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4 天前 · 被科技產業視為下一次世代飛躍的 AI PC，已經成為了各大科技廠商爭相競奪的目標，然而對於消費者與企業來說，必須掏出更多的錢來購買 AI PC，似乎也早就成為了定局。 根據 Canalys 最近推出的一份報告，分析師指出未來 AI PC 將在多個領域得到大規模採用，尤其是遊戲、文書、創作者等等，主要面向消費者的設備市場。 近日華碩、微星、技嘉和聯想之類的主流 PC 廠商，競相將 AI 功能融入到產品之中，配合微軟 Copilot AI 助手的催化，目前消費者確實已經對 AI PC 感到了高度興趣。 Canalys 認為，今年所出貨的個人電腦產品中，AI PC 至少就能達到 19% 的佔比，預計 2027 年時將迎來 60% 的高峰。
4 天前 · 2024-05-06. 分享本文. 隨著人工智慧的迅速興起，AI 工程師們正面臨以極快速度推出新工具的壓力，由於企業內部擔心技術落後給競爭對手，因此讓 AI 工程師開始長時間工作與承擔不斷變化的任務，但工程師們也紛紛出現職業倦怠，有些人更難以維持工作步調，開始尋找其他工作甚至於退出 AI 部門。 去年年底一位任職於 Amazon 的 AI 工程師，正準備結束當周的工作和任務，預計跟外地來訪的朋友共度假日時光，然而，一則 Slack 訊息卻在他下班前突然跳出，公司告訴他必須於下周一早上六點前完成一項 AI 專案，瞬間讓這位工程師的假期毀於一旦。
4 天前 · 「人工智慧具有巨大的潛力和巨大的『傷害』。 巴菲特表示，「人工智慧詐騙」可能是下一個大型「成長行業」，他講述了最近在螢幕上遇到人工智慧生成自己的圖像，這讓他對這項技術感到緊張。 他說，如果有人用人工智慧生成他的圖像，說「我需要錢，我剛發生了車禍，我需要 5 萬美元」，那可能會讓很多人受騙上當。 「我說過，當我們開發核武時，我們把精靈 (Genie) 從瓶子裡放了出來，那個精靈最近一直在做一些可怕的事情。 那個精靈的力量讓我嚇壞了。 而且我不知道有什麼方法可以把精靈放回瓶子裡，人工智慧有點相似。 關於投資中國與海外. 現場投資人提問，未來是否會繼續投資中國的其他公司。 對此，巴菲特表示，「我們主要的投資標的將會位於美國，你看我們所投資的可口可樂或運通，都是在全球擴張業務的公司。
4 天前 · 美國空軍部長 Frank Kendall 近日搭上了一台由人工智慧操縱的 F-16 戰鬥機，引起國際間議論紛紛，他指出更小、更便宜的 AI 無人駕駛飛機，將是未來美國軍事的發展方向，尤其美國若不儘早掌握這項技術，將會帶來為國家安全帶來風險。 《美聯社》指出這架由人工智慧操控的 F-16 名為 Vista，它以超過每小時 550 英里的速度進行飛行，並在模擬對戰中與有人駕駛的 F-16 正面交鋒，當時兩架飛機彼此相距不到 1000 英尺。 即便美國官方還沒有釋出關於模擬對戰的結果，但《美聯社》指出，AI 學習的速度非常快，每次交戰都可以獲得能力上的提升，甚至已經成功於某些空對空戰鬥演練中擊敗了人類飛行員。 【推薦閱讀】
4 天前 · 2024-05-06. 分享本文. 生成式 AI 的出現，改變不少人的工作模式。 Grow with Google 網站指出， 目前在工作中使用此工具者，平均每天能省下 1.75 小時 ，能將寶貴時間用在更有意義的工作內容上。 為了使更多人具備使用生成式 AI 的能力，4 月底 Google 宣布推出線上課程 Google AI Essentials ，盼為各行各業的工作者提高生產力，且參與課程者完全不需擁有任何寫程式等相關技術的知識與能力。 Google 研究、科技和社會部門資深副總裁 James Manyika 表示，當更多人能夠獲得適當的 AI 學習資源與培訓，便有機會促進經濟發展。 4 大亮點看 Google 全新 AI 課程，幫你提升工作效率.
4 天前 · 隨著中國經濟放緩和監管趨嚴，科技業裁員浪潮跟矽谷絕對有得比，已經不是年輕人的員工首當其衝，許多 35 歲以上的科技從業人員陷入無限焦慮 。 根據中國招募平台拉勾網的一項調查指出，有 87% 的軟體工程師擔心年滿 35 歲後就會被解僱或者被解雇之後也很難找到新工作。 甚至不限於科技行業，許多公務員將年齡限制在 35 歲以下，服務業的徵才廣告也都用年輕面孔。 轉行或找臨時工的選擇同樣有限。 一位 38 歲的軟體工程師描述了自己的困境：「就業市場非常糟糕，尤其是對老工程師而言。 北京勞動律師代表則表示，「科技業的年齡歧視是一個大問題，因為人們普遍認為，中、老年員工跟不上最新的技術發展，且又加上家庭責任，讓中、老年員工通常不太願意忍受長時間的工作，最後則是他們薪資也很貴」。
4 天前 · 研究人員指出，這套新系統不僅可以幫助記憶體較少的裝置，運行資料量更為龐大的 AI 模型，相較於傳統載入方法，其 AI 推理速度甚至可以提高 4 到 5 倍。 壓縮 AI 模型，讓多數裝置都能運作. 此外，蘋果研究人員還創造了一個名為「EELBERT」的技術，目的是將大型語言模型壓縮成更小的容量，並且不會破壞其效能表現。 舉例來說，蘋果研究人員嘗試將 Google Bert 的模型進行壓縮，最終成功將其縮小 15 倍，但執行品質僅僅下降了 4%。 總歸來說，蘋果正在努力解決 AI 模型的核心矛盾，那就是模型越大雖然表現可以越好、泛用性越高，但 AI 也會因此會變得更加笨重、耗電與執行緩慢。 那麼蘋果這一切的研究又是為了什麼呢？
