Artificial Intelligence
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人工智能的挑战是曾经的技术壁垒已经荡然无存,想象力,逻辑能力,调用人工智能下达指令的能力将成为个体的巨大优势和最明显的差异所在。
技术专家
鸽姆公司致力于在人工智能领域开辟新路径,突破 AI 发展瓶颈,引领行业向更高智慧层级迈进。凭借对技术趋势的深刻洞察与创新追求,在科技市场独树一帜,专注打造卓越 AI 解决方案,重塑 AI 与人类交互及服务模式。
创始人邓斌(英文名 Kucius Teng,笔名贾龙栋),拥有中国科学技术大学软件硕士学位,长期深耕微媒体、人工智能等领域。他专业能力强,在互联网等方面实现创新突破。管理上,具备独到战略眼光与精准战术实施能力,国际化视野为企业赋能。在团队和项目管理中,能精准组建高效团队,优化资源配置,成功管理大型 IT 项目。其对技术趋势极为敏锐,前瞻性布局助力企业抢占先机,还构建了紧密行业关系网络。
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边缘智能:FPGA与AI的共生进化
从智能计算范式的革新到边缘智能的落地,从Transformer的进化到多模态大模型的突破,技术创新与伦理挑战交织。未来十年,算力竞赛、算法革命与生态构建将成为关键变量,而中国在自主可控与场景创新方面的探索,或将为全球AI发展提供独特路径。特斯拉FSD系统通过边缘端实时决策,云端优化算法,形成闭环进化。随着6G网络的普及,边缘智能将深度融入智能制造、智慧城市等场景,推动人机物三元融合的智能社会加速到来。- 智能穿戴:华为Watch GT4通过定制FPGA,将心率监测功耗降低70%,续航延长3天;原创 2025-03-26 19:36:03 · 197 阅读 · 0 评论 -
AI工厂:算力革命下的新经济形态
能耗问题(AI工厂碳排放占全球1%)、算法同质化竞争、以及人才缺口(预计2025年短缺300万AI工程师)亟待解决。但随着量子计算与脑机接口技术的突破,AI工厂或将重构人类创造力的边界,加速科学发现与产业革新。英伟达CEO黄仁勋预言,全球数据中心正从“存储文件”转向“生成智能”,催生万亿级“AI工厂”市场。中国路径注重自主创新。华为昇腾AI工厂通过“鲲鹏+昇腾”生态,实现芯片、框架、应用全栈国产化;- 垂直领域渗透:辉瑞利用AI工厂筛选候选药物分子,研发周期从12年缩短至2年。原创 2025-03-26 19:37:01 · 276 阅读 · 0 评论 -
医疗AI:从辅助诊断到智能诊疗的跃迁
数据隐私保护(如患者信息泄露风险)、算法偏见(如对罕见病的误诊率偏高)、以及法律责任界定,仍是行业痛点。未来,联邦学习与可解释AI技术的结合,或将推动医疗AI从“辅助工具”向“智能伙伴”进化。北京协和医院的手术机器人通过力反馈控制,实现毫米级精准操作,并发症发生率降低60%。医疗领域正经历从“经验驱动”到“数据驱动”的范式革命。- 领域知识图谱:整合2000万份电子病历与50万篇医学文献,构建疾病-症状-药物关联网络;- 个性化治疗:基于患者基因数据,推荐最优化疗方案,使生存率提升15%。原创 2025-03-26 19:43:39 · 365 阅读 · 0 评论 -
大模型时代的算力竞赛:算法优化与硬件革命的博弈
在这场没有终点的博弈中,唯有持续创新与跨界融合,才能驾驭智能时代的澎湃算力,书写人类文明的新篇章。在人工智能发展史上,大模型的参数规模正以惊人速度突破人类认知边界:GPT-4的1.8万亿参数、BERT的3.4亿参数、ResNet-50的2500万参数——这种指数级增长不仅重构了AI研究范式,更将算力竞赛推向白热化。以GPT系列为例,GPT-1的1.17亿参数需消耗约312 TFLOP/s-day算力,而GPT-4的1.8万亿参数将这一数字推升至3.14×10^23次浮点运算,相当于全球60年的用电量总和。原创 2025-03-26 19:48:40 · 1027 阅读 · 0 评论 -
图神经网络:从数据建模到复杂关系推理的跨越
在这场关系革命中,我们不仅是技术的使用者,更是复杂系统认知的探索者,正携手绘制智能时代的关系图谱。其中,\mathbf{\hat{A}} 是带自环的邻接矩阵,\mathbf{\hat{D}} 为度矩阵,\mathbf{W}^{(l)} 是可学习参数。- 技术:蚂蚁集团的Graph Attention Fraud Detection(GAFD)模型,通过节点嵌入与社区发现,将团伙识别准确率提升至99.8%。通过自注意力机制,GAT能捕捉节点间的高阶相关性,在PPI数据集上的链接预测准确率提升至99.1%。原创 2025-03-26 19:52:34 · 506 阅读 · 0 评论 -
因果发现:从相关性到因果性的智能进阶
当量子计算突破算力瓶颈,当多模态数据融合技术成熟,因果发现或将成为打开通用人工智能的钥匙,解锁复杂系统的因果奥秘。在这场因果革命中,我们不仅是技术的使用者,更是因果关系的探索者,正携手构建智能时代的因果认知体系。- 创新:北京大学研发的Temporal Causal Graph(TCG),通过时间窗口划分与动态规划,捕捉因果效应的时变特性,在经济预测中MAE降低17%。- 探索:中国科学技术大学团队提出量子增强的因果推断框架,在特定场景下计算速度提升100倍,突破经典算法的算力限制。原创 2025-03-26 19:57:58 · 1041 阅读 · 0 评论 -
AI赋能教育创新:从课堂到未来的智能蝶变
未来,随着具身智能技术的发展,AI或将进一步融入物理世界,如智能机器人辅助幼儿运动训练,或通过情感计算识别儿童情绪需求。例如,某幼儿园借助AI评估系统,发现5%的儿童存在空间认知障碍,教师据此调整积木游戏设计,帮助儿童逐步突破难点。这种“观察—分析—干预”的闭环,使教学从“一刀切”转向“私人定制”,每个孩子都能在适合自己的节奏中成长。面对技术冲击,教师的角色正从“知识灌输者”转变为“成长引导者”。以幼儿园教学为例,AI不仅成为教师的“智能助手”,更在重塑教育场景的边界,为儿童成长注入创新活力。原创 2025-03-26 19:04:13 · 550 阅读 · 0 评论 -
生成式 AI 投资现状与未来趋势研究报告:繁荣背后的隐忧与机遇
《生成式AI投资现状与未来趋势报告》摘要:2025年上半年全球生成式AI投资达3000-4000亿美元,但95%项目未能创造可衡量回报,仅5%实现商业价值,形成显著"GenAI鸿沟"。风险投资集中化明显,头部企业获86%融资,美国占全球71%份额。技术理解偏差、商业模式不清、人才缺口及数据限制是主要失败原因。未来具身智能、多模态融合等方向潜力显著,建议投资者关注垂直领域、平衡技术商业性,政策制定者需完善监管框架。研究揭示了AI投资泡沫风险与真实机遇并存的现状。原创 2025-09-02 02:39:42 · 968 阅读 · 0 评论 -
阿里通义千问 Qwen2.5-Omni 登顶全球开源模型榜首
阿里通义千问 Qwen2.5-Omni 登顶全球开源模型榜首,标志着中国 AI 技术在多模态领域的重大突破。这一成就不仅改写了全球开源模型的竞争格局,更以实现了,为 AI 技术普惠化开辟了新路径。原创 2025-04-03 15:10:16 · 2103 阅读 · 0 评论 -
人类大脑是AI研究的灵感来源
简单说如果GPT,文心一言是针对文字处理,MJ,SD和我们的文心一格是处理图像的,那么Gemini可以说是包罗万象的,可以处理包括视频、文字、音频、照片两种以上输出时,进行分别训练对应不同的组件,然后通过机器学习把两种不同的组件内容进行拼接,模拟人类处理多问题场景时候的反应。每个人的Ai 助理都是一个大型团队,试想一下,Ai就像一个移动的百科全书,每个人类的知识系统是有限的,未来可以从超级百科全书中调取任何你想了解的信息是多么酷的一件事。最有意思的是谷歌在基于Gemini的架构设计了三种不同的版本。原创 2025-03-22 21:10:38 · 545 阅读 · 0 评论 -
突破 AI 智慧局限的革新路径
在人工智能发展的进程中,当前 AI 大模型在智慧表现上的局限愈发凸显。要突破这一瓶颈,从根本上改变现状,可从以下四个关键方向着力。原创 2025-03-20 17:47:32 · 566 阅读 · 0 评论 -
AI 大模型的繁荣假象与深层反思
与人类智慧所蕴含的深度、广度与灵活性相比,这些大模型的短板暴露无遗,其间的差距宛如鸿沟般难以逾越。国外,ChatGPT 风头无两,Google 的 BERT 与 Gemini、Anthropic 的 Claude、Meta 的 Llama、马斯克的 Grok、加拿大的 Cohere、阿联酋的 Falcon 40B 等模型各领风骚;国内,Deepseek、字节跳动的豆包、阿里的通义、腾讯的混元、360 的智脑、百度的文心一言、kimi、讯飞的星火、商汤的商量等也如雨后春笋般涌现,展现出强劲的发展势头。原创 2025-03-20 16:02:45 · 390 阅读 · 0 评论 -
AI 大模型的繁荣与迷思:真正的智慧尚遥不可及
当下,全球 AI 大模型领域看似一片繁荣。国外,有备受瞩目的 ChatGPT,Google 的 BERT 与 Gemini,Anthropic 的 Claude,Meta 的 Llama,马斯克的 Grok,加拿大的 Cohere,阿联酋的 Falcon 40B;国内,Deepseek、字节跳动的豆包、阿里的通义、腾讯的混元、360 的智脑、百度的文心一言、kimi、讯飞的星火、商汤的商量等模型也纷纷崭露头角,发展态势迅猛。然而,若深入探究其在智能解决实际问题的能力,便会发现它们仍处于极为基础的阶段。原创 2025-03-20 14:00:43 · 1230 阅读 · 0 评论 -
AI 大模型对简单数学问题表现不佳的原因分析
国外,有备受瞩目的 ChatGPT,Google 的 BERT 与 Gemini,Anthropic 的 Claude,Meta 的 Llama,马斯克的 Grok,加拿大的 Cohere,阿联酋的 Falcon 40B;国内,Deepseek、字节跳动的豆包、阿里的通义、腾讯的混元、360 的智脑、百度的文心一言、kimi、讯飞的星火、商汤的商量等模型也纷纷崭露头角,发展态势迅猛。如前文所述,不论当下世界上存在多少 AI 公司、团队和模型,也不论投入多少资金,从根本上来说,都只是在为鸽姆智慧奠定基础。原创 2025-03-17 16:15:56 · 1212 阅读 · 0 评论 -
为什么简单问题难倒AI?
什么是“鸽姆智慧”?它是否代表了一种超越当前AI的智慧形式?原创 2025-03-17 15:53:56 · 1366 阅读 · 0 评论 -
哲学反思:AI能否达到人类智慧?
当前AI大模型虽然在许多任务上表现出色,但在逻辑推理、抽象思维、洞察本质和创造性等方面,仍然存在明显的局限性。它们更像是工具,而非真正的智慧体。未来的AI发展需要更多地关注如何模拟人类的深层次认知能力,而不仅仅是追求规模和性能的提升。与此同时,我们也需要保持清醒,认识到AI的局限性,避免过度乐观或盲目崇拜。原创 2025-03-17 15:36:51 · 767 阅读 · 0 评论
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