企业在设计和优化供应链时面临着各种复杂挑战，提升应变能力、降低成本和提高规划质量只是其中几个方面。过去几十年里，信息技术的进步使企业决策从依靠直觉和经验，转向了更加自动化和数据驱动的方法，从而提高了效率，大幅降低成本，并提升了客户服务。
“放弃生成式模型，不研究LLM（大语言模型），我们没办法只通过文本训练让AI达到人类的智慧水平。”近日，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国巴黎的2025年人工智能行动峰会上再一次炮轰了生成式AI。
近年来，AI成为了国内手机市场上的最大热点。根据市研机构IDC的定义，AI手机有几个关键指标和特性：算力大于30TOPS的NPU、支持生成式AI模型的SoC、可以端侧运行各种大模型。而就在过去一年，国内AI手机市场迅猛发力。华为、小米、vivo、OPPO、荣耀等手机厂商，均已迅速在旗下产品上接入各自的云端或端侧AI大模型。
游戏开发不仅需要生成新颖的内容，更需要在保持游戏世界一致性、多样性和用户修改持续性方面达到高度平衡。近日，一篇发表在Nature上的研究论文World and Human Action Models towards Gameplay Ideation揭示了如何利用生成式AI模型推动游戏玩法创意的生成。
中国初创企业DeepSeek（深度求索）开发的高性能、低成本生成式AI（人工智能）大规模语言模型（LLM）受到了全世界的关注。日本经济新闻（中文版：日经中文网）就如何评价该公司的最新AI模型、安全性方面的风险、以及对日本企业的影响等问题，采访了日本AI研究领域的第一人、东京大学教授松尾丰。
涌现（Emergence），是生成式AI浪潮的一个关键现象：当模型规模扩大至临界点，AI会展现出人类一般的智慧，能理解、学习甚至创造。
在数字化浪潮中，生成式人工智能强势闯入管理领域。多数管理者期待它成为得力思维伙伴，却面临应用技能短板。如何跨越这道鸿沟，让AI为管理赋能？“协同思考”或许是解锁强大潜能的关键，带你一探究竟。
众所周知，由各类大模型驱动的生成式AI功能，如今已经相当高调地出现在了各大消费电子产品厂商的宣传中。而对于消费者来说，生成式AI的“实际价值”除了对话、问答，以及部分生产力场景可能有用的内容总结、归纳之外，最能被大家广泛接受的，恐怕还是将其用在影像处理领域的各种“生成式拍照”和“修图”功能。
2024年，在冰火两重天的融资环境下，OpenAI和马斯克的xAI都筹集了超过100亿美元。如无意外，2025年，巨额融资和昂贵估值的造富神话，仍然将尽数来自于生成式AI赛道。
过去两周，DeepSeek已经成为了全球的热点。尤其是在西方世界，这个来自于中国的生成式人工智能系统引发了广泛讨论。
