险领域中的智能体AI

The accountability vacuum: Agentic AI in high-stakes domains

Elise Racine / 静态 / 已获 CC-BY 4.0 许可 这篇来自 AI Matters 的交叉帖子由 Larry Medsker 教授和 Sumit Virmani 共同撰写。它概述了当前在未做好准备的监管和法律环境中部署代理人工智能系统所面临的问责真空,并提出了可以缩小差距的行动建议。感谢 [...]

劳动节前最佳折扣:电视、苹果设备等省钱购买

The best early Labor Day deals to shop now: Save on TVs, Apple devices, and more

劳动节即将来临,亚马逊、百思买、沃尔玛等已经推出了一些超值优惠。

这款Blink安防摄像头一次充电可持续长达两年——现正打折

This Blink security camera can last up to 2 years on one charge - and it's on sale

Blink Outdoor 2K+ 安全摄像头和 Blink Battery Doorbell 2K+ 在此捆绑销售中出售,但销售时间不会太长。

爬坡铣 vs 逆铣:机器人加工哪个更好?

Climb vs Conventional Milling: Which Is Better for Robotic Machining?

顺铣和传统铣削哪个更好?当我们谈论机器人时,这个经典问题变得更加重要[...]后爬升与传统铣削:哪种更适合机器人加工?首先出现在 RoboDK 博客上。

协作机器人伸展范围:取件点和装配点兼顾

Cobot Reach: Both the Pick and the Assembly Point

协作机器人的工作范围不是直线距离。每个工作点、工具长度、姿态余量和人员间隙都属于同一个检查。Cobot Reach:拾取点和装配点首次出现在EVST中。

机床看管:一台机器人服务多台机床

Machine Tending: One Robot Serving Several Machines

在一台机器人和多台机器的机器维护中,距离、等待和围栏访问早在手臂速度之前就决定了情况。机器维护:一台机器人服务多台机器首次出现在 EVST。

移动焊接:为大部件规划工位

Mobile Welding: Plan Work Positions for Large Parts

当零件太大而无法提升时,移动焊接会移动设备。停车位置和基准恢复成为规划单元。移动焊接:为大型零件规划工作位置首次出现在EVST。

焊接验收:外观可见,熔深不可见

Weld Acceptance: Appearance Is Visible, Penetration Is Not

当外观和熔深写为一个条款时,焊接验收失败。将线边检查与工序测试分开。焊接验收:外观可见,未焊透首先出现在EVST中。