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人工智能民主化：2024 年将打破阻碍人工智能发展的瓶颈......
大型语言 AI 模型（如 ChatGPT）的知名度和受欢迎程度呈爆炸式增长。到目前为止，短缺和瓶颈限制了这项变革性技术，只有资金最雄厚的公司（如 OpenAI、微软、谷歌和 Anthropic）才有资源开发和部署它。然而，2024 年将是 AI 开始普及的一年，它将超越科技巨头。新平台将引发 AI 创新浪潮，创造就业机会，从初创公司到中小型企业，以及整个行业。小公司被挤出市场？许多专家警告说，由于 Bard、Claude 和 ChatGPT 等系统对计算能力的大量要求，小公司已经被挤出 AI 市场。GPU 短缺限制了许多公司开发新的 LLM。成本也高得离谱，公司需要数百万美元才能起步。Wired 最近报道了这些瓶颈对初创公司和其他创新者的影响。即使是巨头也在努力获取所需的所有资源。新平台让人工智能民主化 然而，前景光明的新平台旨在通过提供更易于访问的人工智能工具，在 2024 年改变这一现状。 像 Fujitsu Kozuchi（代号）-Fujitsu AI 平台这样的服务允许快速测试和部署人工智能创新，而无需专业技能或昂贵的基础设施。 还有 Cohere，其平台让初创公司可以访问大型语言模型。 这种方法可以提供基于云的访问，访问针对聊天机器人、文本摘要和内容创建等领域量身定制的生成式人工智能模型。 用户可以在几天内而不是几个月内启动并运行自定义人工智能应用程序。 释放创新 这些平台提供的更广泛的访问权限，例如在培训员工了解新流程方面，有望推动许多行业的人工智能创新。 物流公司可以使用生成式人工智能来优化交付，医疗保健提供商可以加速研究，创作者可以生成引人入胜的内容。 在动漫世界中，我们帮助娱乐集团 Remow 创建了一种人工智能，它可以理解作家的意图和世界观，并生成与目标调色板匹配并提供所有所需细微差别的图像。似乎没有什么限制。我们与瑞穗金融集团合作开发了一种生成式人工智能，它可以检查营销文件，以确保它们都符合品牌指南。随着初创公司和地区性公司开始涉足人工智能，我们将看到独特的用例释放商业价值。新工作批评者认为，人工智能和自动化向更广泛的经济领域的传播将摧毁就业机会，尤其是在创意领域。但其他人则指出了将会出现的新机遇。在线新闻平台 Semafor 最近撰文介绍了这些短缺和瓶颈如何刺激新一波商业创业、投资和就业，旨在解决当今和未来的人工智能挑战。麦肯锡预测，仅 63 个用例，生成式人工智能每年就能为世界经济贡献高达 4.4 万亿美元。这比英国的整个 GDP 高出 40% 以上。该报告的作者认为，如果生成式人工智能嵌入到这些用例以外的软件中，他们的估计可能会翻倍。
Newswire报告“ PM Modi呼吁民主化太阳能制造和技术
https://www.finanznachrichten.de/nachrichten- 2024-09/63210474-international-solar- alliance-pm-modi-calls-for-democratizing- solar-manufacturing-and-technology-at- international-solar-festival-2024-008.htm
实现经济民主化还是引入经济风险？新冠疫情期间的零工工作
尽管零工经济的增长与新经济中经济不稳定性增加相吻合，但我们对零工工作（与其他自营职业安排和非零工工作相比）可能在多大程度上加剧美国家庭的经济不安全感知之甚少。我们在文献中填补了这一空白，该文献以一项独特的全国性调查中的 4,756 名工人为样本，捕捉了新冠疫情期间非标准工人（例如基于应用程序和平台的零工和其他自营职业工人）的经济困难。利用机器学习来考虑潜在内生性的广义增强回归模型的结果表明，在疫情期间，零工工人经历的经济困难明显大于非零工和其他自营职业工人。例如，在疫情期间，与非零工和其他自营职业工人相比，零工工人更有可能遭遇粮食不安全、被驱逐和跳过医疗。虽然疫情爆发前家庭流动资产储备减少了零工工作对经济困难的影响，但家中有未成年子女则增加了这种影响。因此，与民主化的创业机会相反，这些发现表明，零工经济的扩张可能会加剧劳动力市场的不平等，而富有的家庭则受到保护，免受零工经济带来的不利经济后果。我们讨论了这些发现对减少不平等的劳动力市场政策的影响，包括考虑到家庭和劳动力市场相互联系的政策。
新闻稿 - Ola Electric推出演出和S1 Z踏板车范围以民主化电动移动性
关于OLA电动移动性Ola Electric Mobility Limited是印度领先的电动汽车（EV）制造商，专门研究电动汽车及其组件（包括电池电池）技术和制造的垂直整合。操作以Ola FutureFactory为中心，在该操作中，电动电动汽车和关键组件（例如电池组，电动机和车辆框架）的生产。Ola的研发工作涵盖了印度，英国和美国，重点是电动汽车产品和核心组件的创新。Ola还在泰米尔纳德邦（Tamil Nadu）开发了一个广泛的EV HUB，其中包括Ola FutureFactory和即将推出的Ola Gigafactory。该枢纽由OLA位于班加罗尔的电池创新中心（BIC）支持，该中心致力于推进电池和电池技术。Ola保持了一个直接到客户的分销网络，在印度各地拥有750多个体验中心，以及强大的在线业务，使Ola Electric成为该国最大的公司拥有的汽车体验中心网络。
关于创新通过提供便携式、可再生能源轮式安装、改良气氛，实现冷藏物流的民主化，
• 荣获 ICAR- CTCRI 农业企业孵化器最佳商业创意奖。 • 荣获由 Dr. Panjab Rao Deshmukh 管理技术与研究学院（纳格浦尔）组织的“全国商业计划竞赛”第四名。 • 入围由 IIT Bombay 组织的 Aakaar（IIT Bombay）Smart Pitch 决赛。 • 入围由 DERBI 基金会组织的 DS 社交技术创新挑战赛决赛。 • 荣获由比哈尔农业大学（比哈尔邦萨布尔巴格布尔）组织的 AGRI-HACKATHON 2021 第三名。
全球太空与技术合作委员会前活动：负责任太空行为和太空民主化研讨会
Ian Christensen 是安全世界基金会私营部门项目总监。他负责领导安全世界基金会与商业航天行业的合作活动，他的活动重点关注支持私营部门发展航天能力的政策和治理主题：包括空间碎片减缓、负责任的太空运营行为规范和空间资源政策等主题。在这个职位上，Ian 是海牙国际空间资源治理工作组的成员，也是会合和服务操作执行联盟 (CONFERS) 秘书处的成员，该联盟是一个制定商业卫星服务最佳实践和标准的行业组织。在加入安全世界基金会之前，Christensen 先生曾在领先的航天行业咨询公司 Futron Corporation 和 Avascent 工作。在这些职位上，他管理或担任过美国、亚洲、以色列和欧洲众多商业和政府航天行业客户的市场、业务规划和预测研究的首席分析员。Christensen 先生拥有国际科学和技术政策文学硕士 (MA) 学位，专注于空间政策
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
1 瓦尔帕莱索神经科学跨学科中心，瓦尔帕莱索大学，2360103，瓦尔帕莱索，智利。 6 2 剑桥大学心理学系，剑桥 CB2 3EB，英国 7 3 伦敦玛丽女王大学心理学系，伦敦 E1 4NS，英国 8 4 伦敦帝国理工学院脑科学系迷幻药研究中心，伦敦 SW7 2DD，英国。 9 5 伦敦帝国理工学院数据科学研究所，伦敦 SW7 2AZ，英国 10 6 伦敦帝国理工学院复杂性科学中心，伦敦 SW7 2AZ，英国 11 7 剑桥大学临床神经科学系和麻醉科，剑桥，CB2 0QQ，英国 12 8 剑桥大学利华休姆未来智能中心，剑桥，CB2 1SB，英国 13 9 阿兰图灵研究所，伦敦，NW1 2DB，英国 14 10 布宜诺斯艾利斯大学布宜诺斯艾利斯物理研究所和物理系，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 15 11 圣安德烈斯大学，布宜诺斯艾利斯，阿根廷 16 12 大脑和流体研究所，ICM，F-75013，巴黎，法国 17 13 拉丁美洲脑健康研究所（BrainLat），布宜诺斯艾利斯大学Adolfo Iba˜nez，智利圣地亚哥 18 14 牛津大学精神病学系，牛津 OX3 7JX，英国。 19 15 奥胡斯大学临床医学系大脑音乐中心，奥胡斯 15 8000，丹麦。 20 16 米尼奥大学医学院生命与健康科学研究所，布拉加 4710-057，葡萄牙。 21 17 CIMFAV-Ingemat，瓦尔帕莱索大学工程学院，瓦尔帕莱索，智利。 22 18 巴黎萨克雷神经科学研究所综合与计算神经科学系，国家研究中心 23 科学中心，伊维特河畔吉夫，法国 24 19 大脑与认知中心，计算神经科学组，信息与通信技术系，Universitat 25 Pompeu Fabra, Roc Boronat 138, 巴塞罗那, 08018, 西班牙。 26 20 加泰罗尼亚研究研究所 (ICREA), 巴塞罗那 08010, 西班牙。 27 21 马克斯·普朗克人类认知和脑科学研究所神经心理学系，莱比锡 04103，德国。 28 22 莫纳什大学心理科学学院，墨尔本，Clayton VIC 3800，澳大利亚。 29 * rubenherzog@ug.uchile.cl, ** 同等最后作者贡献 30
面向大众的神经质量建模：利用 FastDMF 实现全脑生物物理建模的民主化
最近，人们开发了不同的全脑计算模型来研究与大脑机制相关的假设。其中，动态平均场 (DMF) 模型尤其引人注目，它结合了通过平均场方法扩展的生物物理现实模型和多模态成像数据。然而，DMF 模型广泛使用的一个重要障碍是，当前的实现在计算上成本高昂，仅支持对考虑不到 100 个大脑区域的大脑分区进行模拟。在这里，我们介绍了一种高效且易于理解的 DMF 模型实现：FastDMF。通过利用分析和数值方面的进步（包括对反馈抑制控制参数的新型估计和贝叶斯优化算法），FastDMF 绕过了以前实现的各种计算瓶颈，提高了可解释性、性能和内存使用率。此外，这些进步使 FastDMF 能够将模拟区域的数量增加一个数量级，这一点已通过与 90 和 1,000 个区域划分的 fMRI 数据的良好拟合得到证实。这些进展为广泛使用基于生物物理的全脑模型开辟了道路
传播：最近发行的题为“算法制度主义：不断变化的社会和政治生活规则”，该出版物现在是
作者说：在我们的研究中，我们深入研究了算法在塑造日常决策过程中的不断扩展的作用，研究了它们的深刻社会和政治含义。我们提出了一个新颖的观点，表明算法可以被视为当代社会中新兴的机构。我们的论点强调了使算法民主化的重要性，与使其他复杂机构民主化的历史努力相似，以减轻它们对现代社会的构成风险。
新兴技术与俄乌战争
在过去的几千年里，战争经历了巨大的变化，但这些变化中始终不变的主题是冲突的日益民主化。曾经的骑士团让位于雇佣兵和民兵，然后拿破仑·波拿巴通过组建不受其他军队等级要求约束的民众军队，从根本上改变了战争。十九世纪和二十世纪通过征兵实现了大规模动员，公民士兵成为共和国和民主国家军队的重要象征。在第二次世界大战期间，通常被剥夺社会和政治权利的人甚至被纳入战争，例如妇女在冲突中发挥了比以往任何时候都更加积极的作用。1 过去五百年的战争史包括军事力量的进一步非民主化。今天，技术发展将民主化推进到前所未有的水平，因为无人机和网络能力等战争武器以极低的成本向大众开放，成为进入的门槛。