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VirtualZ推出新品FlowZ和Zaac，助力大机与云端数据互通
VirtualZ公司在原有Lozen数据访问和PropelZ数据提取产品基础上，新推出FlowZ和Zaac两款产品。FlowZ支持大机与x86服务器及公有云应用间的双向文件数据访问，无需额外编码。Zaac作为双向网关，将本地存储和云存储呈现为大机本地设备，显著降低成本并加快部署速度。两款产品均支持将大机数据整合到AI管道中，助力企业实现混合云集成。
Harness收购Qwiet AI强化开发运维安全能力
软件交付公司Harness宣布收购AI驱动的漏洞检测企业Qwiet AI，旨在将安全性直接嵌入DevOps管道。此次收购将Qwiet的代码属性图与Harness的软件交付图集成，提升漏洞检测精度。Qwiet声称拥有97%的真阳性率和92%的开源漏洞检测率，可帮助开发者专注于真正重要的安全风险，并提供经验证的代码修复方案。
顶级AI公司加码世界模型开发应对大语言模型增长放缓
全球顶级人工智能公司正加大对"世界模型"的投资，寻求实现机器"超级智能"的新途径。谷歌DeepMind、Meta和英伟达等公司正开发能通过视频和机器人数据学习导航物理世界的系统，而非仅依赖语言。这一转变源于大语言模型发展遭遇瓶颈，各公司LLM性能提升速度放缓。英伟达表示世界模型市场潜力巨大，可达100万亿美元规模。
推动AI繁荣的数十亿美元基础设施交易内幕
英伟达CEO预计到本十年末，AI基础设施投资将达3-4万亿美元。微软向OpenAI投资近140亿美元，Oracle获得3000亿美元计算合约，Meta计划在2028年前投资6000亿美元建设美国基础设施。这些投资正推动超大规模数据中心建设，但也给电网带来巨大压力。特朗普宣布的Stargate项目计划投资5000亿美元建设AI基础设施，成为历史上最大的AI基础设施项目。
AI改造传统服务业或比风投想象的更困难
风投正通过AI改造传统服务业务以获取软件般的高利润率。通用催化剂等公司投入15亿美元收购成熟专业服务公司，用AI自动化任务后再收购更多企业。虽然该策略在某些案例中显示出效果，但斯坦福研究发现40%员工因AI生成的低质量工作内容而承担更多负担，每人每月造成186美元的隐性成本。这表明仅仅部署AI并不能保证改善结果，服务业AI转型可能比预期更复杂。
加拿大推出首个主权AI工厂，由TELUS主导建设
TELUS与NVIDIA和HPE合作，在魁北克省里穆斯基市推出加拿大首个完全主权AI工厂。该设施运行在加拿大本土基础设施上，让企业能够在不跨境的情况下开发、训练和运营AI模型。设施采用可再生能源，具备高效冷却系统。这一举措呼应了全球主权AI发展趋势，旨在确保加拿大在敏感数据处理方面的自主权，为医疗和金融等行业提供符合数据驻留要求的AI解决方案。
AI安全组织发现智能体工具实际拖慢开源开发者效率
AI安全组织METR通过随机对照试验发现，经验丰富的开源开发者使用AI工具时，完成任务时间比不使用工具时延长19%。研究涉及16名开发者，平均每个任务耗时2小时。研究人员认为，AI基准测试可能高估了AI能力，因为现实开发中存在需要人类直觉和常识解决的问题，而AI模型在这些方面表现不足。
经济奇点时代即将到来的五大认知误区
经济奇点指绝大多数人类失去工作的时刻。作者分析了关于经济奇点的五个常见误区：自动化不会造成失业、工作提供人生意义、经济奇点是坏事、收入分配问题及就业逐步消失。文章指出，认知自动化与过往机械化不同，将全面替代人类工作。失去工作后人们仍可从家庭、兴趣中获得意义。关键挑战是收入分配，需要大规模财富再分配和接近免费的商品服务。就业可能突然全面消失，社会必须提前准备应对方案。
避开这11个ChatGPT陷阱：AI大语言模型使用禁区指南
ChatGPT是强大的AI工具，能帮助写邮件和头脑风暴，但在某些领域使用它可能造成严重后果。大语言模型可能自信地给出错误、过时或有偏见的信息。在健康诊断、心理治疗、紧急安全决策、个人财务规划、机密数据处理、违法行为、学术作弊、实时信息监控、赌博预测、法律文件起草和艺术创作等11个方面，依赖ChatGPT可能带来真实世界的风险和危害。
医疗AI规模化部署的新标准：AI评估与KPI体系为何不可或缺
医疗AI的前景不再是理论，但大多数试点项目无法规模化。在Epic和Cerner等EMR平台中，AI要实现企业级应用，必须证明技术可靠性和可衡量价值。严格的AI评估（evals）和明确的关键绩效指标（KPIs）是成功的必要支柱。评估确保系统准确性和安全性，KPIs量化临床价值和投资回报率。
哈佛研究中心探讨人类智能与AI计算智能是否本质相同
哈佛大学伯克曼·克莱因中心探讨人类智能是否实际上就是一种计算智能形式。谷歌技术与社会首席技术官在秋季演讲系列中力挺"大脑即计算机"观点，认为大脑不仅像计算机，本身就是计算机。该理论将大脑比作预测性处理器，类似大语言模型通过预测下一个词元工作。支持者认为通过扩大计算规模可实现AGI，但也有声音质疑当前架构可能遇到瓶颈。研究者希望通过破解AI内部机制来理解人类思维。
AI倡议推动CIO与CEO关系更加紧密
一项调查显示，31%的美国技术领导者表示，由于AI转型的紧迫性，CEO与CIO的合作比一年前更加密切。79%的技术领导者认为企业对AI的关注提升了他们在董事会层面的地位。数据分析和AI成为企业未来12个月的重点投资领域，37%的受访者将其列为优先事项。虽然28%的技术领导者预测首席AI官将承担CIO职责，但86%的企业尚未设立该职位。
AEO可能是AI领域最危险的缩写词
答案引擎优化（AEO）正在重新定义真相的标准。与传统搜索引擎优化不同，AEO让AI系统直接生成答案，而非提供链接。研究显示70%的人会直接接受机器提供的信息，不加质疑。当资本主义与此结合，真相本身变得可以被购买和优化。AEO实质上是一种设计性审查，通过专有数据和封闭算法隐藏推理过程。我们需要重新引入摩擦和质疑机制，要求算法透明度和可追溯性，否则现实本身将成为可以随意调节的设置。
英国Nscale在AI数据中心热潮中融资11亿美元
AI数据中心开发商Nscale在宣布与英伟达和OpenAI合作一周后，成功融资11亿美元。挪威能源集团Aker ASA领投，Point72、英伟达、诺基亚等参投。Nscale成立于2024年，从加密货币挖矿业务转型而来，现已成为英国AI设施建设计划的核心。公司估值约31亿美元，正与微软合作在英国建设最大AI超级计算机。
智能体AI如何填补心理健康护理的关键空白
心理健康挑战已达史无前例的水平，2024年美国近6000万成年人患有心理疾病，但仅半数接受治疗。专家正探索智能AI代理系统作为解决方案，这些自主代理具备独立决策、持续学习和主动干预能力。未来应用包括自主治疗代理、预测性心理健康生态系统和主动危机预防。该技术可提供24/7支持、实时监测心理状态、预测危机并部署个性化干预措施，有望创建更具响应性和预防性的心理健康生态系统。
Spotify收紧AI政策并大幅削减音乐库存
Spotify宣布已从其目录中删除7500万首"垃圾"音乐，作为打击日益泛滥的欺诈性音频内容和"AI垃圾"的努力。公司发布新政策禁止冒充、垃圾提交和欺诈版税生成。目前流媒体服务每日收到约15万首新曲目，其中28%为纯AI生成。主要唱片公司担心低质量内容稀释人类艺术家的版税池，而AI工具进一步加速了这一趋势。
Meta AI推出基于创作者AI视频的全新"Vibes"信息流
Meta公司推出名为"Vibes"的全新信息流功能，专门展示由创作者使用AI技术制作的视频内容。该功能将人工智能生成的视频内容进行整合和分类，为用户提供更加个性化的AI视频浏览体验，标志着Meta在AI内容分发领域的又一重要布局。
YouTube推出AI主播音乐体验新功能
YouTube正在测试一项全新的AI实验功能，为用户的音乐体验添加AI虚拟主播。这项创新技术将人工智能与音乐内容相结合，让AI主播能够为用户介绍和解说音乐内容，提供更加个性化和互动性的音乐收听体验。该功能目前处于实验阶段，展现了YouTube在音乐服务领域的技术创新方向。
Meta致力于成为机器人领域的Android
据报道，Meta正在研发机器人技术，但与苹果、谷歌和特斯拉不同，Meta的重点不在硬件竞争。虽然公司正在开发"Metabot"，但真正目标是创建可供其他公司授权使用的软件平台，类似谷歌的安卓系统。Meta首席技术官表示"软件是瓶颈"，希望通过机器人团队和超级智能实验室的合作开发解决方案，包括能够帮助机器人进行软件模拟的"世界模型"。
韩国如何用本土AI技术挑战OpenAI和谷歌
韩国政府投入5300亿韩元支持五家本土公司开发大型基础AI模型，包括LG AI研究院、SK电信、Naver Cloud、NC AI和Upstage。这些公司分别推出了Exaone 4.0、A.X、HyperCLOVA X和Solar Pro 2等针对韩语和本土文化优化的模型。韩国希望通过减少对外国AI技术的依赖，加强国家安全并在AI时代保持数据控制权，与全球AI巨头展开竞争。
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