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AI社交将走向何方？
社交作为互联网确定性最高、网络效应最强的赛道，将会与AI如何交汇并走向何方？ 社交网络的本质是什么？ 探究社交网络的本质，首先要探究人的本质是什么。 2023年4月20日，Snapchat面向所有用户开放基于ChatGPT的智能聊天机器人My AI。Snapchat全面拥抱AI、“刺激”内容创作，实现了大变身。 [4] 图：对具身智能、大模型及AGI的一些思考--腾讯首席科学家张正友内部分享 从这个意义来看，AI社交的对象是Agent，人类Agent、AI Agent。 可见，Agent是AI社交的技术基础，即AI像人一样与人进行社交交互。 这样AI陪伴不仅可以保留对过往聊天细节的记忆，更可以发展和记住和用户此时聊天的场景，比如当下的关系，用户的喜好、星座、职业等。 AI社交将走向何方？
68820编辑于 2024-12-09- 来自专栏人工智能
AI时代的互联网走向
在笔者看来，人工智能的概念其实早已有之，很早就有深蓝对卡斯帕罗夫的对决，计算机科学也早早就有决策树、数据挖掘等技术，如今又往前走了一小步，尤其是有了机器自我学习的能力，当然，还在于阿尔法狗远超人类的围棋水平 当今的互联网产品，无非是两种模式，一种是技术驱动，一种是业务/运营驱动，技术流派比如说谷歌、百度，算上造车发射火箭的特斯拉可能更具有代表性，这类公司或者产品就是用技术硬生生制造出壁垒，让后者很难甚至无法超越 还有一种是业务或运营驱动，比如淘宝，滴滴打车，美团等等，其实从技术上没有那么高的壁垒，主要是业已形成的市场容量，让后来者望其项背。 如果说 Web 2.0 是对 Web 1.0的降维打击，比如博客微博代替了门户，那么AI的出现，又是一个升级过程。 幸运的是，周围已经看到不少在做人工智能基础设施和服务的创业公司，大家只要保持敏锐度，了解AI的场景，想想所在的行业，是否有可能用AI去提升效率或者颠覆业务模式，把这些事情想清楚，相信很快就有可以较为轻松集成的技术方案
1.2K100发布于 2018-02-24 - 来自专栏科技云报道
军用AI技术将开启人类走向毁灭的第一步？
---- 最近一段时间，军用AI和主动攻击型武器的问题闹得沸沸扬扬，很多AI研究者联名反对这项技术的军事化。 当AI技术扩散至其他领域，被用来提升医学、交通、金融、军事等领域的效率时，跟围棋一样，人类败下阵来的消息只会越来越多。 这就向人类提出了一个疑问：军用AI技术将开启人类走向毁灭的第一步？AI与军事真的不能共存吗？ 随着数据挖掘技术、大规模并行算法及AI技术的不断完善并广泛应用在军事上，情报、决策与作战一体化将取得快速进展。 目前来看，AI在军事领域的应用潮流势不可挡，在可预见的时期内，AI将在情报侦察、后勤保障、无人作战系统等领域发挥重要作用，但如何防止技术异化对人类构成新的威胁则是AI军事化必须要解决的问题。
70120编辑于 2022-04-15 - 来自专栏C语言
【AI】人工智能会走向何方？
通过本文，我们将探讨AI技术的现状、应用价值及其未来发展方向，并结合具体实例说明如何在实际应用中实现技术的最大化效益。 1. 这一转变体现了AI技术的进步和潜力。 1.2 技术应用的价值： 重点在于如何将AI技术应用到实际场景中，以解决现实问题。 无论是生成式模型还是其他AI技术，如果不能有效地应用于具体领域，其价值将大打折扣。实际应用才是技术发展的最终目标。 可持续发展是AI技术长期健康发展的基础。 4. 结语 AI技术的快速发展为我们带来了前所未有的机遇，同时也提出了新的挑战。 我们需要在技术和应用之间找到平衡点，注重实际效果和产业价值，推动AI技术为社会和经济发展做出更大的贡献。这一观点为我们提供了重要的思考方向，是未来AI发展的重要指南。
28810编辑于 2024-12-11 - 来自专栏about云
技术走向管理一些深度思考
技术走向管理，必须突破只关注技术细节而忽略全貌的障碍、建立管理思维，包括： 1，目标导向 管理的意义在于在于在当前的各种限制条件下解决所面临的问题、达到项目目标、促进企业的发展。 4，资源保障 项目经理的一个重要职责就是：在外为项目争取更多的资源，在内为每个成员提供资源支撑。争取支持和减少反对的的基本着力点在于理解、满足和平衡各项目利益干系人的需求。 作为技术管理人员，要尽早、充分的与技术人员沟通，应当要能够使用技术人员的语言、体谅他的感受、理解他的问题、发现他的需求、给予他反馈，并且和他一起分析产品需求、建设团队、一同分享胜利的喜悦。 4，以人为本： 只有当人们获得的成果对他个人来说有特别的价值时，人们才会格外努力。 优秀的管理者会尊重每一个成员，重视成员的价值，习惯发现他人身上的长处和优势。 上层领导的支持是项目成功的关键，因此跟领导的沟通态度要积极，汇报进度以及针对一些问题对策和打算就可（不必涉及技术细节，除非领导热衷技术），有些需要他支持的地方则要详细说明。
92060发布于 2018-03-27 ClawdBot 出圈记：AI Agent 正在走向大众
它不仅再次点燃了大众对 AI Agent 的热情，也让「让 AI 真正帮你干活」这件事，从极客玩具逐步走向普通用户。 他是奥地利人，毕业于 维也纳科技大学，是一位典型的技术天才。在因为 OpenClaw 被更多人熟知之前，Peter 就已经是靠代码成功创业、实现 身家上亿欧元、提前退休的程序员了。 这次出山，更像是一次「技术理想主义者」的回归。命名之旅：一只龙虾的蜕变史OpenClaw 的名字，并不是一开始就确定的，反而经历了一段颇有戏剧性的演化过程。 4. 浏览器与系统操作 自动操作网页、表单填写、数据整理，真正做到「替你点鼠标」。不可忽视的弊端在惊艳之外，OpenClaw 也并非没有成本。 项目”，而是一个非常清晰的信号：AI Agent 正在从实验室，走向普通人的真实生活。
67020编辑于 2026-02-06- 来自专栏科技云报道
“元年”之后，生成式AI将走向何方？
当智能数字业务走向深水区 从应用变化的角度来看，生成式AI之所以触发科技的转折点，遵循的是“大模型摩尔定律”。虽然，新世界还没有到来，但生成式AI的未来已至。 随着AI从实验室研究走向现实场景这一过程的推进，技术、法规、伦理以及社会接受度的挑战逐渐浮现。 全球技术合作交汇点 生成式AI的发展就像一场马拉松，现在还处于非常早期的阶段，不仅是一场长期竞争，更成为全球企业开展技术合作、携手探索未来科技世界的桥梁。 比如双方共同探讨构建生成式AI应用的关键路径，亚马逊云科技提供行业专家、技术专家和架构师等专家资源支持和一系列培训，提升神州泰岳的技术能力。 目前，神州泰岳已成功帮助制造、互联网、游戏等行业客户利用生成式AI技术提高生产力和创新速度。
44810编辑于 2024-06-21 - 来自专栏java一日一条
4个费劲心思却走向编程地狱的陷阱
要是那些技术将你带往的不是天堂，而是地狱呢？要是并非死后到达地狱，反而是现在呢？要是地狱充满了无数的不眠之夜，超出的最后期限，破碎的自尊心和狂怒的项目经理呢？ 这篇文章探讨了可以把程序员的生活变成人间地狱的4个正确做法。 优化代码 创建软件抽象 使用编程工具 创建跨平台的应用程序 良好的意图1：优化代码 优化代码本身没有错。 良好的意图4：跨平台 理想的应用程序应该在许多操作系统和设备上都工作良好，对吧？是的，只要这个标准不会给你带来麻烦。
57020发布于 2018-09-18 - 来自专栏AI科技评论
重磅丨Yoshua Bengio 2017 年全面解读：后 AI 时代的技术走向与局限
AI科技评论按：近日，深度学习大牛 Yoshua Bengio 在 Beneficial AI 大会上发表了一篇题为《创造人类水平AI》的演讲，分享了他对于极深网络（Very Deep NN）和 GAN 等前沿技术的一些看法和思考。 以下为演讲原文和PPT，AI科技评论编译。 4. 另外一个并没有引起许多人注意的，而且是目前人工神经网络的最主要的优点是，你可以很快的得到问题的答案，我们把这称之为计算形式的高效推理。并不是所有的机器学习模型都具备这样的特点。 其中我个人非常关注的一点是，机器如何学会人类的价值观，我认为这才是训练真正“聪明”的AI的关键，即 wise AI。
82350发布于 2018-03-09 - 来自专栏Java学习网
4个费劲心思却走向编程地狱的陷阱
4个费劲心思却走向编程地狱的陷阱 优化你的代码、创建编程抽象、编写跨平台的应用程序，几乎所有遵守这些戒律的程序员不出意外都拿着一等票去往了一个没有休憩时间，项目总能准时完成，代码库永远不会过时，而且他们也不必写任何文档的天堂 要是那些技术将你带往的不是天堂，而是地狱呢？要是并非死后到达地狱，反而是现在呢？要是地狱充满了无数的不眠之夜，超出的最后期限，破碎的自尊心和狂怒的项目经理呢？ 这篇文章探讨了可以把程序员的生活变成人间地狱的4个正确做法。 优化代码 创建软件抽象 使用编程工具 创建跨平台的应用程序 良好的意图1：优化代码 优化代码本身没有错。 良好的意图4：跨平台 理想的应用程序应该在许多操作系统和设备上都工作良好，对吧？是的，只要这个标准不会给你带来麻烦。
78280发布于 2018-02-27 - 来自专栏星融元
AI产业的未来，必将走向开放生态
说到这里，对于这篇文章所描述的这些人和事，就可以给出结论了：世上只有一种英雄主义，就是在认清AI和GPU的真(xian)相(zhuang)之后，依然热爱并坚持探索“如何用新的方法搓出新的GPU”，从而为人 说到这里，小编的脑海中突然又浮现出一行字：交换芯片领域和B记……[偷笑]AI不等于GPU芯片，AI是一个生态，一个从最底层基础设施到最上层各种应用的生态；正如GPU芯片需要多家参与的开放格局，AI生态也需要多家参与的开放共建 关注vx公号“星融元Asterfusion”，获取更多技术分享和最新产品动态。
16610编辑于 2024-07-10 - 来自专栏量子位
苹果AI哪去了？前员工揭秘Siri何以走向没落：团队内耗、技术判断太谨慎
三位从苹果转投谷歌的AI工程师，透露了更多细节。 管理混乱、迭代缓慢 这三位AI工程师，来头不小。 据说他们的变动，惊动了谷歌CEO劈柴哥和苹果CEO库克。 他们最初来自谷歌，后出走创业成立AI公司Laserlike，主打个性化搜索引擎、致力于AI开发。后来被苹果收购，意在帮助苹果开发搜索引擎。 去年11月，这三人被曝均已离开苹果，回到谷歌。 而更深层次的问题，体现在技术研发和判断方面。 在《纽约时报》的文章里，曾负责改进Siri的工程师表示，Siri数据库中包含了一个巨大的单词列表，包含各种音乐艺术家、餐馆等地点的24种语言表达方式。 加入后，他将负责整个公司的机器学习和人工智能战略，以及CoreML和Sir的技术开发。 2019年，在苹果任职七年已久的Siri副总裁比尔·斯塔希尔（Bill Stasior）提出离职，之后加入微软担任技术VP。 当时这一动向被外界视为微软CEO纳德拉提升了对AI的关注。
36220编辑于 2023-05-06 - 来自专栏AI.NET极客圈
Anthropic推出Claude 4：AI技术的新篇章
引言 当地时间，2025年5月22日，人工智能研究公司Anthropic在其首届开发者大会上正式发布了Claude 4系列模型。这一发布标志着AI技术在编码、推理和复杂任务执行领域的重大突破。 本文将详细探讨Claude 4的特性、性能、应用场景以及其对AI行业的影响。 公司还实施了有害内容检测器和网络安全防御措施，确保AI技术的安全使用。这种对道德AI的承诺使Anthropic在行业中保持了良好声誉。 结语 Claude 4的发布不仅是Anthropic技术创新的里程碑，也是AI行业发展的缩影。其在编码、推理和复杂任务处理方面的突破为开发者、企业和用户提供了强大的工具。 随着AI技术的不断进步，Claude 4有望推动更多创新应用，促进各行业的智能化转型。未来，我们期待Anthropic继续优化其模型，为AI的道德和安全发展树立标杆。
1.1K10编辑于 2025-05-25 - 来自专栏FreeBuf
从近期情况看蜜罐新技术和发展走向
蜜罐技术火热的背后，是蜜罐技术可有效弥补当前网络安全防御方案短板的巨大推力，同时，趋于常态化的攻防演习也是最大的催化剂之一。 基于对蜜罐技术的研究，结合对开源蜜罐项目和商用欺骗防御类产品的调研和分析，本文将从对当前蜜罐产品使用的新技术介绍出发，来看未来欺骗防御的发展走向。 1. 环境仿真技术主要包括软件仿真技术、容器仿真技术、虚拟机仿真技术等，几类仿真技术所能提供的仿真能力和支持仿真的类型示意如下： ? 几类仿真技术简要对比如下： 项目\类别 软件仿真技术 容器仿真技术 虚拟机仿真技术 交互类型 低、中交互为主 高交互 高交互 优势 资源占用小，部署简单，运行高效 支持应用、服务类高交互仿真 支持设备、 4.
1.7K10发布于 2021-05-20 - 来自专栏专知
Yann LeCun卸任FAIR主管：FaceBook背后的AI走向
而空缺的职位将有Jérôme Pesenti接棒，同时领导应用机器学习小组（Applied Machine Learning）团队，偏向将AI技术应用到FaceBook News Feed推送及其他产品中 他还将继续推广AI行业的进程。 就连Facebook首席执行官扎克伯格也对AI赋能产业基于厚望：「我们不应该惧怕 AI。 相反，我们应该对其为世界带来的美好抱有希冀，」扎克伯格在 2016 年宣布打造其自己的由 AI 赋能的智能家居系统的目标时讲到，「AI 将通过诊断疾病挽救生命，通过自动驾驶提高出行效率，它也将在帮助人类发现新星球 而LeCun自己也表示他的专长在于研究，特别是设定研究目标并与研究人员合作来研发新的人工智能技术。
1.1K60发布于 2018-04-12 - 来自专栏云深知网络 可编程P4君
硬件开源，始于FPGA，走向P4可编程PISA
很早以前组里就讨论过：P4的关键是它的底层硬件设计，如果交换机/网卡无法支持将P4规则映射到芯片，那P4语言就是无米之炊。 .github.io) 很明显，P4NetFPGA跟RMT/PISA架构没有任何关系，这个项目实际上是通过打通P4→SDNet→verilog流程的方式支持的P4，也就是说每次编译P4，都会生成新的verilog 综上，若能够提供一种面向FPGA的开源RMT实现，那么就能够很好地支持大家对可编程网络核心技术的研究，从而不是仅仅使用P4语言在人家规定的圈子里玩。因此这些当时的现状就motivate了这个工作。 听起来确实是个很好的技术：一旦允许网络数据平面可编程，那么每个流水级到底是做IPv4的最长前缀匹配还是做机器学习训练的加法运算是不一定的，如果table width可以灵活配置，那就能节省很多的SRAM 当然，类似SRAM/TCAM共享的技术也可以通过dRMT类似的方法实现。
2.4K20编辑于 2023-02-15 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
2020年代，中国AI创业公司将走向何方
那么，走向21世纪的新的十年（2020年），中国AI创业公司将走向何方呢？ 写这篇文章之前先介绍一下自己，我是一位90后创业者，18年硕士毕业后在业界常说的“CV四小龙“中做了近两年的算法工程师。 从技术到产品，中间还考验公司的工程化能力、成本控制能力、供应链和营销能力，这些，或许是跨越技术到产品鸿沟，走向成功的技术公司的的必备能力。 对于一个新兴的技术研发公司，我们需要保持长期心态，作为人工智能领域的拓荒者，旷视非常值得我们尊重。 作为一名AI领域的创业者，笔者肯定不会主动唱衰AI。在21世纪新的十年，AI公司将走向何方呢。 所以，toBAT模式，对于AI领域的创业公司，或许并不是一个可行的模式。 总结 AI本质上不是一个行业，AI是一门技术。而技术，只有结合到具体的行业和产品上才有价值。 旷视2019年港交所上市招股书 4. 陌陌2019年上半年财报 5. 虹软2019年科创板上市招股书
95041发布于 2020-02-21 - 来自专栏人工智能LeadAI
三大技术基础推动人工智能走向实用
人工智能从幕后走向实用离不开人工智能技术取得的突破和发展。在互联网时代背景下，大数据、新型高性能计算架构以及深度学习帮助人工智能技术实现了从量变到质变的转变。 其中，计算机视觉、语音识别技术均已能够规模化商用，自然语言处理技术仍处于攻关阶段，机器人技术则正在逐渐提升社会生产效率。 除了三大技术基础外，开源也成为人工智能技术普及的催化剂，有效降低了人工智能的技术门槛。 ? 海量数据为人工智能技术发展奠定技术 大数据的爆发为基于深度学习的人工智能发展奠定基础。 自然语言处理技术主要是让机器理解人类的语言的一门领域。在自然语言处理技术中，大量使用了编译原理相关的技术，例如词法分析，语法分析等等，除此之外，在理解这个层面，则使用了语义理解，机器学习等技术。 ? 自然语言处理公开数据集对比 机器人技术突破大幅提高社会生产效率 机器人技术是21世纪人工智能领域最具变革性的技术之一。
1.9K90发布于 2018-03-08 - 来自专栏资讯分享
走向平衡：生成式AI的开源与专有模型之争
葛凌 牛津大学博士、腾讯公司欧洲首席代表2023年3月，OpenAI发布了极具开创性的GPT-4模型，这是生成式人工智能历史上的里程碑。然而，这并不是3月唯一一件吸引科技界目光的活动。 在GPT-4发布和“AI 届的伍德斯托克”聚会之后的六个月里，专有与开源二者竞争的往来招式变得更加犀利。 根据领先的基准测试，如大规模多任务语言理解测试，OpenAI的GPT-4目前以显著优势成为最强大、最有能力的大语言模型。尽管开源模型的质量正在迅速提高，但它们仍然落后于领先的封闭源代码替代品。 此外，部署先进的训练技术，如使用人类反馈的强化学习，需要专业知识的加持。 专有模型（如GPT-4）具有独特的优势，包括个性化的定制、专用支持和强大的安全功能。另一方面，诸如效率、透明度和公平性等特点为开源AI提供了有力的论据。
42320编辑于 2023-10-11 - 来自专栏数据智能小站
NLP，AI皇冠上的明珠 | AI应用正走向精细化时代
在会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AutoNLP、AI换脸甄别技术AntiFakes、语言模型自学习工具、腾讯星图以及企业画像平台等系列重磅新品，并对AI和大数据产品进行了全线升级 ，致力于为用户带来更精细化的应用场景、更强大的技术能力以及更低的应用成本，全面降低企业AI技术的应用门槛。 随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。行业和企业都渴望更丰富、更精细化的AI应用场景，为产业发展带来新动能。 基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。 腾讯云NLP整合了公司内AI Lab、微信AI等最强的NLP前沿技术，依托千亿级互联网语料累积、九千多万实体&十亿三元组的百科知识图谱，打造了业界最大的中文词向量（基于200G中文语料、词覆盖率行业领先
1.3K70发布于 2019-12-12
腾讯云开发者
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