AI应用:浮现中的AI经济
AI应用:浮现中的AI经济在人类经济活动数字化的浪潮中,互联网和移动互联网走完了前两步,正在浮现中的AI经济,可能带来更大的变化。
在人类经济活动数字化的浪潮中,互联网和移动互联网走完了前两步,正在浮现中的AI经济,可能带来更大的变化。
“生命不息,折腾不止”,全球首富马斯克一直在身体力行地践行这句话。在不久前刚折腾完“DOGE”后,最近他又盯上了苹果。本月初马斯克突然对苹果发起猛烈抨击,指责后者App Store排行榜偏向OpenAI,从而降低了以自家Grok为代表的其他AI应用的曝光机会。
根据麻省理工学院NANDA 计划最新发布的报告显示,企业开展的生成式 AI 试点项目失败率高达 95%。但最先进的企业并未完全放弃这项技术,而是开始尝试能够持续学习并接受监督的自主 AI 系统。
在大模型时代,机器学习资产(如模型、数据和许可证)数量激增,但大多缺乏规范管理,严重阻碍了AI应用效率。研究人员将在VLDB 2025系统介绍如何整理、发现和利用这些资产,使其更易查找、复用且符合规范,从而提升开发效率与协作质量。
a16z最新发布「全球Top100消费级GenAI应用榜单」,AI竞争格局逐渐稳定,中国力量全面崛起,DeepSeek、豆包、夸克等多款产品跻身前十。ChatGPT依旧领跑,谷歌Gemini紧随其后,Grok高速逆袭。整体来看,全球AI正进入多极化竞争的新阶段。
Humain 作为沙特领先的人工智能公司,已推出一款面向阿拉伯和穆斯林群体的对话式 AI 应用,正值沙特寻求在该技术领域获得区域领导地位之际。
在AI客服这个看似红海的赛道里,几乎每个人都遇到过这样的尴尬:明明刚刚告诉AI你的会员账号,转个身的功夫它就不记得了。这种被称为“金鱼脑”的AI失忆现象,正是大模型在企业级应用中最大的痛点。
人形机器人的运动控制,正成为强化学习(RL)算法应用的下一个热点研究领域。当前,主流方案大多遵循 “仿真到现实”(Sim-to-Real)的范式。研究者们通过域随机化(Domain Randomization)技术,在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型,期望它能凭借强大的泛化能力,直接适应动力学特性未知的真实世界。
数据显示,70%的雇主更愿意招一位会AI的新人,而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起,以及各种让编程变得更简单的工具出现,我们将走到这样一个阶段:每个学生不仅应该学会如何使用AI,还应该学会用AI来创造,比如创造图像、开发应用、编写代码。
在软件领域,Vibe Coding的核心在于:让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写,把体力活交给 AI,从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是效率 + 创意的双重突破。