人工智能初创公司Zyphra推出了两款开源文本转语音模型,声称只需5秒样本音频就能克隆声音。测试显示,使用不到30秒的录音即可生成逼真效果。这项技术虽然存在滥用风险,但也有积极应用前景,如帮助失声者重获声音。该模型采用开源许可证发布,为语音合成领域带来新的可能。
谷歌的Chrome浏览器可能会很快获得一个有用的安全升级:检测在数据泄露中使用的密码,然后生成并存储更好的替代密码。谷歌的初步版本表明这是一个“人工智能创新”,但具体如何尚不清楚。
PIN AI推出了一款移动应用,允许用户在手机上选择一个开源AI模型,直接运行并保持私密性和个性化。这款应用旨在挑战大科技公司对用户数据的控制,确保个人AI服务于个人而非企业利益。用户可以管理个人信息,同时开发者可以访问匿名的多类别洞察,确保AI服务在不妨碍用户隐私的情况下受益于高质量的上下文数据。
三星电子收购了牛津大学教授创立的Oxford Semantic Technologies公司,将其知识表示与推理技术应用于Galaxy S25智能手机。这项技术无需大量计算资源,可在设备上运行AI,保护用户隐私。这展示了AI不一定需要庞大的云计算基础设施,为三星带来了重要机遇。
HPE 的 Alletra MP X10000 对象存储系统代表了一种新型的可扩展存储硬件,采用了 VAST Data 首创的解耦共享一切(DASE)架构。HPE 的全球技术与战略架构师 Dimitris Krekoukias 在博客中详细列出了其主要特性,并解释了这些特性为何被纳入设计中。
Arm公司正考虑首次自主设计完整芯片,Meta可能成为首批客户之一。这一举措将使Arm与其现有客户直接竞争,但也为其开辟了新的收入来源。此举背后的动力是人工智能基础设施市场的巨大潜力,但也可能影响Arm与现有客户的关系。
本文探讨了企业在实施AI过程中可能犯的5个致命错误,包括未能将AI战略与业务战略保持一致、低估AI对员工的影响、过早或过晚放弃AI项目、错误评估成本以及落后于竞争对手。文章强调了制定合理策略、重视人员培训、灵活调整项目、准确评估成本以及及时采纳AI的重要性,以确保企业在AI时代保持竞争力。
Harness 宣布推出新功能,扩展其功能管理和实验能力。这些新功能源于对 Split Software 的整合,为开发者提供了更强大的工具来管理代码发布、进行 A/B 测试、逐步推出新功能,并通过数据驱动的洞察优化功能部署。这一升级将帮助企业更好地控制软件交付过程,提高产品质量和用户体验。
Priceline 任命 Sejal Amin 为首席技术官,负责产品工程、基础设施、数据和技术运营。她将推动公司采用和整合生成式和主动式 AI,助力 Priceline 成为全球最佳旅游交易商。Sejal 拥有 25 年领导全球团队和推动数字化转型的经验,将为公司带来宝贵的专业知识和创新能力。
Cloudflare 宣称发现了减少推理工作负载所需硬件的优化方法,并正在初步探讨重塑 AI 时代的万维网。公司凭借其在内容分发网络领域的地位,计划规范 AI 访问内容的方式,并建立收费机制,以保护内容创作者的利益。同时,Cloudflare 认为其无服务器平台 Workers 在 AI 市场具有优势,并正在开发资源消耗更少的 AI 技术。
Workday 推出了一个名为"代理系统记录"的新平台,旨在帮助企业管理和优化其不断增长的 AI 代理团队。该系统提供了一个集中化的仪表板,用于跟踪、管理和分析 AI 代理,以应对数字劳动力带来的新挑战。这一创新反映了企业劳动力结构的变革,强调了有效管理人类和数字员工的重要性。
MetLife在Bill Pappas的带领下正积极推动创新文化,超越传统技术应用。公司通过战略性采用人工智能、跨行业合作和持续学习,不仅现代化流程,还发掘新的增长机会。MetLife致力于将创新融入公司DNA,为未来做好准备,保持竞争优势。
DeepSeek公司最近发布的开源推理AI模型R1在开发者和研究人员中迅速流行,引发科技股大幅抛售。R1的出现以及同期宣布的Stargate项目,凸显了AI投资和商业模式的深度不确定性。这些事件引发了关于开源vs闭源AI系统、硬件vs软件优化、以及AI公司盈利模式等多方面的争议和思考。
英特尔旗下的 MobilEye 公司提出了一种独特的"之字形"策略,旨在开发自动驾驶技术并最终实现机器人出租车。该策略结合了 ADAS 系统的改进和限定场景下的高级自动驾驶功能,以期在安全性和适用范围之间取得平衡。这一方法有别于 Waymo 的高安全性优先策略和特斯拉的全面推广策略,为自动驾驶技术的发展提供了新的思路。
Google Photos 推出新功能,通过 DeepMind 的 SynthID 技术为 AI 编辑图片添加不可见数字水印。用户可在图片信息中查看 AI 编辑痕迹,有助于识别社交媒体上的虚假图片。虽然该技术有一定局限性,但标志着 Google 在打击 AI 虚假信息方面迈出重要一步。
根据市场调研公司 Context 的数据,AI 笔记本电脑在欧洲销量缓慢增长,微软 Copilot+ 机型更是乏人问津。高昂价格、软件兼容性问题以及模糊的功能优势是主要原因。尽管厂商积极推广,但消费者和企业对 AI PC 的需求仍不及预期。
AMD CEO Lisa Su 预测,尽管 DeepSeek 的成功引发了对下一代 AI 模型计算需求的质疑,但 AMD 的 Instinct 加速器未来几年仍将带来数百亿美元的年收入。Su 认为,模型和算法的创新有利于 AI 的广泛应用,并强调了 AMD 在 AI 硬件市场的长期增长前景。
随着人工智能在各行业的快速普及,企业面临着AI应用的安全风险。为此,思科推出了AI Defense安全解决方案,旨在通过整合企业网络和云环境中的可视性、验证和执行功能,帮助组织保护AI部署。该方案体现了企业对AI安全的重视,以及业界在AI治理和监管方面的发展趋势。
神经符号人工智能结合了神经网络的模式识别能力和符号系统的上下文智能,弥补了传统人工智能方法的不足。它能提供更深入的洞察力,处理复杂数据集,并在专业领域中实现更高的精确度和可解释性。这种方法有望推动人工智能向更接近人类思维的方向发展,为各行各业带来更智能、更可靠的解决方案。
随着 Windows 10 即将停止支持,一些 IT 领导者正在评估 AI PC 的潜在云成本节省和增强安全性。专家预测,未来两年内几乎所有电子设备都将内置 AI 功能。虽然 AI PC 还处于早期阶段,但其本地 AI 处理能力可能为企业带来成本、性能、隐私和安全方面的优势。