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7最新新闻 (CN)埃隆·马斯克预计，到本世纪末，人工智能将超越人类的能力
商人埃隆·马斯克在瑞士世界经济论坛上宣称，机器学习系统应该在短时间内超越人类的认知能力。该预测指出，到本十年末，技术模型将比人类执行更高水平的智力任务。年会汇聚了国家元首、高管和学者，讨论经济和技术的方向。分析师密切关注这些指标。 该声明重新引发了关于在通用人工智能达到运行成熟度之前需要建立严格安全参数的讨论。该小组重点关注全球创新和风险，作为展示处理能力增长数据的平台。技术领域的专家监控这些数字，以规划该行业的下一步行动。各国政府已经开始制定技术指南。 faharanitan-tsaiina artifisialy – tadamichi/Shutterstock.com 推进全球数据处理基础设施 新处理中心的建设推动了日益强大的语言模型的训练。科技公司投入大量财务资源来购买尖端图形处理器。对特定半导体的需求引发了全球硬件市场的热潮。这一坚实的基础使您能够运行以前需要多年连续处理的复杂模拟。解决数学问题的响应时间急剧下降。 研究实验室和初创公司竞相在自主推理领域达到前所未有的技术里程碑。创新生态系统获得风险投资基金数十亿美元的贡献。独立测试证实了标准化绩效评估的持续收益。算法优化减少了深度学习阶段对直接人类监督的需求。操作自主性反映了当前系统架构质量的飞跃。 技术里程碑和国际安全监控 计算机科学研究人员建立了严格的标准来评估通用人工智能的近似程度。监控重点关注展示系统适应前所未有的场景能力的指标。这些要素的验证通过定期技术报告进行。独立学术组织寻求将真正的进步与肤浅的软件优化区分开来。 无需事先有针对性的训练即可解决复杂的数学定理。 自主生成多种语言的函数式编程代码。 在扩展对话和快速迁移学习中保持主题连贯性。 关于不受控制的系统开发风险的警告的历史支撑了当前的预防方法。核心前提认为，创新必须与强有力的技术保障齐头并进。在研究的初始阶段实施控制机制可以防止大规模应用过程中出现偏差。国际论坛促进致力于自动化环境中信息安全的会议。 不同大陆的国家制定监管框架来指导先进算法的治理。新产品商业推出前的风险评估已成为多个国际市场的要求。多边倡议寻求就透明度和持续外部审计原则达成共识。政策制定者和软件工程师之间的对话更加频繁。 将算法集成到物理和机器人系统中 将机器学习应用于自动驾驶汽车，利用全球车队收集的真实数据来改善计算机视觉。复杂城市场景的解释需要实时处理多个动态变量。航空航天领域采用智能算法来优化轨道轨迹并管理通信卫星星座。预防性维护可延长太空运行设备的使用寿命。 人形机器人原型在非结构化环境中执行物流和工业任务，自主性不断增强。精密硬件和认知软件之间的融合定义了现代工厂物理自动化的新极限。训练大型模型所消耗的电能需要对可再生能源进行投资。太阳能和风电场将部分发电用于满足加工中心的需求。 对就业市场和科学研究的直接影响 生成工具帮助研究人员筛选化合物来配制新药。实验室测试初始阶段所需的时间显着减少。由神经网络驱动的分子模拟可识别传统药理学分析方法看不见的相互作用模式。在天文学中，大量数据的处理可以对天体进行自动编目。 高等教育机构更新其课程，纳入与自动化互补的技能。编程和数据科学学科的引入迫使必须进行必要的技术适应新的专业需求。公司针对日常职能已被智能软件吸收的员工开展再培训计划。公共和私营部门之间的伙伴关系扩大了这些转型举措的影响范围。...
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1News (CN)
亿万富翁埃隆·马斯克预测，到本世纪末，人工智能将超越人类的能力
这位南非商人掌管着电动汽车、太空探索和技术领域的尖端公司，在参加瑞士世界经济论坛期间，他对机器学习系统的发展速度做出了强有力的预测。在与全球领导人的辩论中，这位高管详细指出，当前的计算能力正走向一个拐点，技术模型将能够在短时间内以高于任何孤立个体的水平执行认知任务。该声明重新引发了关于在所谓的通用人工智能达到完全运行成熟之前是否需要建立严格的道德和安全参数的讨论。 该小组重点关注创新和全球风险，为展示数据处理能力指数级增长的数据提供了舞台。技术领域的专家密切关注这些指标，以了解所提出的预测的技术可行性并规划行业的后续步骤。 人工智能 – tadamichi/Shutterstock.com 对基础设施和专用芯片的大量投资加速了世界各地复杂神经网络的训练。各国政府和监管机构已经开始制定技术指南，以结构化且安全的方式监控这一演变。 全球计算基础设施的进步 新数据处理中心的建设推动了日益强大的语言模型的训练。科技公司投入大量财务资源来购买尖端图形处理器，为未来的创新奠定坚实的基础。 这些硬件组件能够执行以前需要多年连续处理的复杂模拟。随着每个新设备的更新周期，解决数学和逻辑问题的响应时间急剧减少。 初创公司和研究实验室展开激烈竞争，力求在自主推理领域达到前所未有的技术里程碑。独立测试证实了认知性能标准化评估的持续收益，证明了新软件架构的有效性。 算法优化减少了深度学习阶段对直接人类监督的需求。这种操作自主权代表了当前系统架构的质的飞跃，允许高度复杂的项目的可扩展性。 由专家监控的技术里程碑 计算机科学研究人员建立了严格的标准来评估通用人工智能的方法，监控证明系统适应前所未有的场景的能力的具体指标。其中的关注点包括无需事先有针对性的训练即可解决高度复杂的数学定理、多语言函数式编程代码的自主生成、广泛对话中保持主题连贯性以及不同学科之间学习的快速转移。这些要素的验证是通过独立学术组织定期发布的技术报告进行的，这些报告力求将真正的进展与肤浅的软件优化区分开来，确保技术进步的可靠指标。 技术安全的历史立场 自过去十年以来，多家科技公司的创始人一直就自主系统不受控制的开发所固有的风险发出警告。采取谨慎态度的理由是，创新必须与强大的技术保障齐头并进，避免机器在原始开发人员建立的对准参数之外运行。 专注于寻求对宇宙的最大理解的组织的创建反映了从其构想起开发透明且可审计的架构的优先级。国际论坛上的公开声明强化了这一论点，即在研究的初始阶段实施适当的控制机制可以防止在社会大规模实施过程中出现功能偏差。 国际治理和监管 不同大陆的国家制定了法律框架来指导先进算法的治理。新产品商业发布前的风险评估已成为多个全球市场的标准要求。 多边倡议寻求就透明度和持续外部审计原则达成共识。立法者和软件工程师之间的对话更加频繁，以协调技术期望和当前的法律要求。 国际论坛推动专门讨论自动化环境中信息安全的会议。政府和私营部门共同参与，旨在打造负责任、可持续发展的生态系统。 该行业的领先公司签署了自愿承诺，规定在超过特定计算能力阈值的模型训练中进行战略暂停。该措施旨在确保在新版本发布之前有足够的时间进行详尽的安全测试。 与物理系统和机器人技术集成...
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News (CN)特朗普在世界经济论坛演讲中排除使用武力获取格陵兰岛的可能性
美国总统特朗普本周三（21日）在瑞士达沃斯表示，他不会诉诸军事力量来控制格陵兰岛。在世界经济论坛的一次特别演讲中，他为立即与丹麦就转让自治领土进行的谈判进行了辩护，强调了它对美国国家安全的重要性。 特朗普强调，美国寻求对该岛的全部权利，但拒绝军事选择。这场持续70多分钟的演讲将国内经济主题与对北约盟国的直接批评混合在一起。 该声明是在与欧洲领导人的紧张关系日益加剧之际发表的，他们拒绝任何有关割让领土的讨论。 美国总统认为，只有美国有能力充分保护格陵兰岛免受外部威胁。他提到了北极的战略风险，包括来自中国和俄罗斯等大国的影响。 美国坚持的背景 特朗普恢复了他在第一任期内表达过的对格陵兰岛的兴趣。当时，该购买提案被丹麦拒绝，丹麦认为这个想法很荒谬。 目前，由于冰雪融化开辟的海上航线和稀有矿物储量，该地区变得越来越重要。美国已经在该岛北部的皮图菲克维持着一个军事基地，用于太空监测和导弹防御。 格陵兰岛人口约 56,000 人，自 2009 年以来享有内部自治权。国防和国际关系问题仍由丹麦负责。 演讲要点 特朗普在演讲中批评了北约欧洲成员国支出不足。他认为盟友需要为自己的防御做出更多贡献。 总统多次提到该岛对于全球稳定至关重要。观察家注意到表演期间偶尔会出现与冰岛这个名字混淆的情况。 欧洲立即做出反应 出席达沃斯的欧洲领导人对这些声明反应谨慎。欧盟委员会主席乌苏拉·冯德莱恩强化了反对任何领土转让的立场。 北约秘书长马克·吕特强调了美国对该联盟的承诺，但承认对财政捐助感到沮丧。他表示，谈判将继续解决分歧。 法国总统马克龙质疑针对欧盟国家宣布的关税的影响。贸易措施将是对格陵兰抵抗的回应。 丹麦人和格陵兰人坚持该领土不可出售的坚定立场。地方当局强调自决权。 格陵兰岛的战略重要性 北极岛屿面积超过200万平方公里，大部分被冰覆盖。气候变化使人们能够获得宝贵的矿产资源，例如绿色技术所必需的稀土。...
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News (CN)微软首席执行官在全球论坛上捍卫人工智能扩张以避免投机泡沫
微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉本周二（20日）参加了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他表示，人工智能需要扩展到大型科技公司之外，以避免投机泡沫。 这位高管强调，当前人工智能的增长主要取决于基础设施投资。然而，为了产生可持续的经济效益，该技术必须被不同行业的公司采用。 纳德拉在活动期间与贝莱德首席执行官拉里·芬克进行了交谈。他强调，收益仅集中在大型科技股将是过度投机的明显迹象。 微软大力投资开发融入日常企业生活的人工智能工具。该公司将技术视为人类生产力的补充，而不是就业的直接替代品。 达沃斯论坛上的重要发言 纳德拉解释说，当前的乐观情绪正在推动科技公司的估值创下历史新高。以微软为例，近期其市值已超过 3.4 万亿美元。 他将人工智能的发展轨迹与近几十年来云计算和移动设备的扩展进行了比较。这些技术只有在科技行业之外大规模采用后才会产生广泛的经济影响。 这位高管强调，人工智能的成功取决于创造实际经济盈余。各种规模的公司都需要使用该工具来增加收入和运营效率。 纳德拉提到了执行日常任务的自主人工智能代理。这些解决方案使专业人士能够专注于战略和创造性活动。 来自大型科技公司的数十亿美元投资 主要科技公司在 2025 年为人工智能基础设施分配了大量资源。微软、Meta、Alphabet、亚马逊和甲骨文已分配约 3420 亿美元的资本支出。 微软报告称，2025 财年与人工智能相关的支出为 880 亿美元。该公司预计本期这些投资将大幅增加。 报告显示，2025年上半年，人工智能投资对全球GDP增长的贡献率为1.1%，这一比例甚至超过了一些发达市场的消费。...