谷歌AI部门负责人：暂停分享新工作

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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#人工智能

谷歌AI部门负责人JeffDean表示，将不再鼓励研究人员单纯追求发表论文，而是主张将研究成果实际应用到产品中再进行分享。这一转变反映出对科研成果商业化更重视的趋势。同时，文章还提及了ChatGPT的外包工作情况以及AI难以取代的工作类型。
企业AI创新方法论：架构师的技术架构演进路径
AI 领航者的博客
08-30 758
本文将从架构师视角，系统梳理企业AI创新的技术架构演进路径：从初始的“AI试点探索期”，到“AI能力平台化期”，再到“AI与业务生态化融合期”。每个阶段拆解核心挑战、架构设计要点、关键技术选型与决策框架，并结合3个行业实战案例，提供可落地的方法论。企业AI创新的技术架构演进，是一场“架构师主导的、从业务到技术的双向奔赴”。探索期：以“轻量敏捷”为原则，通过“数据集市+云算力+Notebook”快速验证AI场景价值，积累“数据+经验+信任”；规模化期。
企业AI能力评估框架：AI应用架构师从战略到落地的7大核心维度详解
小程序开发
09-03 676
战略与目标对齐、数据基础能力、算法与模型能力、技术架构支撑、组织与人才保障、治理与风险管理、应用场景与价值实现。每个维度都将深入讲解“评估什么”“如何评估”“常见问题”和“提升路径”，并配套实用工具模板，帮助你像“CT扫描”一样全面透视企业AI能力现状。企业AI能力的“顶层设计”，指AI战略与企业整体战略、业务目标的匹配度，以及AI在企业优先级中的定位。没有战略对齐，AI项目容易沦为“技术炫技”，无法创造业务价值。支撑AI模型训练与推理的数据采集、存储、治理、质量、共享能力。
谷歌AI负责人杰夫·迪恩：2020年机器学习领域的趋势分析
网易智能
12-26 305
无论计算机未来在社会中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都将在结果中发挥强大的作用。作为谷歌人工智能技术研究小组的负责人，他领导的工作覆盖面十分广泛，对从研发自动驾驶汽车到制...
AI 名人堂：Jeff Dean
xinzhaobuxuan的博客
12-08 1208
Jeff Dean于1968年7月出生于夏威夷，父亲是热带疾病研究员，母亲是医学人类学家。他从小就展现出对计算机的浓厚兴趣，甚至在高中时就开始为流行病学家编写数据收集程序。1990年，他以最优等成绩从明尼苏达大学计算机与经济学系取得学士学位。1996年，他在华盛顿大学获得计算机科学博士学位，之后加入了DEC公司的Western Research Lab工作。1999年8月，Jeff Dean加入了谷歌，成为早期第20号员工。Jeff Dean在谷歌的25年里，见证了谷歌从小公司成长为科技巨头的过程。
化学AI智能体开发：架构师必知的微服务拆分策略
AI 算法实战派
08-09 978
化学AI智能体化学知识理解：能够解析和处理分子结构、化学反应、材料属性等专业知识数据驱动预测：利用机器学习模型预测分子性质、反应结果、材料性能科学决策支持：辅助研究者设计实验、解释结果、提出新假设自主学习与进化：从新实验数据中学习，持续改进预测能力人机协作接口：提供直观的交互方式，与人类研究者形成闭环协作智能体的边界通常由其应用场景定义，如"药物发现AI助手"或"催化剂设计智能平台"。明确边界是微服务拆分的前提——你需要知道系统的"墙"在哪里，才能决定墙内如何划分房间。
企业AI伦理准则制定中的跨部门协作：AI应用架构师的协调技巧
Python编程之道的博客
08-04 871
本文将聚焦AI应用架构师在企业AI伦理准则制定中的核心角色，系统拆解跨部门协作的全流程，从目标对齐框架搭建共识推动到落地执行，提供可落地的协调技巧、工具模板与实战案例。无论你是正在推动首份AI伦理准则的架构师，还是在跨部门协作中陷入僵局的技术负责人，都能从中找到突破协作壁垒的方法。跨部门协作的第一步，是统一目标（为什么制定伦理准则）和明确角色（谁来参与）。若目标模糊（如"为了合规"）或角色缺位（如缺少业务部门代表），后续协作必然陷入低效。准备阶段。
共生革命：人工智能与量化交易的未来（2025-2030）
专注于各行业领域AI最新进展及前沿技术探索
07-03 1885
2025年，人工智能（AI）与量化交易的融合正处在一个关键的拐点。本行业正在经历一场深刻的变革，从利用人工智能优化现有策略的“AI赋能”阶段，过渡到以人工智能为核心重塑整个价值链的“AI原生”时代。本报告深入剖析了这一领域的最新现状、技术进展，并对未来三到五年的发展趋势进行了严谨的推演。报告的核心发现表明，一场多维度的“军备竞赛”正在激烈上演。在技术层面，竞争焦点集中在更先进的预测模型（从LSTM到Transformer及混合架构）、更智能的决策框架（强化学习），以及更快的执行硬件（FPGA和ASIC）
2025年AI赋能智能风控：市场轨迹、技术颠覆与至2030年的战略推演
专注于各行业领域AI最新进展及前沿技术探索
07-03 1398
本报告对2025年及未来三到五年内人工智能（AI）赋能的智能风控行业进行了全面、深入的分析与展望。分析表明，该行业正处在一个由技术颠覆、市场演变和监管重塑共同驱动的关键拐点。智能风控市场并非铁板一块，而是一个多层次、规模迥异的生态系统。2025年，全球欺诈检测与预防（FDP）市场规模将超过630亿美元，是其中最大、最成熟的板块。
AI Agent 新探索：构建 AI 原生团队，使能 AI 员工
沛哥儿的专栏
04-12 173
究其原因，往往是大量的知识仅在特定员工的头脑中，并未文档化，因此 AI Agent 就像一个新来的实习生，很难编写代码，就算是写出了代码，也不知道该如何测试。我们构建的 AI 系统不仅能从标准格式的财报中提取数据，还能处理非标准布局、图表中的数据，甚至能识别文本描述中隐含的财务信息。六个月后，当两个团队同时引入 AI 辅助开发时， B 团队的 AI 助手几乎立即创造了价值，而 A 团队的 AI 则在”走神”和”误解”中挣扎。原因很简单： B 团队的知识是可检索的，而 A 团队的知识被锁在人脑和私人对话中。
AI 来袭：颠覆传统的数字营销指南
SEO_juper的博客
05-16 922
我们知道人工智能可能令人望而生畏，而且很难看出它如何融入你的角色。但它不应被视为一种威胁。当你寻求有效实现目标时，人工智能可以成为你无价的盟友。毕竟，人工智能工具非常适合处理单调、可预测和劳动密集型的任务。这让你有更多时间专注于工作中更具创造性和战略性的方面。理解并掌握人工智能也将为您个人带来提升。您将获得在一种将成为更广泛普及、公司寻求招聘或晋升的生成式技术中的新技能和实际经验。
一文搞懂AI应用架构师的使命：构建AI伦理治理框架，开启负责任AI新征程
项目管理的博客
08-13 528
架构师需在系统设计初期（如需求分析阶段），输出一份“伦理约束清单”，明确AI系统的“不可为”与“必须为”。（1）绝对禁止项：伦理红线不可突破基于普世价值观与法规要求，明确系统绝对不能执行的操作。金融AI：禁止基于种族、宗教信仰的差异化定价；医疗AI：禁止在未获得医生最终审批的情况下直接出具诊断报告；司法AI：禁止将“犯罪记录”作为量刑模型的输入特征（避免“前科歧视”）。（2）相对约束项：需平衡多元价值的决策AI系统在某些场景下需在“效率”与“伦理”间权衡，架构师需定义平衡规则。
10年AI架构师总结：数据资产评估标准化的6个核心文档模板
2501_92132293的博客
08-13 393
术语表：统一“数据类型”“存储位置”等关键术语的定义（如“结构化数据”指“二维表结构、可直接用SQL查询的数据”）。参考依据：列出编制清单时参考的制度文件（如《企业数据分类分级指南》《数据生命周期管理规范》）。这6个文档模板并非孤立存在，而是形成了“识别-评估-治理-应用《数据资产清单模板》是“地基”，确保资产“看得见”；《数据质量评估报告模板》是“体检”，确保资产“用得好”；《数据价值评估模型与报告模板》是“定价器”，确保资产“值多少”可量化；
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 213
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 337
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 567
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 219
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1798
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 486
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 236
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
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