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本周报告和专栏摘要 [1/27-2/2 发布]

今週のレポート・コラムまとめ【1/27-2/2発行分】

▼研究员的眼睛☆发放“结婚券”、本土婚姻扶持(中国)---------------------------------- ▼《经济学人周刊》快讯☆2025年10-12月实际GDP~环比增长0.4%(年率1.7%)~ -----------------------------------▼基础研究报告☆老年人继续工作还能维持家庭经济吗? (两人以上家庭)~摘自总务省2020年全国家庭结构调查~☆临时国会通过的医疗保健法修改后的变化(第1部分) - 社区医疗保健措施的期限重新设定为2040年,涵盖广泛领域☆入境消费趋势(2025年10月至12月)・2025年 - 中国的历史最高点急剧下降, “量到

战斗的胜利在于决策,而不在于数据

The Battle Is Won in the Decision, Not in the Data

在人工智能 (AI) 和尖端大数据有望彻底改变指挥与控制 (C2) 的作战环境中,领导者可以...

未来战区后勤

Battle Area Logistics in the Future

[编者注:这篇来自过去的爆炸文章最初发表于 7 月至 8 月 1 日的《Army Logistician》(陆军后勤人员,前称《Army Sustainment》)...

Rostec 将在 NAIS 2026 展会上首次展示 Mi-34M1 轻型直升机

Ростех впервые представит легкий вертолет Ми-34М1 на выставке NAIS 2026

国家民航基础设施展览会暨论坛,以及无人、自主和机器人系统展览会“DRONTECH”将于2月4日至5日在莫斯科举行

使用 Amazon Bedrock 全球跨区域推理和 Anthropic Claude 4.5 模型扩展南非的 AI

Scale AI in South Africa using Amazon Bedrock global cross-Region inference with Anthropic Claude 4.5 models

在本文中,我们将介绍全局跨区域推理如何路由请求以及数据驻留在何处,然后向您展示如何配置所需的 AWS Identity and Access Management (IAM) 权限并使用全局推理配置文件 Amazon 资源名称 (ARN) 调用 Claude 4.5 模型。我们还介绍了如何请求增加工作负载的配额。最后,您将在 af-south-1 中实现全局跨区域推理。

使用基于 Amazon S3 的模板通过 Amazon SageMaker AI 项目简化 ModelOps

Simplify ModelOps with Amazon SageMaker AI Projects using Amazon S3-based templates

本文探讨了如何使用基于 Amazon S3 的模板来简化 ModelOps 工作流程,介绍与使用 Service Catalog 方法相比的主要优势,并演示如何创建与 GitHub 和 GitHub Actions 集成的自定义 ModelOps 解决方案,为您的团队提供功能齐全的 ML 环境的一键配置。

DHS 正在使用 Google 和 Adobe AI 制作视频

DHS is using Google and Adobe AI to make videos

一份新文件显示,美国国土安全部正在使用 Google 和 Adobe 的人工智能视频生成器来制作和编辑与公众共享的内容。与此同时,移民机构在社交媒体上充斥着支持特朗普总统大规模驱逐议程的内容——其中一些似乎是用人工智能制定的——而且……

设计成功的企业人工智能系统的关键第一步

The crucial first step for designing a successful enterprise AI system

许多组织纷纷涌入生成式人工智能领域,却发现试点未能提供价值。现在,公司想要可衡量的成果,但如何设计才能取得成功?在 Mistral AI,我们与全球行业领导者合作,共同设计定制的人工智能解决方案,以解决他们最困难的问题。无论是与思科一起提高客户体验生产力,还是构建更多……

作为 AI 产品经理,我每天实际使用的五种技能(以及您也可以如何使用)

The Five Skills I Actually Use Every Day as an AI PM (and How You Can Too)

本文首次出现在 Aman Khan 的 AI Product Playbook 时事通讯上,经作者许可在此重新发布。让我先说一些诚实的话。当人们问我“我应该成为人工智能产品经理吗?”我告诉他们他们问错了问题。这是我学到的:成为 AI PM 并不是要追逐 [...]

为什么人工智能原生初创公司失败:数据、计算和扩展错误

Why AI-Native Startups Fail: Data, Compute & Scaling Mistakes

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

GPU 短缺:AI 计算紧缩如何重塑基础设施

GPU Shortages: How the AI Compute Crunch Is Reshaping Infrastructure

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

为什么 GPU 成本随着 AI 产品规模的扩大而激增 |真正的驱动程序解释

Why GPU Costs Explode as AI Products Scale | Real Drivers Explained

企业级 AMD MI355X 指南,涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。

Tvorra AI 视频应用评测:订阅成本和核心功能

Tvorra AI Video App Review: Subscription Costs and Core Capabilities

Tvorra AI 视频生成器是 Appstore 上最新的 AI 视频编辑移动应用程序之一。它非常适合快速社交剪辑、短片或您想在手机上制作的任何创意。虽然对于初学者来说很清楚,但它拥有高级功能,可以让您的视频看起来很专业。 Tvorra AI 视频生成器可以做什么? Tvorra:AI 视频生成器 Tvorra 对于更时尚、用户友好的视频创建应用程序 Tvorra 易于使用,可帮助用户轻松将简单的照片(甚至文本提示)创建为适合社交媒体的令人瞠目结舌的 AI 生成视频。用户 [...]

Visto AI 图像应用评测:成本、功能和用户价值

Visto AI Image App Review: Costs, Features, and User Value

Visto Image Generator 使用 AI 将书面提示快速转换为图像。它可以帮助起草故事概念、为正在进行的工作组装视觉效果或尝试新的艺术方向。该系统提供了将思想转化为图形的实用途径。 Visto 具有可调节的功能和多样化的结果,无论用户的设计背景如何,都可以使用。它是如何运作的? Visto 可以仅通过书面描述来创建图像,无需任何绘图或设计能力。输入文本提示来概述概念,从可用选项中选择首选视觉样式,引擎生成 [...]

VegaX AI 聊天机器人应用程序评测:功能集和订阅定价

VegaX AI Chatbot App Review: Feature Set and Subscription Pricing

VegaX 专为无限制交互而设计,消除了标准聊天机器人中的许多限制。用户可以自由地公开探索想法、语气和主题,并做出动态适应对话流程的响应。 VegaX 是如何工作的? VegaX 会学习并适应您的个人沟通方式。它不是推动僵化的结构,而是让对话保持流畅:您可能更喜欢文本,而其他格式则不予考虑。它尊重舒适度,排除电话之类的事情,并提供符合您偏好的选项。系统响应您的意图并建立在 [...]

98% 自动化:大多数企业人工智能项目失败的原因以及实际有效的方法

98% Automation: Why Most Enterprise AI Projects Fail and What Actually Works

Cognizant 的机器学习工程师 Raj Bhowmik 实现了 98% 的 EDI 映射工作自动化,他分享了他使 GenAI 系统能够与遗留基础设施配合使用的方法。企业 IT 部门面临一个问题:他们的数据存储在不兼容的存储库中。 SAP HANA 与 BigQuery 和 Azure SQL 一起运行。 EDI 文件有数十种 [...]

#490 – 2026 年人工智能现状:法学硕士、编码、扩展法律、中国、代理、GPU、AGI

#490 – State of AI in 2026: LLMs, Coding, Scaling Laws, China, Agents, GPUs, AGI

Nathan Lambert 和 Sebastian Raschka 是机器学习研究人员、工程师和教育家。 Nathan 是艾伦人工智能研究所 (Ai2) 的培训后负责人,也是《RLHF 书》的作者。 Sebastian Raschka 是《Build a Large Language Model (From Scratch)》和《Build a Reasoning Model (From Scratch)》的作者。感谢您的聆听 ❤ 查看我们的赞助商:https://lexfridman.com/sponsors/ep490-sc 请参阅下面的时间戳、成绩单,并提供反馈、提交问题、联系 Lex

IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 第 10 卷,第 1 期,2026 年 2 月

IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 1, February 2026

1) 人工智能:人类在下一代人工智能发展中的作用作者:S. S. Arslan 页数:4 - 202) 以强化学习为重点的人工智能/机器学习的安全风险:来自网格应用程序的回顾和观点作者:K. -B. Kwon, S. Mukherjee, R. R. Hossain, V. Adetola 页数:21 - 353) 基于结构的鲁棒分形图神经网络,具有用于分子特性预测的分子指纹 BERT 作者:Y. Dong, M. Xu, L. Tang 页数:36 - 504) YOLO-ITC:一种用于实例分割的新 YOLO 方法个体树冠作者:Z. Sun, B. Xu, M. Zhang, J. Sch