Gartner：到2024年底 生成式AI智能手机出货量将达2.4亿台

Gartner：到2024年底 生成式AI智能手机出货量将达2.4亿台 Gartner预计到2024年底，生成式AI智能手机和AI PC的出货量将分别达到2.4亿台和5450万台，分别占到2024年基础和高端智能手机出货量的22%以及PC出货量的22%。根据Gartner的定义，AI PC是指配备了专用的AI加速器或核心、神经处理单元（NPUs）、加速处理单元（APUs）或张量处理单元（TPUs）的计算机，旨在优化和加速设备上的AI任务。这样可以提供更好的性能和效率，处理AI和生成式AI工作负载时无需依赖外部服务器或云服务。生成式AI智能手机是专为智能手机设计的，配备了硬件和软件功能，可以实现生成式AI驱动功能和应用在智能手机上的无缝集成和高效执行。这些智能手机能够在本地运行基础或微调的AI模型，生成新的衍生版本的内容、策略、设计和方法。其中一些例子包括谷歌的Gemini Nano、百度的文心以及OpenAI的GPT-4。 ... PC版： 手机版：

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃

研究表明用AI产生的语料来训练AI将使其退化并最终崩溃 现在，随着越来越多的人使用 AI 来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当 AI 生成的内容在互联网上激增并且 AI 模型开始用其进行训练，而不是使用主要人类生成的内容时，会发生什么？ 来自英国和加拿大的一组研究人员已经研究了这个问题，并且最近在开放获取期刊 arXiv 上发表了一篇关于他们工作的论文。他们的发现令当前的生成式 AI 技术及其未来令人担忧：“我们发现在训练中使用模型生成的内容会导致生成的模型出现不可逆转的缺陷。” 研究人员专门研究了文本到文本和图像到图像 AI 生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型生成的数据中学习会导致模型崩溃一个退化过程，随着时间的推移，模​​型会忘记真正的底层数据分布……这个过程是不可避免的，即使对于具有近乎理想的长期学习条件的情况也是如此。” “随着时间的推移，生成数据中的错误会复合并最终迫使从生成数据中学习的模型进一步错误地感知现实，”该论文的主要作者之一 Ilia Shumailov 在给 VentureBeat 的电子邮件中写道。“我们惊讶地观察到模型崩溃发生的速度有多快：模型可以迅速忘记他们最初从中学习的大部分原始数据。” 换句话说：当 AI 训练模型接触到更多 AI 生成的数据时，它的性能会随着时间的推移而变差，在其生成的响应和内容中产生更多错误，并在其响应中产生更少的非错误多样性。 额外编辑：研究人员同样担忧，目前互联网上AI生成内容正在迅速增加，训练下一代ai的数据正在被迅速污染。

网站生成式 AI 景观

网站生成式 AI 景观 网站功能：AI工具集 网站简介：一款汇集了一系列优秀的生成式AI应用程序的网站。 这些应用程序涵盖了艺术与图像生成、代码和数据库助手、照片和图像编辑等多个领域。用户可以通过应用过滤器或进行搜索来找到他们需要的应用程序。 推荐理由：AI工具越来越多，能快速找到适合自己用的提高生产力才是最有用的。 网站网址：点击打开

生成式人工智能可能在未来两年对搜索引擎构成巨大威胁

生成式人工智能可能在未来两年对搜索引擎构成巨大威胁 Gartner 表示，随着人工智能从传统搜索引擎转向人工智能，企业将不得不调整营销渠道策略。Gartner 公司副总裁分析师艾伦-安廷（Alan Antin）说："有机搜索和付费搜索是科技营销人员实现认知和需求生成目标的重要渠道。生成式人工智能（GenAI）解决方案正在成为替代答案引擎，取代用户以前可能在传统搜索引擎中执行的查询。随着 GenAI 越来越深入企业的方方面面，这将迫使企业重新思考其营销渠道战略。"该分析公司还表示，搜索引擎算法将倾向于高质量的内容，以帮助抵消日益增长的人工智能生成的内容。此外，作为突出高价值内容的一种手段，水印预计将变得更加重要。虽然Google可能不会喜欢这一预测，但值得注意的是，Google和许多其他搜索引擎提供商都是人工智能生成服务的主要提供商；Google有Gemini，微软有Copilot。因此，虽然传统搜索引擎的使用率可能会因为人工智能而下降，但获得流量的仍将是Google等公司，不过，这可能意味着需要有某种方式来替代Google赖以获得收入的赞助商链接、Gartner 在预测中没有提到这一点，但人工智能的革命也意味着小公司可能成为Google在搜索领域的重要竞争对手。大多数人都知道微软的 Copilot，它本质上是带有网络访问功能的 ChatGPT，但还有一家初创公司 Perplexity，它吸引了亚马逊创始人杰夫-贝索斯（Jeff Bezos）和英伟达（NVIDIA）的资金。 ... PC版： 手机版：

美亚柏科：公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析等业务及产品方向

美亚柏科：公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析等业务及产品方向 美亚柏科在互动平台表示，公司 AI 研究已应用到公司的大数据分析、电子数据取证、智慧城市等业务及产品方向，目前在计算机视觉、文本处理、人工智能安全和人工智能国产化方向都已有相关产品。在AIGC方面，公司将根据市场需求情况，适时对各类 AIGC 内容的检测、AI 生成文本的检测技术及产品进行布局。 编注：该公司开发的MFSocket可以读取手机内所有资料。

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃

人工智能对人工智能生成的内容进行训练将导致人工智能崩溃 用于训练大型语言模型的数据最初来自人类来源，如书籍、文章、照片等，这些都是在没有人工智能的帮助下创建的。但随着越来越多的人使用人工智能来制作和发布内容，一个明显的问题出现了：当人工智能生成的内容在互联网上扩散时，人工智能模型开始对其进行训练。研究人员发现，“在训练中使用模型生成的内容会导致所产生的模型出现不可逆转的缺陷。”他们研究了文本到文本和图像到图像的人工智能生成模型的概率分布，得出结论：“从其他模型产生的数据中学习会导致模型崩溃 这是一个退化的过程，并且随着时间的推移，模型会忘记真正的基础数据分布。”他们观察到模型崩溃发生得如此之快：模型可以迅速忘记它们最初学习的大部分原始数据。这导致它们随着时间的推移，表现越来越差，错误越来越多。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot