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Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
本周热门人工智能和 GenAI 头条新闻
亚马逊推出 Trainium 2 AI 芯片，加剧与 Nvidia 的竞争。亚马逊将于下个月推出由 Annapurna Labs 开发的最新 AI 芯片 Trainium 2。此举是其减少对 Nvidia 的依赖和优化 AI 基础设施战略的一部分。 亚马逊还宣布将为希望使用其定制 Trainium 芯片而非 Nvidia GPU 的 AI 研究人员提供 1.1 亿美元的免费计算积分，这进一步提高了赌注。该公司计划为该计划提供 40,000 个第一代 Trainium 芯片
Genai正在加速游戏行业的发展
观察到游戏的世界已经迅速变化是显而易见的，也是轻描淡写的。在2015年对游戏玩家来说，当今可用的游戏令人难以置信，并且在视觉上壮观 - 但未来的游戏玩家将带着嘲笑回顾当今的游戏。生成的人工智能（Genai）旨在改变游戏玩家体验的丰富性并破坏游戏开发行业。历史上昂贵的开发任务将移交给AI。人类专家将发挥关键作用，但会专注于最有价值的任务，监督Genai的产出而不是自己创建它。这不仅会改变游戏开发的经济学和时机，而且会在视觉和音频忠诚度，动态的场景以及其行为和语音的角色没有脚本和预定义的角色方面开辟新的可能性，而是响应且互动的。
探索音乐作品中Genai的演变
抽象制作音乐作品提出了一系列独特的挑战，与视觉艺术形式遇到的挑战不同。音乐的时间性质需要熟练处理时间动态的模型。此外，组成通常包含多个曲目，每个曲目以其自己的时间复杂性为特征，要求对其相互依存的进化进行复杂的方法。与静态视觉图像不同，音符是测序的，通常组织成和弦或旋律，对专业时间顺序结构施加了要求。本文广泛地研究了Genai在连续生成对抗网络（GAN）领域的进化旅程，专门针对音乐构图量身定制。我们介绍了一套新颖的模型，精心制作，以解决音乐一代的细微差别，探索它们在生产复杂的多轨构图方面的功效。我们的调查集中在对这些模型的进化轨迹的全面分析中，审查了它们自主在各种轨道上产生凝聚力序列的能力。通过严格的经验评估，我们证实了模型产生令人信服的音乐节目的能力，而不是人类干预。此外，我们深入研究了复杂的技术讨论，阐明了推动发电过程的潜在机制，包括神经体系结构和训练方法的复杂相互作用。除了经验验证外，我们还进行了详细的用户研究，从而获得了对生成组成的主观感知的见解。此外，我们深入研究了音乐发电中人类合作的领域，通过无缝提供和谐的伴奏来揭示Genai对人类作品的补充潜力，从而弥合了艺术创造力和计算进步之间的差距。关键字：生成人工智能，音乐构图，进化，神经网络体系结构，长期依赖建模，跨学科协作，道德考虑，模型评估，音乐连贯性，表现力，表现力，创造性景观，文化丰富，技术丰富，技术进步，技术进步，轨道之间的互动，未来> 1。引言近年来，人工智能领域（AI）在产生各种形式的内容，利用技术（例如生成对抗性网络（GAN））方面取得了重大进步。尽管这些进步是值得注意的，但音乐作品带来了必要专业方法的独特挑战。与静态视觉艺术形式不同，音乐随着时间的流逝而展开，需要模型
Genai LED业务模型重塑
这个用于业务模型重塑的解决方案加速器提供了一个生成的AI框架，旨在建立一个简化和自动化关键业务流程的AI代理网络。例如，这些代理商可以分析反馈，以优化营销策略并精确解决客户投诉。核心优势是这些AI代理的可伸缩性和可重复性，提高效率并启用各种功能的自动化，最终增强了决策并加速了执行层面的业务转型。
生成人工智能（Genai）革命
本研究研究了影响企业对企业（B2B）经理采用生成人工智能（Genai）的意图的关键原因（b2b）。我们还研究了Genai采用如何影响公司绩效，以及道德领导的调节作用。研究1进行了一系列深入的访谈，得出了一组在研究中进行了测试的假设。从美国，英国，加拿大，印度，澳大利亚，马来西亚和日本的受访者总共收集了277个回应，以使用结构方程建模来测试拟议的模型。发现的结果表明，需要独特性，信息完整性，康复和欺骗性的需求显着影响Genai的采用。结果还强调了Genai采用促进了公司的绩效。最后，发现道德领导力调节了Genai采用对公司绩效的影响。这项研究丰富了Genai，技术的采用和行为推理理论文献，同时还为打算采用Genai的公司提供了相关的见解。
Genai在衍生品市场中：未来的观点
尽管这些用例具有出色的效率，但Genai的使用并非没有挑战和风险。由于Genai的性质以及训练模型所需的大量数据，数据泄露可能是一个重大挑战，并导致声誉，机密性，知识产权和法律风险。使用Genai进行交易也可能会造成监管问题，而无需进行适当的监督，可能会导致金融监管机构的罚款和制裁。此外，Genai与产生偏见有关，可用于歧视受保护的阶级，从而导致对公司的民事和可能的刑事责任。最后，模型故障存在很大的风险，其中产生的结果不合标准或仅是错误的。这可能导致错误的交易并减少金融机构的信任。
最终TL文档 - Genai伦理
Deepfake技术的兴起通过引入一种新的方式来创建高度现实和令人信服的数字内容，通常是视频或图像，在这种方法中，通常不同意将一个人的相似之处替换为他人的相似之处。这项技术未经他们的同意，带来了实质性的风险，例如误导了对人的误导性，侵犯了个人权利，并遭受了潜在地位和潜在地位。目前，围绕Deepfakes的法律框架仍在发展中，创作者目前享有一定程度的免疫侵权责任。在这一不断发展的景观中，一个具有前瞻性的营销团队在其促销活动中尝试了深刻的效果，其中包括一个著名名人认可其产品的深层发展。尽管法律界限可以允许这种变革性的作品，但道德维度需要中心。
ACLU对Genai行政命令的评论。pdf
1 ACLU要感谢Bani Sapra和Nicole Bloomfield，伯克利法律的萨缪尔郡法律学生，技术与公共政策诊所，以及诊所董事凯瑟琳·克鲁普（Catherine Crump），他们的协助研究和撰写了这一评论。2特别是，行政命令指导政府运营机构，加利福尼亚技术部和数据与创新办公室“为州机构和部门开发准则，以分析采用Genai工具对易受伤害社区的影响，包括评估公平的标准，以评估公平的外观和实施高级使用案例。这些准则和标准应告知国家机构或部门如何部署特定的Genai工具。” calexec。n-12-23§3（b）在4（2023年9月6日），可在https://www.gov.ca.gov/wp-content/uploads/2023/09/ai-eo-eo-no.12-_-_-_-_--_--_---------------------------------signed.pdf中获得。n-12-23§3（b）在4（2023年9月6日），可在https://www.gov.ca.gov/wp-content/uploads/2023/09/ai-eo-eo-no.12-_-_-_-_--_--_---------------------------------signed.pdf中获得。
将数据视为Genai时代的产品
数据治理对于在受监管的行业中尤其是在数据产品生命周期中保持质量，一致性和安全性至关重要。联邦监护权模型在中央和域名团队中分配了治理政策和执法的所有权，从而促进了协作和调整产品的文化，以满足特定的领域需求。自主域与中央团队之间的这种合作旨在有效地满足组织的整体数据需求。它还促进了一种可扩展和敏捷的治理方法，鼓励从域名团队那里获得所有权和买入，并确保在整个数据产品的整个生命周期中保持一致的数据质量和合规性。