人工智能

无论任何先进模型,在面对超出其参数化知识封装范围的领域知识时,都会表现出幻觉。这一问题的根源并非算法的缺陷,而在于其知识架构的闭环缺陷。RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)正是为弥合这一结构性裂隙而生。
GSMA最新报告警告,全球仍有34亿人未使用移动互联网,而AI驱动的内存芯片涨价正推高入门级智能手机成本,恐将数十亿人彻底挡在数字经济门外。
几乎一夜之间,所有主流厂商都把手机智能体写进了战略优先级。但热度过后,用户似乎也并不买单,有用户吐槽,大量APP无法开放权限、智能体耗时太长、理解意图只能停留在字面意思。
家庭网络的下一场竞争,很可能不再是“谁的网速更快”,而是谁能够更好地管理网络、理解应用,并持续保障用户体验。
当前,智能技术正加速重塑全球发展格局,算力、数据、模型等领域的竞争日趋激烈。构建自主可控的人工智能能力体系,已成为各国抢抓时代机遇的共同选择。“主权人工智能”理念正是在这一背景下提出的。
未来AI基础设施的重要竞争并不只是围绕大型数据中心展开,边缘侧的推理能力同样将成为AI产业规模化落地的重要基础设施。
当AI生成的内容大量涌入互联网,再被下一代AI模型抓取训练时,会发生什么?一个越来越棘手的问题是模型坍缩——如果用AI生成的二手数据反复迭代训练,模型会逐渐偏离真实世界的分布,失去对罕见事件的理解能力。
显然,当底座模型、钉钉入口、企业工作流三者被Qwen3.8与千问办公焊在一起,大模型从参数竞赛到工位扎根的最后一公里,或许也正在被阿里逐渐打通。
算力的重要性,再度得以凸显。近段时间,GLM 5.2、Kimi K3.0上新叠加DeepSeek投资人会议纪要外泄,将算力紧张的现实摆上了桌面。这意味着,国产大模型要再进一步,必须迈过算力门槛。
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