在技术层面上， 生成式AI 的核心依赖于深度学习和先进的神经网络算法。这些技术使得机器能够分析和理解大量数据，进而生成新的内容。这一过程的核心是算法的持续优化和迭代。通过对海量数据的训练，AI能够学习复杂的模式和结构，从而在不同应用场景中提供有效的解决方案。以NVIDIA的 GPU （图形处理单元）为例，其在训练和推理任务中特别表现突出。预计到2025年，计算需求将激增至约 1530亿美元 ...

仅需3步，就能让AI为你生产无限个“自己”——听起来确实让人感到惊叹。这项技术不仅改变了我们创造数字人的方式，也为我们打开了一扇通往未来的窗口。

Epoch AI高级研究员预测：2030年实现人类水平的AI的可能性至少10%。他认为AI从监督学习到GenAI，模型范式转变迅捷，预测AI只能从第一性原理出发。参考人类大脑，他估算了发现人类水平的AI需要的算力，得到相关结论。

黄仁勋一上来就提到了AI发展的未来，现在我们处于生成式AI（Generative AI）阶段，但根据黄仁勋的路线图，我们将迈向一个代理式AI（Agentic AI）时代，随后是物理 AI（Physical AI）—— 机器人登场的时候。

人工智能（AI）领域的突破越来越多地由协调多个大语言模型（LLM）和其他专业工具（如搜索引擎和模拟器）的系统驱动。迄今为止，这些系统主要由领域专家手工制作，并通过启发式方法进行调整，而不是自动优化。

黄仁勋认为，英伟达踩中AI风口的十几年，AI已经经历了三代技术范式的转移。每一代AI技术迁移，计算的方式都会发生改变。最早是判别式AI (语音识别、图像识别)，接着是Generative AI（生成式AI），然后就是正在发展的Agentic ...

每经AI快讯，在3月18日的英伟达 GTC 2025 大会主题演讲中，英伟达 CEO 黄仁勋提到AI发展的未来时表示，现在我们处于生成式AI（Generative AI）阶段，但根据黄仁勋的路线图，我们将迈向一个代理式AI（Agentic AI）时代 ...

研究结论和讨论部分指出，在回答医学问题时，ChatGPT 在三个模型中表现最为出色，Copilot 在某些特定领域（如解释生化数据）有一定潜力，而 Gemini 则表现相对较弱。然而，即使是表现最好的 ChatGPT，与医学教师相比，其准确率也仅为 84%，这意味着通用的 LLMs 在医学教育中的准确性还有待提高，使用时需要谨慎。同时，研究还发现 LLMs ...

（槟城23日讯）马来西亚机器厂商总会总会长拿督郑美昌指出，总会正与一家企业合作开发一个生成式人工智能（Generative ...