1987年诺贝尔经济学奖得主鲍勃·索洛有一句名言:“你可以在任何地方看到计算机时代，唯独在生产率统计数据中看不到。”这句名言后来被称之为“生产力悖论”。 索洛的这句话是在计算机时代到来促进巨大生产力繁荣之前发表的。具有讽刺意味的是，繁荣场景随后在20世纪90年代即得到实现。可以说，AI时代如今也出现了类似的情况——AI无处不在，但通常还没有出现在盈利数据或生产率统计数据中。那么，AI时代的“生产力悖论”何时会被戳破呢？科技媒体SiliconANGLE近日分析了微软、谷歌母公司Alphabet以及亚马逊的最新财报，评估了AI对云计算盈利势头的影响，并对生成式AI和云计算的未来影响进行了解析。 0

11月2日消息，根据市场调查机构IDC公布的最新预估报告，2022年全球AI软件市场规模为640亿美元，预估2027年将增加到2790亿美元，复合年增长率（CAGR）为31.4%。IT之家注：AI软件包括AI平台、AI应用、AI系统基础设施软件（SIS）和AI应用开发和部署（AD&D）软件等等，其中生成式AI平台和应用在2027年将产生283亿美元的营收。IDC近期的调查发现，在未来12个月内，大约三分之一的受访者认为，组织更愿意从供应商处购买AI软件，或者针对特定使用环境或应用领域，使用内部支持以及供应商提供的AI软件。这表明对AI解决方案的需求不断增长，并凸显了对基于个人业务需求的定制方法

昨晚，「ChatGPT可能已经有了意识」的话题就上了微博热搜。OpenAI的联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在接受采访时表示，现在的首要任务已经不是制作下一个GPT或DALL·E，而是研究如何阻止超级AI的失控！他认为，ChatGPT可能已经有意识，未来超级AI将会成为一种潜在风险。文章地址：https://www.technologyreview.com/2023/10/26/1082398/exclusive-ilya-sutskever-openais-chief-scientist-on-his-hopes-and-fears-for-the-future-of-ai/

随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能

11月2日消息，英国政府日前宣布，为了进一步提高该国人工智能能力，对人工智能研究资源的投资从2023年3月宣布的1亿英镑（IT之家备注：当前约8.9亿元人民币）增加两倍，达到3亿英镑（当前约26.7亿元人民币）。据介绍，英国计划连接2台新的超级计算机，其容量是英国目前最大的公共人工智能计算工具的30多倍。这些机器将于2024年夏季启动并运行，并将帮助研究人员分析先进的人工智能模型，以测试安全特性，并推动药物发现和清洁能源方面的突破。布里斯托尔大学于9月宣布，正在建造的Isambard人工智能计算机将获得2.25亿英镑（当前约20.02亿元人民币）的资金支持，这台超级计算机比英国目前速度最快的计

11月2日消息，今日早些时候，谷歌为美国的广告商和商家推出了一套基于AI的产品图像生成工具，商家在提供了产品图之后，只需输入想要使用的图像提示，就能利用“文生图”功能免费创建新的产品图像。据介绍，该功能可用于如更改商品背景或将背景变为纯色等简单任务，也可以用于如在特定场景中展现商品等更高级的任务。例如生成一张冬季相关图片，可以通过“产品被放置在雪地上，周围有松树枝或松果”这样的指令。此外，这套工具还可借助生成式AI来帮助改善低质量图像，无需用户重新拍摄，还可以移除容易分散用户注意力的背景。谷歌声称，该功能预计将被用于增强企业手头现有的产品影像制作能力，使他们能够在不同的广告活动中重复使用自身资

姿态识别+康复训练矫正（AI健身教练姿态分析）目录本文旨在构建一个AI健身教练，帮助判断姿态标准与否，并且矫正姿态！无论您是初学者还是专业人士，它都可以帮助您无缝地进行深蹲。为了完成这项任务，我们可以利用基于深度学习的人类姿态估计算法的强大功能。身体姿态估计用于姿势分析的正面和侧视图的直觉]姿势构建AI健身教练来分析深蹲深蹲时的状态图解释]AIFitnessTrainer的应用流程]设计应用程序时的关键概念角度计算AIFitnessTrainer应用程序的反馈操作](计算非活动时间]AIFitnessTrainer应用程序中的测试用例]深蹲模式–初学者与专业人士姿态估计使用检测器，管道首先定位

FastGPT是一款专为客服问答场景而定制的开箱即用的AI知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能，允许用户灵活地设计复杂的问答流程，几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下，离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑，企业通常不愿意将敏感数据上传到线上大型AI模型(如ChatGPT、Claude等)。因此，离线部署成为一个刚需。幸运的是，FastGPT本身是开源的，除了可以使用其在线服务外，也允许用户进行私有化部署。相关的开源项目代码可以在GitHub上找到：https://github.com/labring/FastGPT正好上周ChatGLM系列推出了其最新一代的开源

文章目录GLM-130B：开放的中英双语预训练模型摘要：何为GLM-130B？快速上手环境配置自回归文本生成/中间文本填空Example1Example2(Chinese)Example1Example2(Chinese)评估使用FasterTransformer加速推理速度（高达2.5倍）何为GLM-130B？架构1.训练目标：自回归文本填空2.位置编码：旋转位置编码

AI图像识别：原理、挑战与应用本文旨在探讨AI图像识别技术的原理、挑战和应用，让读者深入了解该领域的发展现状和未来趋势。AI图像识别是人工智能领域的一个重要分支，它利用计算机技术和算法来识别和理解图像中的各种对象，为人们的生活和工作带来极大的便利。一、AI图像识别的原理AI图像识别主要基于图像处理和计算机视觉技术，通过对待识别图像进行预处理、特征提取和分类，实现对图像中各种对象的识别和分类。1.图像预处理图像预处理是AI图像识别的第一步，它的目的是对待识别图像进行预处理，以去除干扰和噪声，增强图像的特征信息。常见的图像预处理方法包括灰度化、二值化、去噪、平滑等。2.特征提取特征提取是AI图像识