- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
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。 AI社交就是用新技术解决过去社交产品的老问题，比如用AI更高效、快速地建立关系，在供给端，利用AIGC生成内容，提升分发的精准，深化关系。 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？ [7] 人工智能正同时朝着“更加虚拟”和“更加具身”两个方向深化发展[8]。
76820编辑于 2024-12-09- 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。
76020编辑于 2022-04-15 - 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
1.3K100发布于 2018-02-24 构建可靠AI模型的7项技术
鲁棒 vs 脆弱的AI开发可靠的AI数据可靠性经验构建鲁棒可靠AI的领先实践本文摘自Beena Ammanath所著的《可信AI：人工智能信任与伦理商业指南》（Wiley出版社，2022年3月）。 Ammanath是某机构全球AI研究院的执行董事，并领导某机构的可信与伦理技术部门。 企业在扩展其AI应用范围时的任务是：将鲁棒性和可靠性作为AI战略的组成部分加以权衡，并协调能够管理并纠正动态环境中错误的流程、人员和技术。为此，我们从鲁棒可靠AI领域的一些基本概念开始。 脆弱性是软件工程中的一个已知概念，也适用于AI。最终，所有AI模型在某种程度上都是脆弱的。我们使用的不同类型的AI工具都特定于其功能和应用。AI只做我们训练它去做的事。这还有另一个组成部分。 这些很可能是技术性方法，组织的数据科学专业人员有能力探索新想法如何支持已部署的AI以及模型开发。例如，“Lipschitz约束模型”具有有界导数，可以帮助神经网络更鲁棒地抵御对抗性样本。
21910编辑于 2026-05-07- 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。
35210编辑于 2024-12-11 - 来自专栏AI不是玄学
5272026 AI速递 | AI Agent走向生产化工程落地
原创文章，来源于AI技术趋势自动整理。发布前请在腾讯云开发者社区编辑器中复核标题、封面、标签和外链。 5/27/2026AI速递|AIAgent走向生产化工程落地1.MicrosoftAgentFramework1.0发布：开发者如何把代理从VSCode推到生产环境Microsoft在2026年4月发布 短期更适合已有Azure技术栈、希望把Agent纳入软件工程流程的开发团队；不太适合只想快速做一个聊天机器人页面的小团队。 关键词：代理、Foundry、记忆、部署、观测2.LangSmith自托管上Kubernetes：Agent观测从调试工具走向生产控制台LangChain最新文章把自托管LangSmith放到Kubernetes 这里的技术落地点包括向量检索、函数调用、权限令牌隔离、执行沙箱和观测指标。
39520编辑于 2026-05-27 - 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。 “以人为本”的管理理念的基石是满足人的需求和感受，管理人员的一个重要职责就是发现技术人员感受、引导其清楚地表明需要，因为很多金贵的技术人才内心情感丰富却怯于、羞于或者不善于表达自己。 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。 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。 一个优秀员工的衡量要包含技能水平（技术宽度、广度、熟练程度）、沟通能力、工作态度、学习能力。
97160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。 risky → 选择 YesOnboarding mode → QuickStartModel / auth provider → Z.AI (GLM 4.7)输入 Z.AI API KeyDefault 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。
83720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。
55710编辑于 2024-06-21 - 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。 在它的帮助下，最终我们也达到了基于短语的机器翻译技术所能达到的翻译水平，也许在一些语言组合上我们甚至超越了之前的技术。但是我们仍旧抱有疑问：这样的技术能够在非常巨大的数据集合上得到很好的结果吗？ 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。
85850发布于 2018-03-09 - 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。
19910编辑于 2024-07-10 构建可靠AI模型的7大核心技术
稳健与脆弱AI国际标准化组织将AI稳健性定义为“AI系统在任何情况下保持性能水平的能力”。在稳健模型中，训练错误率、测试错误率和操作错误率几乎相同。 脆弱性是软件工程中的已知概念，也适用于AI。最终，所有AI模型都在某种程度上是脆弱的。开发可靠AI可靠AI即使在遇到训练数据中未包含的输入（称为分布外输入）时也能按预期执行。 其导航AI经过优化以找到最直接的路径。训练数据集包含AI识别人行道、道路、人行横道、路缘、行人等所有变量所需的示例数据——除了交叉路径的铁轨。 AI模型需要反映真实世界的数据集，因此作为数据审计的一部分，调查数据集的平衡性、无偏性、适用性和完整性。随时间监控可靠性可靠性在整个AI生命周期中演变。 这些可能是技术方法，组织的数据科学专业人员可以探索新想法如何支持部署的AI以及模型开发。例如，“Lipschitz约束模型”具有有界导数，可以帮助神经网络对对抗性示例更加稳健。
42600编辑于 2025-08-30企业从搜索优化走向AI回答呈现观察
摘要：企业的数字品牌管理，正在从“搜索优化”走向“AI回答呈现观察”。本文分析这一转变的背景、逻辑差异和企业的应对策略。 现在，一个新的维度正在形成：品牌在AI回答中的呈现状态。企业需要从“搜索优化”走向“AI回答呈现观察”。 二、两种逻辑的差异维度搜索优化AI回答呈现观察目标排名靠前被提及、被推荐、被理解方法技术优化信息建设评估排名位置提及率/推荐率/解释率可控性较高中等三、企业的应对策略策略1：双线并行继续做好SEO，同时开始关注 (5,4),ai_recommend_rateDECIMAL(5,4),observation_dateDATE,created_atTIMESTAMPDEFAULTNOW());五、总结企业正在从搜索优化走向 AI回答呈现观察。
7800编辑于 2026-06-25- 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。
42820编辑于 2023-05-06 - 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、 全球知名的IT研究与顾问咨询公司Gartner评价“欺骗防御”技术是对现有安全防护体系产生深远影响的安全技术。
1.8K10发布于 2021-05-20 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
GDDR7技术突破：边缘AI内存解决方案
阅读收获 技术选型决策依据：理解HBM、GDDR、LPDDR在不同AI场景下的技术定位，为边缘AI硬件设计提供了科学的内存技术选型框架。 最新发布的GDDR7标准通过PAM3调制技术，将单引脚带宽提升至36-48 Gbps，总带宽达到1.15 Tbps，为AI推理提供了前所未有的性能表现。 未来技术演进：图中提及了 HBM4 和 GDDR7，暗示了行业对下一代更高带宽存储标准的迫切需求，以支持日益复杂的AI模型。 右下区域：GDDR7 关键技术特性 PAM3 调制技术：这是GDDR7最大的技术变革。 考虑到边缘AI对成本、功耗和性能的三角平衡要求，你预测除了GDDR7之外，还会有哪些新兴内存技术在这个细分市场中获得突破性发展？
60910编辑于 2026-03-09 - 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 突发技术信号：AI Coding 从代码补全走向自动交付，云端研发流水线正在被重写
概述2026年，AICoding正在从“写代码”走向“交付代码”。过去，开发者使用AI编程工具，主要是让它补全函数、解释报错、生成SQL、写单元测试或改写代码片段。 它不只生成代码，还开始理解代码仓库、分析项目结构、识别技术栈、检查依赖文件、生成测试建议、输出部署方案，甚至可以结合日志和构建结果给出修复建议。 AI如果只会补全代码，价值有限；如果能理解完整工程上下文，就可能重写研发流水线。一、为什么AICoding要走向工程化？代码只是研发流程的一部分。 未来，真正有价值的AI编程工具，不只是能写代码，而是能理解工程上下文。它需要知道项目是什么技术栈、如何测试、如何构建、如何部署、哪里存在风险。 当AI能够理解代码、测试、部署和运行环境之间的关系时，它就不再只是编辑器助手，而会成为云端研发流水线的一部分。
13710编辑于 2026-06-30- 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。
2K90发布于 2018-03-08 - 来自专栏帅云霓的技术小屋
大模型与AI底层技术揭秘 (7) 卡车搬运的数据
在开篇之初，我们提到了最简单的AI算法：线性回归 (Linear Regression)。 实际上，一元线性回归是最简单的AI算法。 各类AI算法还有很多： Linear regression 线性回归 Logistic regression 罗吉斯回归 Decision tree 决策树 SVM algorithm 支撑向量机 又调用CUDA库，将常见的机器学习算法进行封装，使得数学水平没有那么好的工程师们也可以简单快速地开发AI/ML应用。 让我们再回到《大模型与AI底层技术揭秘 (2) 人妖之间的国度》中提到的“算盘打出原子弹”的故事。实际上，这是一个典型的分布式并发计算的场景。Tensorflow也提供了分布式训练的能力。
51520编辑于 2023-10-30
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号