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世界最大AI芯片诞生
Cerebras与传统思维背道而驰,开发出了世界上面积最大的芯片。这反映出多家企业制造新一代专业AI芯片的竞争到了一个关键节点。
2019年8月22日
深兰科技将自动驾驶公交车推向世界
中国政府希望在国际人工智能领域培养出本土领军企业,深兰科技把握良机,开始将其产品推向世界。
2019年8月16日
人类与AI融合无异于大脑自杀
施奈德:这样的愿景看似诱人,但如果用人工智能零件来替代大脑,总有一个时刻,你会相当于杀死了自己。
2019年8月15日
DeepMind的AI技术可提前预测急性肾损伤
DeepMind的机器学习模型能够提前两天向重症监护医生预警病人可能出现严重肾脏损伤,由此或可每年挽救数十万生命。
2019年8月2日
数据标注员:AI背后的人类训练者
随着企业拥抱人工智能,雇用工人“训练”算法以识别各类数据的数据标注行业应运而生。该行业在肯尼亚、印度等低收入国家雇用数十万工人。
2019年8月1日
中国要建立不同于西方的AI规则?
桑希尔:过去两个世纪里,西方近乎垄断了全球的价值输出。但如今在数字领域,人工智能超级大国中国决意要制定自己的规则。
2019年7月29日
微软向OpenAI投资10亿美元
微软已向硅谷最富野心的人工智能研究公司OpenAI注资10亿美元,后者致力于用神经网络实现通用人工智能。
2019年7月23日
美国大脑植入技术公司拟明年进行临床试验
由埃隆•马斯克支持的Neuralink公司致力于创建人脑植入设备,最终目标是让人类实现“某种与人工智能的共生”。
2019年7月18日
中国机器人制造商优必选拟在国内上市
这对于难以吸引大型科技公司上市的中国市场是一个难得的突破,但总部位于深圳的优必选尚未决定在哪个板块进行IPO。
2019年7月16日
中国人工智能行业光环渐褪
在经历一波资本热潮之后,中国人工智能行业如今吸引到的投资大幅减少,人才短缺问题也日益严峻。
2019年7月11日
自动驾驶的中国商业模式:从5G试点到城市更新
黄震:从商业逻辑上说,自动驾驶在一二线城市、城市的中心区域,可产生最大的商业价值。但是从技术上来说目前还无法一步到位。
2019年7月9日
AlphaGo的胜利与AI时代的暗知识
徐瑾:AlphaGo战胜顶级围棋高手,不仅仅是机器的胜利,更意味着知识迭代的转折点。知识,将分为机器知识与人类知识,这对人类意味着什么?
2019年7月5日
从传统产权到数据产权
许成钢:以人工智能为标志的第四次产业革命已悄然而至,它带来一个全世界问题:当隐私成为一种数据,当数据成为一种资产,我们该如何保护它?如何使用它?
2019年7月3日
专访许成钢:人工智能需要什么样的制度建设?
技术自身的发展前景,取决于能否有一流的学者带来超乎寻常的新想法。而技术将如何影响社会、塑造未来,仍需求解于制度。
2019年6月28日
人工智能,应该有道德么?
徐瑾:科幻电影场景正在变为现实,人类社会准备好了么?从数据的隐私安全到个人的职业保障再到阶层的重组,都在接近转折点。我们并非手握答案,提出关键问题是第一步。
2020年4月14日
人工智能股权投资进入冷静期和深水区
刘星、李开帝:现阶段人工智能企业股权投资总体估值回落明显。自2018年起,全球范围内的股权投资纷纷进入估值修正期,人工智能领域尤其突出。
2019年6月25日
量化模型:呼之欲出的下一代债券之王
由于债券市场复杂且交易量较小,量化投资的难度较大。但业内人士称,各方面的进步意味着,系统化的固定收益投资已经达到一个临界点。
2019年6月13日
华为与多家车企合作开发自动驾驶汽车技术
华为寻求拓展电信设备以外的业务,正与欧洲、日本和中国的汽车集团合作,争取最快在2021年推出自动驾驶汽车。
2019年6月17日
5G商用开闸,市场蓝海在哪里?
张彧通:5G时代,更值得关注的是5G技术和人工智能、物联网、AR等技术矩阵共同构成的技术基础设施,以及在此之上的产业集群。
2019年6月6日
Alexa,说说你的人工智能是怎么来的
邰蒂:学者们绘制的“人工智能系统解剖图”显示,当代西方社会对于数字科技的环境代价和人类代价一无所知。
2019年6月5日
科大讯飞募集一只美元基金投资人工智能
被特朗普政府盯上的中国AI企业科大讯飞,正寻求募集一只3亿至3.5亿美元的基金,投资AI初创企业,充实在国内的生态系统。
2019年6月10日
陈心颖:看美剧解压的金融女高管
最近被擢升为平安集团联席CEO的“70后”陈心颖,是新加坡人,两个孩子的妈妈。她为自己繁忙的空中飞人生活定下两个原则:孩子最重要,周末不工作。
2019年5月29日
人工智能产业寻找商业化“落地”之路
技术生态如何转化出更多的商业场景和应用,并被市场验证,形成可持续的发展与生存链条?行业中人仍在求解答案。
2019年5月21日
小心AI带来的战略决策困境
希尔:一篇发人深省的新论文提醒管理者注意人工智能的局限和风险。如果他们将太多决策委托给机器,他们将失去创新和承担风险的能力。
2019年8月7日
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