站长之家(ChinaZ.com) 7月18日消息:Cathie Wood 现任方舟投资首席执行官及投资总裁，以投资破坏性创新科技公司及其基金的高回报获得广泛关注，有「科技股女股神」的外号。
Cathie Wood 表示，英伟达已成为明显的人工智能（AI）押注，而她正在购买其他潜在技术转型中上涨幅度较大的公司股票。
Cathie Wood 的旗舰基金 ARK Innovation ETF 在今年 1 月清仓了英伟达的持仓，错失了今年激烈上涨的大部分收益。她表示，英伟达已经起飞，其他公司可能成为 AI 的重要受益者。
Cathie Wood 周一在彭博电视上指出，英伟达的股价收入比是 25 倍，「我们基本上将资金重新配置到其他不那么明显的 AI 股票上」。稍后在彭博广播的采访中，Wood 提到特斯拉是 AI 热潮下最大的机会，而她最好的新投资点子是 Teradyne，一家设计半导体测试产品和服务的公司。
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CathieWood管理着ArkInvest交易所交易基金中的约120亿美元的资产。她的工作之一是密切关注宏观经济趋势，同时专注于重大技术颠覆。Wood认为，在其他国家出现流动性问题的情况下，强劲的美元尤为重要。
欧洲最近开始对英伟达在AI芯片市场的市场支配地位展开调查，引发了业界的广泛关注。法国反垄断机构已经对英伟达的法国办事处进行了搜索，旨在确定该公司是否涉及非法垄断行为。如果调查结果证实了这一行为，英伟达可能会面临巨额罚款，这将对公司的未来产生重大影响。
英伟达宣布取消原定在以色列举行的AI峰会，这一决定是由于巴以冲突的影响。尚未确定是否会重新安排这一活动或采取替代方案，特别是关于主题演讲是否会录制或直播。尽管情况尚不明朗，但这也反映出地缘政治紧张局势对全球科技活动的影响。
AI芯片的需求正在带动先进封装技术的发展，英伟达等大厂积极布局2.5D先进封装技术。其中CoWoS封装技术是关键，但产能仍然短缺，影响了包括英伟达在内的大厂AI芯片出货进度。随着新一代B100制图芯片架构的推出，英伟达将采用台积电的4纳米制程和结合2颗GPU晶粒和8颗高频宽内存的方式来加速CoWoS先进封装的需求。
用于生成式AI工具的大型语言模型通常会极大地增加对更多处理器的需求，这些处理器通常价格昂贵且供应受限。即使是云资源也不能总是解决企业试图扩展规模并利用最新的生成式AI技术所面临的问题。」Anyscale首席执行官兼联合创始人RobertNishihara在一份声明中表示。
AMD周二宣布计划收购人工智能初创公司Nod.ai，以加强其软件能力。这是为了赶超竞争对手芯片制造商英伟达。当被问及公司是否计划通过额外的收购来增强其投资组合时，Peng表示：「我们一直在寻找交易对象。
法国竞争管理局的调查部门在得到法官授权后本周三对一家有反竞争嫌疑的图形卡行业头部企业进行突击搜查。此类突袭选在清晨进行，要的是一个措手不及。就没想过要有什么商业计划，只知道要干大事，他们三个人都不懂怎么写商业计划书，想写也写不了哇。
高端GPU持续缺货之下，一家要挑战英伟达的芯片初创公司成为行业热议焦点。8枚芯片跑大模型，就能支持5万亿参数。全球2000强的企业只需购买两个这样的8芯片集群，就能满足所有大模型需求。
根据知名分析师郭明錤分享的最新洞察，到2024年和2025年，AMD的AI芯片出货量将会大幅增长。郭明錤的研究表明，到2024年，AMD的AI芯片出货量预计将占到英伟达出货量的约10%。如果微软与AMD的合作进展顺利，AMD获得Meta和谷歌的订单，预计2025年AMD的AI芯片出货量将大幅达到英伟达的30%或更多。
特斯拉的Gigafactory不断发展扩张该公司在德克萨斯州奥斯汀的工厂中出现的一个建筑结构近日引起了一些关注。有人称这个新建筑可能将用于容纳特斯拉的Dojo超级计算机集群的操作，以训练公司用于完全自动驾驶系统的人工智能神经网络。这个计算集群有望在明年初成为全球最强大的超级计算机之一。
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ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
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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