全球数字财富领导者
CoNET
|
客户端
|
旧版
|
北美站
|
FX168 全球视野 中文财经
首页
资讯
速递
行情
日历
数据
社区
视频
直播
点评旗舰店
商品
香港论坛
外汇开户
登录 / 注册
搜 索
综合
行情
速递
日历
话题
168人气号
文章
股市反弹非科技股主导:房地产与公用事业等板块迎来机会
go
lg
...
I):指模拟人类智能的计算机系统,包括
机器
学习
、深度学习等技术。 2024年相关大事件 2024年9月:标准普尔500指数反弹,主要由房地产、公用事业和消费品板块推动,科技股的领导作用有所减弱。 2024年8月:美联储预计将于9月开始降息,市场对降息幅度存在分歧。 来源:今日美股网
lg
...
今日美股网
2024-09-17
全球主要股市调整推动小型市场崛起:亚洲市场获青睐的背后原因
go
lg
...
指通过计算机系统模拟人类智能的技术,如
机器
学习
和数据分析。 估值:对股票或市场的当前价格进行评估的过程,通常与其未来收益预期相关。 央行:中央银行,负责制定国家的货币政策,包括利率调整和货币供应控制。 今年相关大事件 2024年8月15日,新西兰储备银行宣布意外降息25个基点,以支持经济增长。此举引发了市场对新西兰股市的关注,并推动了该国股市的显著上涨。随着美联储的鸽派政策和美元的疲软,其他小型市场也开始受到更多关注,尤其是亚洲市场的表现强劲。 来源:今日美股网
lg
...
今日美股网
2024-09-15
市值12.5亿美元的独角兽公司Codeium助力AI驱动代码发展
go
lg
...
理工学院毕业,曾在Facebook担任
机器
学习
工程师。 5.融资情况: 2021年1月1日,完成由Greenoaks领投的300万美元的种子轮融资; 2022年4月28日,完成由Greenoaks领投的2500万美元的A轮融资; 2024年1月30日,完成由Kleiner Perkins领投的6500万美元的B轮融资; 2024年8月29日,完成由General Catalyst领投的1.5亿美元的C轮融资。 02.革命性的代码辅助平台 Codeium的诞生源于创始人对软件开发效率提升的深刻洞察,在数字化时代,软件已成为推动各行各业发展的核心动力。然而,传统的编程方式往往耗时且重复性高,限制了开发者的创新能力。 Codeium的创立,旨在通过先进的人工智能技术,为开发者提供一个智能、高效、易用的代码辅助平台,从而释放创造潜力,加速软件创新的步伐。 作为通过人工智能技术革新软件开发流程的先锋企业,Codeium近期官宣的1.5亿美元的C轮融资,让该公司估值达到了令人瞩目的12.5亿美元。 这一成就不仅标志着Codeium在AI代码辅助领域的领先地位,也预示着其在未来技术革新中的无限潜力。 Codeium在官网介绍中写道:“我们想要‘赋能开发者’,我们想要‘加速创新’。我们相信,通过AI的力量,可以让代码编写变得更加智能和高效。” 一个致力于构建全面的AI代码辅助生态系统,通过提供无限代码补全、多语言支持、集成开发环境的代码公司,辅以“需求为本”的创办理念,也必将推动技术进步,引领软件开发的未来。 Codeium的核心是一个先进的人工智能引擎,它通过深度学习大量的开源代码库,理解编程语言结构、常见编码模式和最佳实践。 当开发者在IDE中编写代码时,Codeium能够实时分析代码上下文,并提供智能的代码补全建议。这些建议不仅包括单行代码,还能涵盖复杂的多行逻辑结构,甚至整个函数的实现。 03.简洁高效的工作流程 Codeium的主要工作流程如下: 安装与集成:Codeium支持多种IDE和在线编辑器,如VS Code、JetBrains、Jupyter Notebook等。用户可以通过简单的步骤将Codeium集成到他们的开发环境中。 代码补全:在编写代码时,Codeium会实时提供补全建议。开发者可以通过简单的键盘操作接受这些建议,加速编码过程。 智能搜索:Codeium的智能搜索功能允许开发者使用自然语言查询代码库,快速找到所需的代码片段或逻辑。 错误修正与优化:Codeium能够识别代码中的错误,并提供修正建议。同时,它还能帮助优化代码结构,提高代码质量。 学习与适应:随着使用时间的增长,Codeium会根据开发者的编码习惯和偏好进行自我学习和适应,提供更加个性化的辅助。 04.应用价值促进合作 “广泛的可应用性 除了简洁高效的工作流程,Codeium的应用范围也十分广泛。 例如,在大家所熟知的Web应用开发领域,Codeium可以通过智能补全功能,快速完成用户登录功能的代码编写。除此之外,还会提供标准的表单验证和用户认证逻辑,自动生成相应的单元测试代码,大大缩短了开发周期。 同样地,Codeium也可以用于多语言项目支持。在处理涉及多种编程语言的大型项目时,Codeium的多语言支持功能可以让团队成员无缝切换不同语言的编码环境,同时为每种语言提供了定制化的代码补全和优化建议,极大地提高了团队的协作效率。 Codeium不仅是专业开发者的得力助手,也是编程学习者的良师益友。通过Codeium的解释和教学功能,初学者能够更容易地理解复杂的代码逻辑和编程概念,加速学习进程。 Codeium通过其强大的AI引擎和丰富的功能,为开发者提供了一个高效、智能的编程环境。无论是在提高开发效率、优化代码质量,还是在教育和学习领域,Codeium都展现出了巨大的潜力和价值。 “系统部署的高度灵活性 Codeium在系统部署方面具有高度灵活性。企业不仅可以使用与大多数生成式AI解决方案相似的托管SaaS服务,还能够选择以自托管或本地化的方式运行整个实例。 无论是在虚拟私有云(适用于任何超大规模企业,甚至是GovClouds)中,还是在企业数据中心的本地环境中,Codeium都能无缝部署。 Codeium还支持混合部署模式,其中计算平面利用公司提供的加速硬件,但数据持久层则保留在客户的租户环境中。这种多样的部署方式让Codeium在灵活性和数据控制上处于行业领先地位。 正因如此,Codeium与Broadcom合作开发的VMware Private AI显得尤为出彩。 该解决方案在VMware Explore 2023上首次亮相,旨在通过一种架构方法释放AI带来的业务收益,同时满足企业在隐私和合规性方面的关键需求。它将强大的计算能力和AI模型直接部署在企业数据生成、处理和使用的地方,无论是数据中心还是边缘站点,都能有效覆盖。 在今年的展会上,Codeium和Broadcom进一步公布了合作计划,旨在通过在VMware Private AI Foundation上部署Codeium,显著提高开发人员的工作效率。 通过与NVIDIA合作,企业可以充分利用AI驱动的开发效率提升,同时在AI战略实施过程中,最大限度地降低安全和合规风险。 05.巨额融资只是起点 Codeium,作为一家提供基于AI的代码自动补全工具的公司,近期完成了1.5亿美元的巨额融资,标志着其在代码生成和开发者工具市场中的强劲发展势头。 创始人Varun Mohan对此表现出极大的信心,“编码的未来不仅仅是更快地编写代码,而是让开发人员能够更大胆地思考、突破界限并实现非凡成就。这笔新资金意味着我们更有能力帮助开发人员将‘如果’变成‘下一步’,拥有无限制创新的自由,将挑战转化为增长机会。” 有了这笔资金的注入,公司将更加坚定不移地朝着目标奋斗。 首先,公司将加大投资力度,致力于成为客户更值得信赖的合作伙伴。其次,Codeium计划进一步建设和扩大其世界一流的组织。 过去几年,Codeium已经吸引了来自全球各地的顶尖人才,推动了产品的快速发展与创新。未来,公司将继续扩大团队规模,吸引更多技术专家和创新人才,确保能够应对市场的复杂变化,并继续保持行业领先地位。 在产品和研发层面,Codeium将继续在产品开发和基础研究上进行大量投入,以充分挖掘AI技术的潜力。公司不仅希望在代码补全和开发工具领域取得突破,还计划探索AI在软件开发流程中的更多应用场景。 此外,公司将加大对业务增长的投资,目标是成为所有软件开发人员和组织的首选助手。无论开发者使用哪种技术栈、具备何种经验,或从事何种项目,Codeium的目标是帮助每一位开发者应对各种挑战,让他们通过Codeium的工具简化编程流程,释放更多创造力。 Codeium团队始终认为,融资并不是公司发展的核心里程碑。对他们而言,真正值得庆祝的时刻是客户因使用Codeium的产品而取得成功并创造更多价值。尽管如此,此次融资代表了投资者对Codeium的信任和支持,这将进一步助力公司追求更大的梦想。 参考链接: 1.https://codeium.com/ 2.https://venturebeat.com/business/codeium-reaches-1-25b-valuation-with-150m-series-c-funding-led-by-general-catalyst/ 【声明】:未经允许严禁转载,如需转载请联系我们,文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。 来源:金色财经
lg
...
金色财经
2024-09-12
黄仁勋一席话引爆美股!英伟达一夜暴涨1.54万亿,黄仁勋说了些什么?
go
lg
...
理是我最喜欢的应用之一,因为几乎所有与
机器
学习
相关的内容都在演进。它可以是SQL数据处理、Spark类型的数据处理,或者是向量数据库类型的处理,处理无结构或结构化的数据,这些数据都是数据帧。 我们对这些进行极大的加速,但为了做到这一点,你需要创建一个顶级的库。在计算机图形处理领域,我们很幸运有了Silicon Graphics的OpenGL和Microsoft的DirectX,但在这些之外,没有真正存在的库。因此,举个例子,我们最著名的一个库是与SQL类似的库。SQL是存储计算的库,我们创建了一个库,它是世界上第一个神经网络计算库。 我们有cuDNN(用于神经网络计算的库),还有cuOpt(用于组合优化的库),cuQuantum(用于量子模拟和仿真的库),以及很多其他的库,比如用于数据帧处理的cuDF,类似于SQL的功能。因此,所有这些不同的库都需要被发明出来,它们可以把应用程序中的算法重新整理,使我们的加速器能够运行。如果你使用这些库,你就可以实现100倍的加速,获得更多的速度,非常惊人。 因此,概念很简单,而且非常有意义,但问题是,你如何去发明这些算法,并让视频游戏行业使用它们,编写这些算法,让整个地震处理和能源行业使用它们,编写新的算法并让整个AI行业使用它们。你明白我的意思吗?因此,所有这些库,每一个库,首先我们必须完成计算机科学的研究,其次,我们必须经历生态系统的开发过程。 我们必须去说服每个人使用这些库,然后还要考虑它们运行在哪些类型的计算机上,每种计算机都不一样。因此,我们一步一步地进入一个领域又一个领域。我们为自动驾驶汽车创建了一个非常丰富的库,为机器人开发了一个非常出色的库,还有一个令人难以置信的库,用于虚拟筛选,无论是基于物理的虚拟筛选还是基于神经网络的虚拟筛选,还有一个令人惊叹的库用于气候技术。 我们必须去结交朋友,创建市场。事实证明,英伟达真正擅长的事情是创建新的市场。我们现在已经做了这么久,以至于英伟达的加速计算似乎无处不在,但我们确实必须一步步地完成,一次一个行业地开发市场。 3. 现场的许多投资者非常关注数据中心市场,能否分享一下你对中长期机会的看法?显然,你的行业推动了你所称的“下一次工业革命”。你如何看待数据中心市场的现状以及未来的挑战? 黄仁勋:有两件事同时在发生,它们经常被混为一谈,分开讨论有助于理解。首先,我们假设没有AI存在的情况下。在没有AI的世界里,通用计算已经停滞不前了。大家都知道,半导体物理学中的一些原理,比如摩尔定律、Denard缩放等,已经结束了。我们不再看到CPU的性能每年翻倍的现象。我们已经很幸运了,能在十年内看到性能翻倍。摩尔定律曾经意味着五年内性能提升十倍,十年内提升一百倍。 然而现在这些已经结束了,所以我们必须加速一切能加速的东西。如果你在做SQL处理,加速它;如果你在进行任何数据处理,加速它;如果你在创建一个互联网公司并拥有推荐系统,必须加速它。如今最大的推荐系统引擎已经全部加速了。几年前这些还在CPU上运行,而现在已经全部加速了。因此,第一个动态是,全世界价值数万亿美元的通用数据中心将会现代化,转变为加速计算的数据中心。这是不可避免的。 此外,因为英伟达的加速计算带来了如此巨大的成本降低,过去十年中,计算能力不是以100倍,而是以100万倍的速度增长。那么问题来了,如果你的飞机能快一百万倍,你会做什么不同的事情呢? 因此,人们突然意识到:“为什么我们不让计算机来编写软件,而不是我们自己去想象这些功能,或者我们自己去设计算法呢?”我们只需要把所有的数据、所有的预测性数据交给计算机,让它去找出算法——这就是
机器
学习
,生成式AI。因此,我们在许多不同的数据领域大规模应用了它,计算机不仅知道如何处理数据,还理解数据的含义。因为它同时理解多种数据模式,它可以进行数据翻译。 因此,我们可以从英文转换为图像,从图像转换为英文,从英文转换为蛋白质,从蛋白质转换为化学物质。因为它理解了所有的数据,因此可以进行所有这些翻译过程,我们称之为生成式AI。它可以将大量的文字转换为少量的文字,或者将少量的文字扩展为大量的文字,等等。我们现在正处于这个计算机革命的时代。 而现在令人惊讶的是,第一批价值数万亿美元的数据中心将被加速,并且我们还发明了这种新型的软件,称为生成式AI。生成式AI不仅仅是一种工具,它是一种技能。正是因为这个原因,新的行业正在被创造出来。 这是为什么?如果你看看直到现在的整个IT行业,我们一直在制造人们使用的工具和仪器。而第一次,我们正在创造出能够增强人类能力的技能。因此,人们认为AI将超越价值数万亿美元的数据中心和IT行业,进入技能的世界。 那么,什么是技能呢?比如数字货币是一种技能,自动驾驶汽车是一种技能,数字化的装配线工人,机器人,数字化的客户服务,聊天机器人,数字化的员工为英伟达规划供应链。这可以是一个SAP的数字代理。我们公司大量使用ServiceNow,我们现在拥有了数字员工服务。因此,我们现在拥有了这些数字化的人类,这就是我们现在正处的AI浪潮。 4. 金融市场中存在一个持续的辩论,即随着我们继续建设AI基础设施,投资回报是否足够?你如何评估客户在这个周期中获得的投资回报率?如果你回顾历史,回顾PC和云计算,它们在类似的采用周期中,回报率如何?与现在相比有什么不同? 黄仁勋:这是个非常好的问题。让我们来看看。在云计算之前,最大的趋势是虚拟化,如果大家还记得的话。虚拟化基本上意味着我们将数据中心中的所有硬件虚拟化为虚拟数据中心,然后我们可以跨数据中心移动工作负载,而不必直接与特定的计算机相关联。结果是,数据中心的利用率提高了,我们看到了数据中心成本减少了两倍到两倍半,几乎是在一夜之间完成的。 接着,我们将这些虚拟计算机放到云中,结果是,不仅仅是一家公司,很多公司都可以共享相同的资源,成本再次下降,利用率再次提高。 这些年的所有进步,掩盖了底层的根本变化,那就是摩尔定律的终结。我们从利用率提升中获得了两倍、甚至更多的成本降低,然而这也碰到了晶体管和CPU性能的极限。 接着,所有的这些利用率的提升已经达到极限,这也是为什么我们现在看到数据中心和计算通胀的原因。因此,第一件正在发生的事情就是加速计算。因此,当你在处理数据时,比如使用Spark——这是当今世界上使用最广泛的数据处理引擎之一——如果你使用Spark并通过英伟达加速器加速它,你可以看到20倍的加速。这意味着你会节省10倍的成本。 当然,你的计算成本会上升一点,因为你需要支付英伟达GPU的费用,计算成本可能会增加一倍,但你将减少计算时间20倍。因此,你最终节省了10倍的成本。而这样的投资回报率对于加速计算来说并不罕见。因此,我建议你加速一切可以加速的工作,然后使用GPU进行加速,这样可以立即获得投资回报。 除此之外,生成式AI的讨论是当前AI的第一波浪潮,基础设施玩家(比如我们自己和所有云服务提供商)将基础设施放在云上,供开发人员使用这些机器来训练模型、微调模型、为模型提供保护等等。由于需求如此之大,每花费1美元在我们这里,云服务提供商可以获得5美元的租金回报,这种情况正在全球范围内发生,一切都供不应求。因此,对这种需求的需求非常巨大。 我们已经看到的一些应用,当然包括一些知名的应用,比如OpenAI的ChatGPT、GitHub的Copilot,或者我们公司内部使用的共同生成器,生产力提升是不可思议的。我们公司里的每一个软件工程师现在都使用共同生成器,不管是我们自己为CUDA创建的生成器,还是用于USD(我们公司使用的另一种语言),或者Verilog、C和C++的生成器。 因此,我认为每一行代码都由软件工程师编写的日子已经彻底结束了。未来,每一个软件工程师都将有一个数字工程师伴随在身边,24/7随时协助工作。这就是未来。因此,我看英伟达,我们有32000名员工,但这些员工周围将有更多的数字工程师,可能会多100倍的数字工程师。 5. 很多行业都在接受这些变化。哪些用例、行业是你最兴奋的? 黄仁勋:在我们公司,我们在计算机图形学方面使用AI。如果没有人工智能,我们无法再进行计算机图形学。我们只计算一个像素,然后推测其余的32个像素。也就是说,我们在某种程度上“幻想”出其余的32个像素,它们在视觉上是稳定的,看起来是照片级真实的,图像质量和性能都非常出色。 计算一个像素需要大量的能量,而推测其他32个像素的能量需求则非常少,而且可以非常快速地完成。因此,AI并不仅仅是训练模型,这只是第一步。更重要的是如何使用模型。当你使用模型时,你会节省大量的能量和时间。 如果没有AI,我们无法为自动驾驶汽车行业提供服务。如果没有AI,我们在机器人技术和数字生物学领域的工作也是不可能的。现在几乎每一个科技生物公司都以英伟达为中心,他们正在使用我们的数据处理工具来生成新蛋白质,小分子生成、虚拟筛选等领域也将因为人工智能而被彻底重塑。 6. 谈谈竞争和你们的竞争壁垒吧。目前有很多公私公司希望能打破你们的领导地位。你如何看待你们的竞争壁垒? 黄仁勋:首先,我认为有几件事让我们与众不同。第一点要记住,AI并不仅仅是关于芯片的。AI是关于整个基础设施的。如今的计算机不是制造一块芯片然后人们购买它并放入计算机中。那种模式属于上世纪90年代。如今的计算机是以超级计算集群、基础设施或超级计算机为名开发的,这不是一块芯片,也不完全是计算机。 所以,我们实际上是在构建整个数据中心。如果你去看一下我们其中一个超级计算集群,你会发现管理这个系统所需的软件是非常复杂的。并没有一个“Microsoft Windows”可以直接用于这些系统。这种定制化的软件是我们为这些超级集群所开发的,所以设计芯片的公司、构建超级计算机的公司以及开发这些复杂软件的公司,理所当然的是同一家公司,这样可以确保优化、性能和效率。 其次,AI本质上是一种算法。我们非常擅长理解算法的运作机制,并且了解计算堆栈如何分布计算,以及如何在数百万个处理器上运行数天,保持计算机的稳定性、能源效率以及快速完成任务的能力。我们在这方面非常擅长。 最后,AI计算的关键是安装基础(installed base)。拥有跨所有云计算平台和内部部署(on-premise)的统一架构非常重要。无论你是在云中构建超级计算集群,还是在某台设备上运行AI模型,都应该有相同的架构以运行所有相同的软件。这就是所谓的安装基础。而这种自1993年以来的架构一致性是我们能够取得今天成就的关键原因之一。 因此,今天如果你要创办一家AI公司,最明显的选择就是使用英伟达的架构,因为我们已经遍布所有的云平台,不论你选择哪台设备,只要它有英伟达的标识,你就可以直接运行相同的软件。 7. Blackwell在训练上快了4倍,推理速度比它的前代产品Hopper快了30倍。你们的创新速度如此之快,你们能否保持这样的节奏?你们的合作伙伴能否跟上你们的创新步伐? 黄仁勋:我们的基本创新方法是确保我们不断推动架构创新。每个芯片的创新周期大约是两年,在最好的情况下是两年。我们每年还会对它们进行中期升级,但整体架构的革新大约是每两年一次,这已经非常快了。 我们有七个不同的芯片,这些芯片共同作用于整个系统。我们可以每年推出新的AI超级计算集群,并且比上一代更强大。这是因为我们拥有多个可以进行优化的部分。因此我们可以非常快速地交付更高的性能,并且这些性能的提升直接转化为总拥有成本(TCO)的下降。 Blackwell在性能上的提升意味着,对于拥有1千兆瓦电力的客户,他们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞吐量,吞吐量则转化为收入。如果你有1千兆瓦的电力可用,你可以获得3倍的收入。 因此,这种性能提升的回报是无与伦比的,也无法通过芯片成本的降低来弥补这3倍的收入差距。 8. 如何看待对亚洲供应链的依赖? 黄仁勋:亚洲的供应链非常复杂并且高度互联。英伟达的GPU不仅仅是一块芯片,它是由成千上万个组件组成的复杂系统,类似于一辆电动车的构造。因此,亚洲的供应链网络非常广泛且复杂。我们力求在每一个环节上设计出多样性和冗余性,确保即使出现问题,我们也能迅速将生产转移到其他地方进行制造。总的来说,即使供应链出现中断,我们也有能力进行调整,以确保供应的连续性。 我们目前在台积电进行制造,因为它是世界上最好的,不仅仅是好一点点,而是好得多。我们与他们有着长期的合作历史,他们的灵活性和规模能力都令人印象深刻。 去年,我们的收入出现了大幅增长,这离不开供应链的快速反应。台积电的敏捷性以及他们满足我们需求的能力是非常了不起的。在不到一年的时间里,我们大幅提升了产能,并且我们明年将继续扩大,后年还要进一步扩大。因此,他们的敏捷性和能力都很出色。不过,如果有需要,我们当然也可以转向其他供应商。 9. 贵公司处于非常有利的市场位置。我们已经讨论了很多非常好的话题。你最担心的是什么? 黄仁勋:我们的公司目前与全球每一家AI公司都有合作,也与每一家数据中心有合作。我不知道有哪家云服务提供商或计算机制造商我们没有合作的。因此,随着这样的规模扩展,我们肩负着巨大的责任。我们的客户非常情绪化,因为我们的产品直接影响他们的收入和竞争力。需求太大,满足这些需求的压力也很大。 我们目前正全面生产Blackwell,并计划在第四季度开始发货并进一步扩展。需求如此之大,每个人都希望能尽早拿到产品,获取最多的份额。这种紧张和激烈的氛围实在是前所未有。 虽然在创造下一代计算机技术时非常令人兴奋,也令人惊叹地看到各种应用的创新,但我们肩负着巨大的责任,感到压力很大。但我们尽力去做好工作。我们已经适应了这种强度,并将继续努力。
lg
...
格隆汇
2024-09-12
详解 a16z 最近投资的 PIN AI:用 Web3 改写 AI 格局 打造人机交互的未来
go
lg
...
“消费者对投资/信贷产品利率敏感度”的
机器
学习
模型,还曾在哥伦比亚商学院担任了四年
机器
学习
方向的研究员和导师。加入过 Web2 开发者社区“南方公园”,探索大语言模型与区块链交叉领域。 Ben Wu - 联合创始人 运营背景,可能提供战略方向和 AI 产品 Idea 麻省理工毕业,Y Combinator 校友。在创立 PIN AI 之前,在雅虎的战略数据解决方案部门担任数据库和运营总监,负责大规模数据项目的运营和管理。 Bill Sun - 联合创始人、首席科学家 量化交易和 AI 背景 斯坦福大学数学博士,曾在 Google DeepMind 做 AI 研究。曾在一家华尔街资管公司做人工智能/量化交易股票投资经理。创建了 AI 研究组织 AI+Club,创建了 AI 技术社区 AGI House。a16z scout fund 的天使投资人。他也是 Generative Alpha 的创始人,做企业级 AI 解决方案。 三、思考与总结 第一次工业革命,机械释放了双手; 第二次工业革命,电力打破了日夜的界限; 第三次工业革命,互联网融合了虚实的边界。 AI 的出现被普遍认为是第四次工业革命的标志,而 AI Agent 是这场探索旅途中的船票,我们每个人都能登上这艘前往“人机交互”未来的巨轮。 在过去几十年里,互联网上每天都在发生大量的活动和产生海量的数据,然而,用户却没有掌握对这些数据的所有权。 iPhone16 刚刚发布,带来了 Apple Intelligence,但 PIN AI 有机会建立一个比 Apple Intelligence 更加开放的 AI Agent 生态系统。 在这其中,开发者可以通过开发创新的 Web2 平台代理服务获得奖励,这会催生出性能和质量越来越高的 AI Agent,引发创新浪潮。 而数十亿的手机用户不仅可以使用个性化的个人 AI,还可以分享设备数据来获得奖励。 用户的数据支撑起整个 PIN AI 生态,这就是用户的力量,也正是 Web3 的起点——去中心化和所有权。 希望能尽快看到 PIN AI 网络的落地以及带来的激励机制能否有效地发挥作用,让开源贡献者大军涌入其中,然后创造更大规模的创新浪潮。测试网可能会在 10 月推出,明年 1 月上线主网并 TGE,值得期待。 来源:金色财经
lg
...
金色财经
2024-09-12
TURA区块链公链的商业价值与技术优势
go
lg
...
其中隐藏的价值和洞察。这可能涉及到使用
机器
学习
、人工智能等技术来分析数据,并从中提取出有用的信息。 商业化与变现:最后,通过对数据分析的结果进行商业化处理,可以将其转化为各种商业产品或服务,并实现经济收益。这可能涉及到开发数据分析工具、提供数据服务、建立数据市场等方式来变现区块链上的数据资产。 区块链技术可以在多个领域用于数据融合与变现。以下是一些常见的领域: 金融服务:包括数字货币、支付处理、智能合约、借贷和金融衍生品等方面。区块链可以提供更安全、透明和高效的交易方式。 物联网(IoT):区块链可以用于管理和跟踪物联网设备之间的数据交换,确保数据的安全性和完整性。 供应链管理:区块链可以跟踪产品的整个生命周期,确保产品的真实性、追溯能力和透明度。 版权保护和知识产权:通过区块链技术,可以创建不可篡改的数字版权证明,确保作者和创作者的权益。 医疗保健:用于管理患者数据、医疗记录和药品溯源等方面,提高数据的安全性和可访问性。 不动产和房地产:区块链可以用于房地产交易、土地登记和产权管理,提高交易的透明度和安全性。 跨境支付和汇款:通过区块链技术,可以实现快速、低成本的跨境支付和汇款服务。 能源管理:用于监控能源生产和消费,实现能源的可持续利用和管理。 这只是一些示例,实际上,几乎所有需要安全、透明和可追溯的数据交换领域都可以考虑利用区块链技术来进行数据融合与变现。 区块链数据融合的具体方式可以涵盖多个方面,以下是一些常见的方式: 数据共享和协作:不同实体之间共享和合作处理数据,利用区块链技术确保数据的安全性和可信度。 数据整合和标准化:整合来自不同数据源的数据,并进行标准化处理,以确保数据的一致性和可互操作性。 数据交换和交易:利用智能合约等机制实现数据的安全交换和交易,确保数据的完整性和可追溯性。 数据验证和审计:利用区块链的不可篡改性和透明性,对数据进行验证和审计,确保数据的真实性和准确性。 数据监管和合规:利用区块链技术实现数据的监管和合规管理,确保数据处理符合相关法律法规和标准。 数据治理和权限管理:建立数据治理机制,管理数据的访问权限和使用权限,确保数据的安全和隐私。 数据分析和洞察:利用区块链数据进行数据分析和洞察,为决策提供数据支持和价值洞察。 数据安全和隐私保护:利用区块链的加密和权限控制机制,保护数据的安全性和隐私性,防止数据泄露和滥用。 来源:金色财经
lg
...
金色财经
2024-09-10
甲骨文大翻身:Q1云服务大增速,并与亚马逊谷歌合作!
go
lg
...
代化的解决方案,结合谷歌云的人工智能和
机器
学习
能力,帮助客户提升业务效率和数据分析能力 关于Oracle云业务中,尤其是OCI(Oracle Cloud Infrastructure)对整体利润率的影响。公司认为,虽然OCI的收入增长显著,但其利润率相对较低,但随着OCI的规模扩大,毛利率也在逐步改善。其自动化程度高,能够降低运营成本,从而提高整体毛利率。 未来资本支出的计划。Q1的资本支出为23亿美元,预计2025财年的资本支出将是2024年的两倍,以满足不断增长的需求。同时,Oracle正在全球范围内建设162个云数据中心,并计划进一步扩展,以支持日益增长的AI和云计算需求。
lg
...
老虎证券
2024-09-10
苹果秋季新品发布会震撼登场,库克称iPhone16是最先进的iPhone
go
lg
...
性能核和4个能效核,并集成了下一代ML
机器
学习
加速器。GPU性能提升了20%,神经网络单元保持16核心配置,内存带宽也提升了17%。此外,A18Pro还支持ProMotion显示技术、始终显示功能、USB3接口以及ProRes视频录制等多项先进技术。 而A18芯片虽然性能略逊于A18Pro,但依然表现出色。它采用了台积电的N3E工艺,提供了稳定的性能和高效的能效比。CPU同样为6核心配置,性能相比前代A16提升了30%,GPU性能也有显著提升。神经网络单元针对大型生成模型进行了优化,
机器
学习
速度最高可提升2倍。内存带宽增加了17%,功耗相比A16降低了30%,在同等性能下功耗更是降低了35%,为用户带来了更长的电池续航时间。 在设计上,iPhone16Pro系列继承并创新了前代产品。机身采用5级钛合金材质,提供了四种新配色,并在内部结构上采用了铝合金框架和增强的散热材料,使得散热性能提升了20%。该系列手机搭载了A18Pro芯片,性能和GPU性能分别提升了15%和20%,并支持硬件光追技术。屏幕尺寸也有所增大,提供了更大的视觉体验。同时,iPhone16Pro系列还配备了灵动岛功能、ProMotion自适应刷新率技术、原彩显示和2000尼特峰值亮度。在影像系统方面,它采用了4800万像素的融合主摄和超广角镜头,支持4K120帧拍摄和杜比视频拍摄。新增的电容按键则提供了更加便捷的操作体验。 与此同时,iPhone16系列也延续了苹果的简约风格,并引入了三种新配色。机身采用了航空级铝材和新型Ceramic Shield材料,硬度提升了50%。屏幕尺寸保持不变,分别为6.1英寸和6.7英寸。该系列手机的双摄系统支持空间视频录制,主摄像头可达4800万像素,并配备了2倍长焦镜头。搭载的A18芯片使得性能提升了30%,功耗降低了30%,GPU性能提升了40%,并支持苹果AI技术。 在价格方面,iPhone16Pro系列提供128GB至1TB的存储选项,售价从7999元至12999元不等;iPhone16Pro Max提供256GB至1TB的存储选项,售价从9999元至13999元不等。而iPhone16提供128GB、256GB和512GB版本,售价分别为5999元、6999元和8999元;iPhone16Plus提供相同存储选项,售价分别为6999元、7999元和9999元。所有机型均将于9月13日20:00开始预售,9月20日正式发售。 此次发布会不仅展示了苹果公司在技术创新上的雄厚实力,也再次巩固了其在智能手机市场的领先地位。随着iPhone16系列等新品的正式发售,相信将再次引发消费者的热烈追捧。
lg
...
金融界
2024-09-10
“高光时刻”苹果发布会如约而至,智能新品或成换机周期催化剂,消费电子ETF(561600)近10日“吸金”超2100万元
go
lg
...
络引擎针对大型生成式模型进行优化,运行
机器
学习
模型的速度,相比A16仿生芯片提升最高可达2倍。”可以说,iPhone 16系列是苹果为AI打造的新一代iPhone。 摩根士丹利分析师认为,苹果智能或成为推动超级换机周期到来的催化剂,预计未来两年iPhone出货量将逼近5亿部,其中2025财年出货量为2.35亿部,2026财年为2.62亿部。华福证券认为,消费电子正处在短期企稳回暖、AI带动行业创新周期来临和巨头新品催化不断的三重拐点。 消费电子ETF紧密跟踪中证消费电子主题指数,中证消费电子主题指数选取50只业务涉及元器件生产、整机品牌设计及生产等消费电子相关的上市公司证券作为指数样本,以反映消费电子主题上市公司证券的整体表现。 数据显示,截至2024年8月30日,中证消费电子主题指数(931494)前十大权重股分别为立讯精密(002475)、京东方A(000725)、中芯国际(688981)、工业富联(601138)、韦尔股份(603501)、寒武纪(688256)、歌尔股份(002241)、兆易创新(603986)、澜起科技(688008)、长电科技(600584),前十大权重股合计占比52.15%。 消费电子ETF(561600),场外联接(A类:015894;C类:015895)。 以上内容与数据,与界面有连云频道立场无关,不构成投资建议。据此操作,风险自担。
lg
...
有连云
2024-09-10
一文看清苹果今年最重大发布会,iPhone 16全系支持苹果AI,首批功能下月美国上线
go
lg
...
“音频混合”功能是“行业首创”,它使用
机器
学习
来识别和分离用户语音中的背景元素。 iPhone 16 Pro起售价999美元,Pro Max起售1199美元,和基本款iPhone 16一样,均本周五开始接受预订,9月20日上市。
lg
...
金融界
2024-09-10
上一页
1
•••
19
20
21
22
23
•••
206
下一页
24小时热点
经济学人:中国国家主席习近平挥动经济战“杀手锏” 扩大2023对美出口限制
lg
...
香港突发重大政策宣布:批准比特币、以太币为资产证明申请投资移民!
lg
...
马斯克语出惊人:我不想收购TikTok美国业务 关键原因是……
lg
...
特朗普突发重磅!特朗普称将宣布对所有国家这些商品征25%关税 美元跳空高开、金价跌破2855美元
lg
...
中美重磅!彭博:中国最高领导人对特朗普关税的回应谨慎 表明中国“损失更大”
lg
...
最新话题
更多
#SFFE2030--FX168“可持续发展金融企业”评选#
lg
...
19讨论
#链上风云#
lg
...
59讨论
#VIP会员尊享#
lg
...
1722讨论
#比特币最新消息#
lg
...
867讨论
#CES 2025国际消费电子展#
lg
...
21讨论