快科技8月18日消息，近日，市场调查机构IDC发布报告，表示量子计算机的预估客户支出费用，出现了大幅下跌。
据报告，2022年被用于量子计算的支出为11亿美元，预计将在2027年增长至76亿美元（约合人民币554.8亿元），五年复合增长率48.1%。
而在2021年发布的报告中，预计到2027年的量子计算指出，还是86亿美元（约合人民币627.8亿元），六年复合增长率50.9%。
导致量子计算领域资金缩减、预期降低的主要原因，是当下生成式人工智能的兴盛。
与目前仍然仅能用于小规模试验，距离大范围商用仍有着显著距离的量子计算机相比，技术成熟，能够快速投入商用的人工智能，显然能够吸引更多投资者的注意。
这直接导致了量子计算机领域在当下出现的资金缩减问题。
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一份来自专业服务公司KPMG的新报告揭示了高级管理人员对工作场所生成式人工智能的立场。72%的美国CEO确认将在其业务中部署生成式AI，即使面临宏观经济挑战，也将视为“顶级投资重点”。但报告指出，入门级角色和客户服务工作面临AI替代的风险最高，女性是受影响最大的人群。
Auctoria是一家在游戏行业引领创新的初创公司，它利用先进的人工智能彻底改变了3D视频游戏资产的创建方式。这一突破是在创始人AleksanderCaban意识到手动设计视频游戏环境的基本元素既耗时又费力之后取得的。随着Auctoria的不断发展，它有潜力重塑视频游戏开发的格局。
据全国信息安全标准化技术委员会网站消息，全国信息安全标准化技术委员会组织制定的技术文件《生成式人工智能服务安全基本要求》已形成征求意见稿。根据《全国信息安全标准化技术委员会技术文件制订工作程序》，现将该技术文件面向社会公开征求意见，如有意见或建议请于2023年10月25日24:00前反馈秘书处。《生成式人工智能服务安全基本要求》给出了生成式人工智能�
德勤数字公司最新的研究揭示，生成式人工智能已经在市场营销内容制作中产生了重大影响，其中26%的受访市场营销人员已经采用生成式人工智能，另外45%计划在2024年底之前采用这一技术。早期的生成式AI采用者观察，生成式AI投资的回报率为12%。生成式人工智能的采用为企业提供了机会，使其能够创造高质量的个性化内容，从在激烈的数字市场中取得竞争优势。
根据普华永道中东地区的高管所言，阿联酋正在引领海湾合作委员会国家在生成式人工智能领域的热情。政府鼓励该领域的发展和采用，使阿联酋在全球舞台上脱颖出。为减轻问题如响应偏见和主观修辞，负责任地获取用于训练这些模型的信息至关重要。
在周三的活动中，亚马逊发布了一系列新的设备，并为语音助手Alexa增加了生成式人工智能功能，旨在巩固其在人工智能竞赛中的地位。新功能“Letschat”将在未来几周内提供给现有Echo用户进行早期预览，使Alexa的声音更像人类，进行更自然的对话，无需唤醒词提示，并能够通过每次交互增进对用户了解。还有儿童版平板电脑、智能家居控制器、路由器、流媒体播放器和户外安防摄像头等新品。
GoogleCloud周一宣布了新的人工智能驱动搜索功能，据称将帮助医护工作者快速从不同类型的医疗记录中获取准确的临床信息。医疗行业拥有大量有价值的信息和数据，但由于通常存储在多个系统和格式中，因此对于临床医生来说，找到这些信息可能会很具有挑战性。」「现在，我们已经到了一个AI在这些非常实际的用例中有所帮助的地步。
人工智能可能正在引发对人们工作保障的担忧，但新一波工作岗位正在涌现，这些岗位专注于审核下一代人工智能模型的输入和输出。自2022年11月以来，全球的商业领袖、职员和学者都一直担心生成式人工智能将扰乱大量专业岗位。」他还表示：「中小企业可以将注意力从单调的文件分析转移到批准由人工智能模型生成的输出，并通过应用来自人类反馈的强化学习进一步改进这些输出。
分析师公司CCSInsight预测，生成式人工智能将在2024年迎来一次严峻的现实考验，主要原因是与该技术相关的成本不断上升，同时对其进行监管的呼声也日益高涨。该公司在其年度科技行业未来预测中提出了多项关于2024年及以后的人工智能技术发展的预测，这个技术一直以来都备受关注，既有着巨大的潜力，也存在着重重挑战。对于基于大型语言模型的生成式人工智能工具，如OpenAI的ChatGPT，这些模型的开发者必须在向广大公众发布之前提交给独立审查，这在人工智能社区引起了争议，认为这些计划过于限制。
Adobe正在展示一个名为ProjectFastFill的新的生成填充功能，它可以借助AI的力量轻松在视频中添加或删除对象。这是该公司在今天的MAX大会上宣布的几项新的实验性AI功能之一。ProjectPoseable可以根据真实人物的照片进行3D对象的造型，并可以使用文本输入生成3D渲染。
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Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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