生成式AI

生成式AI时代，数据是企业在激烈市场竞争中脱颖而出的关键。构建基础模型离不开大规模高质量数据集支撑，而生成式AI的差异化优势则来源于企业的专有数据。同时，随着生成式AI应用的日益普及，如何高效管理和运用这些应用不断产生的新数据，已成为企业必须面对和解决的课题。

红帽的不同之处在于运行位置的核心灵活性，企业既可以对小型开源模型进行混合部署，也可以在公有云或自有数据中心训练模型，同时支持主要的GPU供应商。

生成式AI模型成为当前机器学习的热点之一，GPT-4、Claude 2.1和Claude 3.0 Opus就是三种具有代表性的模型。本文将针对这三种模型进行评估和比较，并给出实验结果对比分析。

新时代的应用程序如雨后春笋般涌现，音乐领域的Sora时代终于到来了。然而，最近的一项研究表明，超过71%的音乐家害怕AI。

生成式AI为电子游戏开发者带来令人兴奋的全新方法，帮助其创作引人入胜的内容、逼真的视觉效果以及身临其境般的游戏体验。在本文中，我们将通过一系列实例探讨生成式AI如何增强并加速游戏开发。

关注IT支出的朋友可能发现一个悖论：用于支持生成式AI的基础设施开销正在迅速提升，英伟达收入与利润两路狂飙的现实已经清楚证明了这一点。然而数据中心硬件层面的总支出并没有发生太大变化，且目前来看支出的主要增长点将集中在服务领域，其更多是为了减轻其他类型的工作、而非指望生成式AI独力支撑起销售预期。

亚马逊云科技推出生成式AI合作伙伴能力认证，通过认证帮助合作伙伴更好地利用亚马逊云科技全托管生成式AI服务Amazon Bedrock、一键式基础模型中心Amazon SageMaker Jumpstart、机器学习推理芯片Amazon Inferentia和机器学习训练芯片Amazon Trainium等AI技术，为企业提供全方位的服务、工具和量身定制的解决方案，帮助企业更快地应用生成式AI。

利用早产儿粪便样本中的极早期肠道微生物组相关数据，数字孪生能够非常准确地预测其后期微生物组构成，以及相对应的神经发育缺陷。

安全团队的工作是帮助企业了解生成式AI等创新技术的好处和风险，以及如何利用它来提升企业的安全效率。

数字化正在革新各行各业，旨在打破传统边界，加速技术融合，并推动新的产业融合。数字化的时代，是一个物理实体和数字世界交融的时代。而 NVIDIA Omniverse™ 则是这一变革中的重要推动者，通过连接数字与物理世界来赋能数字化进程。

人力资源的本质是管理人——随着强大生成式AI工具的快速普及，这方面工作又将如何发展变化？在劳动力管理方面，同理心、情商和对人性的理解至关重要。而即使是像ChatGPT一样与人类高度相似的AI系统，也明显并不具备这样的品质！

提示工程与微调不同。在微调中，使用训练数据调整权重或参数，目标是优化成本函数。就计算时间和实际成本而言，微调可能是一个昂贵的过程。然而，提示工程试图引导经过训练的 FM、LLM 或文本到图像模型给出更相关、更准确的答案。

1. 全新生成式人工智能（GenAI）大语言模型将直接应用于HPE Aruba Networking Central的人工智能（AI）搜索功能，以提升性能和准确性，从而增强运维体验和网络服务；​2. 基于安全优先方案，保护敏感的个人和客户数据，减少大语言模型造成的隐私问题。

生成式AI是人类一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。那么什么是人工智能？人工智能和机器学习之间的区别是什么？有哪些技术特征？

当下，零售商正面临与几年之前截然不同的经济环境与地缘政治挑战。以当前的红海危机为例，据摩根大通介绍，全球30%的集装箱须经过苏伊士运河，而当地发生的运输延误正在破坏全球供应链的正常运转。