站长之家(ChinaZ.com) 6月26日 消息:周鸿祎表达了自己对于大型模型的看法,他首次提到现有的公开大型模型存在四个方面的不足。首先,公开的大型模型虽然是万能的,但却缺陷行业深度。

其次,公开的大型模型容易导致企业内部的数据泄漏。第三,对于企业来说,公开的大型模型无法保证内容的真实性。
最后,公开的大型模型无法控制其成本。周鸿祎举例说明,许多企业只需要大型模型编写代码的能力,一个数百亿级的垂直大型模型便能够满足需求。如果使用数千亿级别的大型模型,则成本将会被浪费。
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AI 应用落地日益成熟,AI硬件也顺势崛起。 根据36氪发布的数据,截至2025年上半年,中国具身智能与AI硬件投融资达114起,融资总额超145亿元。仅在2025年5月,流向AI硬件的资金就占到全部投融资的五成以上。 其中AI眼镜、AI玩具、AI学习机等硬件产品,不仅完成市场培育,已经开始从小众爱好走向大众视野。 一个切面是,双11期间超过百款智能AI硬件在天猫平台首发,比如夸
近日,特斯拉与SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在一档热门播客节目中,就近期引发科学界与公众广泛关注的神秘天体“3I/ATLAS”发表看法,并针对外星生命是否存在这一永恒话题作出明确表态。 当被主持人问及是否相信宇宙中存在外星生命时,马斯克直言不讳:“如果我有任何关于外星人真实存在的确凿证据,我保证会再次登上这个节目,向全世界公开这一发现。”为表诚意,�
2025年11月25-27日,中国(浙江)跨境电商进出口交易会将在义乌国际博览中心举办。展会聚焦"专业化突围、品牌化出海、全球化布局",设五大展区覆盖海外工厂、全链路服务、未来商业技术等,汇聚超1200家企业。依托义乌产业优势,结合AI智能选品与全域数据方案,助力卖家实现"选市场、找产品、链资源、学实操"全链路赋能,构建"买全球、卖全球"一站式跨境生态。
去年11月某创业公司CEO宣布其AI搜索曝光率突破50%,并强调数据驱动品牌运营的重要性。文章指出,AI搜索平均仅引用2-7个域名,曝光机会稀缺。通过某B2B软件公司的三阶段优化案例:从初始8%曝光率,经竞品分析、内容优化后,三个月提升至50%,验证了GEO指数(生成式引擎优化)的可追踪性。该指数能反映品牌在AI生态中的真实位置,指导内容策略调整,且行业数据显示其ROI达1:3.71,转化率比传统SEO高4.4倍。结论:AI时代品牌成长需依靠数据监测,避免“盲飞”。
本文系统分析了云上数据安全的核心问题与解决方案。主要挑战包括:数据资产分散难管理、访问溯源成本高、风险定位困难、权限滞留易泄露。解决路径需构建统一安全运营视图,通过资产自动发现、AI敏感数据识别、访问关系可视化实现全面监测,结合多维动态分析提供精准管控建议。最终达成“看得见、管得住、防得准”的安全目标,并满足合规审计要求。
2025年“数据要素×”大赛全国总决赛中,格创东智凭借“能碳大脑平台”项目获“发展潜力奖”。该平台通过采集、存储、管理、应用全流程数据治理,覆盖工业现场多维能耗数据,实现TB级能碳数据高效处理,预测准确率超95%,助力企业降本增效。已应用于半导体、新能源等领域百余家工厂,年降能耗15%-20%,管理效率提升50%,减少碳排放超35万吨,展现显著经济社会效益。
在2025智能大会暨第18届中国R会议上,火山引擎专家分享了Data Agent在业务数据分析中的性能调优实践。报告指出,数据分析正从传统商业智能向数据智能体跃迁,其核心能力扩展到复杂任务的自主执行与决策。Data Agent通过工具生态、运行时管理与安全环境设计,实现全场景覆盖,具备多步骤任务规划与动态调整能力,显著降低企业数据分析门槛并提升洞察效率。未来该技术将融合多模态理解与实时计算能力,在金融、制造、医疗等领域形成规模化落地,成为企业数据价值释放的核心引擎。
本文测试多款GEO监控工具,发现同一关键词在不同工具中曝光率差异高达40%,直接影响AI推荐排名。通过对比测试,国际工具覆盖ChatGPT等平台但缺失国产AI,国内工具AIBase专注豆包、DeepSeek等平台,准确率达90%且提供竞品对比、场景还原等深度分析。建议国内企业首选AIBase,全球化业务可组合使用国际工具,并强调工具核心价值在于通过数据持续优化内容策略。
如今用AI做游戏不稀奇,用AI做AI游戏也不稀奇,在B站上你可以搜到一大堆相关的内容。 但最近葡萄君发现了一款有点特别的游戏:《妹居物语》。 这款游戏的卖相属实不算好:简陋的UI、朴素的立绘、单调的场景......与其他同类产品利用AI低成本地创造刺激视觉效果的做法完全不一致。
北大杨耀东团队研发Align-Anything多模态对齐框架,以RLHF为核心解决传统反馈信息有限问题,覆盖文本、图像、音频等全模态数据。该框架集成专用评估工具Eval-Anything,已在昇腾平台实现智慧医疗、网络安全等领域规模化落地。通过构建安全治理体系,显著提升大模型安全水位,同时保持通用能力。团队联合推出课程培养人才,深化产学研协同,为多模态大模型发展提供关键技术支撑。