AI行业应用-青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

青云TOP-AI综合资源站平台|青云聚合API大模型调用平台|全网AI资源导航平台

行动起来，活在当下

累计撰写 5276 篇文章
累计创建 1889 个标签
累计收到 0 条评论

目录CONTENT

以下是 AI行业应用相关的文章

2025-10-29
北卡教堂山分校校长李·罗伯茨谈如何推动大学迈入人工智能时代在本期《StrictlyVC Download》播客中，北卡教堂山分校校长李·罗伯茨深入探讨了他雄心勃勃的计划：在动荡的一年中，将人工智能确立为学校的“北极星”。他解释了为何拆除学术壁垒对于适应技术变革至关重要，并讨论了在削减联邦研究经费的背景下，他对学校体育项目的长期财务规划。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-29
NVIDIA AI物理技术变革航空航天和汽车设计，工程效率提升500倍领先的航空航天和汽车公司正在利用NVIDIA DoMINO NIM微服务，基于NVIDIA PhysicsNeMo AI物理框架，将其工程设计流程加速高达500倍。通过结合GPU加速计算和AI驱动的仿真，企业能够以前所未有的速度探索创新设计，显著缩短开发周期。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI行业应用
- AI工具应用
2025-10-29
英伟达如何赋能美国各州、城市和大学，推动经济发展与创新为实现AI技术的全国性普及，英伟达正与美国各州、城市及教育机构紧密合作，通过建设AI工厂、推行市政创新战略和拓展教育计划，推动劳动力发展和经济增长。本文重点介绍了犹他州首个州级AI工厂的建立、兰乔科尔多瓦市的AI生态系统策略，以及英伟达如何通过与历史性黑人大学（HBCU）等合作，将AI教育嵌入各行各业，培养下一代AI人才。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
英伟达与甲骨文合作，为美国能源部构建最大的AI超级计算机以推动科学发现本文重点介绍了英伟达（NVIDIA）与甲骨文（Oracle）合作，为美国能源部（U.S. Department of Energy）构建一个规模巨大的AI超级计算机的计划。该超级计算机旨在显著加速前沿科学发现，推动关键研究领域的技术突破。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-29
英伟达与美国技术领导者揭晓AI工厂设计，旨在实现政府现代化和保障国家安全为应对政府和受监管行业对高安全性和复杂性的AI需求，英伟达在GTC华盛顿特区发布了“政府AI工厂”参考设计。该设计整合了最新的NVIDIA AI Enterprise软件，确保AI部署符合严格的安全标准，并与Palantir、CrowdStrike、ServiceNow等行业领导者合作，加速安全、可靠的AI平台建设。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
Crescent 库为数字身份系统带来隐私保护本文介绍了微软研究院推出的 Crescent 库，旨在通过零知识证明等技术，为数字身份系统提供强大的隐私保护。Crescent 允许用户在不泄露底层数据的情况下验证身份信息，是构建更安全、更具隐私意识的数字身份系统的关键一步。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI行业应用
- AI新闻/评测
2025-10-29
NVIDIA IGX Thor 机器人处理器为工业和医疗边缘带来实时物理AI NVIDIA 宣布推出专为工业和医疗边缘设计的全新平台——NVIDIA IGX Thor。该处理器基于Blackwell架构，提供实时物理AI性能、企业级可靠性和功能安全，性能比前代产品提升高达8倍。它旨在加速机器人在工厂和手术室中实现实时感知、推理和决策能力，推动AI从数字世界向物理世界的转型。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
英伟达开源Aerial软件，加速AI原生6G研发英伟达宣布将其Aerial软件开源，并将其Sionna研究套件和Aerial测试台部署到NVIDIA DGX Spark平台上。此举为研究人员提供了强大的工具，以小时而非数月或数年为单位加速AI原生无线创新，推动开放、广泛协作的下一代AI原生移动网络建设。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI行业应用
- AI基础/开发
2025-10-29
礼来制药利用NVIDIA Blackwell和DGX Superpod打造AI工厂制药巨头礼来公司正与英伟达合作，利用最新的Blackwell架构GPU和DGX Superpod技术，构建下一代AI工厂。这次合作旨在加速新药研发流程，通过强大的计算能力来驱动复杂的AI模型，以实现更高效、更智能的药物发现和开发。
- 2025-10-29
- 1
- 0
- 0
2025-10-29
英伟达与通用原子能公司推进商业聚变能源发展英伟达与通用原子能公司（General Atomics）合作，并在多个机构的支持下，成功构建了一个高保真、由AI驱动的聚变反应堆数字孪生模型。该模型利用NVIDIA Omniverse和CUDA-X库，能将原本需要数周的等离子体模拟时间缩短至数秒，极大地加速了实现商业化清洁聚变能源的进程。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
NVIDIA与海军研究生院（NPS）为培养未来领导者启用海军AI旗舰平台 NVIDIA向海军研究生院（NPS）捐赠了NVIDIA DGX GB300系统，以加强美国海军在人工智能领域的领导地位。该系统将用于赋能NPS的AI技术中心，支持包括灾难恢复、天气预报和自主系统模拟在内的关键应用，培养未来军事领导者掌握前沿AI技能。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
模型上下文协议（MCP）完全指南
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
当AI遇上生物学：机遇、风险与责任本文深入探讨了AI与生物学交叉领域的机遇、风险与责任。聚焦于AI如何加速生物科学发现，同时也讨论了生物安全挑战。邀请专家讨论Paraphrase项目等工具如何增强生物安全弹性，确保技术负责任地发展。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-29
HiBob 将 2500 个 GPT 转化为推动产品和团队发展的飞轮人力资源技术公司 HiBob 深度整合 ChatGPT Enterprise，成功孵化了 2500 多个定制 GPT，推动了员工采用率和产品创新。通过构建内部“数字伙伴”，该公司将决策周期从数天缩短至几分钟，并加速了面向客户的 AI 功能部署，实现了显著的业务价值提升。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
2025-10-29
打破人工智能基础设施中的网络瓶颈随着AI模型规模的爆炸式增长，传统网络基础设施正面临严峻的带宽瓶颈。本文深入探讨了微软研究人员如何通过创新的网络架构设计和优化，解决AI训练和推理中的网络挑战，以实现更高效率和可扩展性。
- 2025-10-29
- 0
- 0
- 0
- AI基础/开发
- AI行业应用
2025-10-29
如何为 2026 年的 AI 工程职业生涯做好长期准备 AI工程师的技能正在迅速过时，为2026年及以后做好职业准备至关重要。要想在快速变化的行业中保持竞争力，核心在于深化数学和系统基础知识，这些是工具和框架更迭不变的基石。文章强调了工程师需要从单纯的模型构建者转变为系统编排者，尤其要掌握将自动化转化为杠杆的“元工程”能力。此外，拥抱开源生态系统、深入理解生产级基础设施（MLOps）以及将伦理与合规性嵌入设计，是确保AI职业生涯长期发展的关键策略。
- 2025-10-29
- 2
- 0
- 0
2025-10-28
语言模型中的语言偏见：ChatGPT对英语变体表现出持续且普遍的偏见尽管ChatGPT被全球数亿人使用，但它对英语变体的处理却存在显著偏见。伯克利AI研究所的最新研究发现，GPT-3.5和GPT-4对非“标准”英语（如印度英语、爱尔兰英语等）的反应存在系统性偏差，表现为刻板印象增加、内容贬低和理解力下降，这可能加剧现实世界中的语言歧视和不平等现象。
- 2025-10-28
- 0
- 0
- 0
- AI新闻/评测
- AI行业应用
2025-10-28
PayPal与OpenAI合作，用户将于2026年起在ChatGPT内直接为购物支付 PayPal宣布与OpenAI合作，将在2026年启动，允许用户直接在ChatGPT内使用PayPal完成购物支付。此举是通过采用OpenAI开发的Agentic Commerce Protocol（ACP），使商家产品可在AI应用中展示。PayPal将处理支付和退款，旨在简化从聊天到结账的无缝购物体验，巩固其在AI驱动商业领域的重要地位。
- 2025-10-28
- 0
- 0
- 0
2025-10-28
高校可利用人工智能使学习更具直觉性本文探讨了人工智能（AI）在高等教育中的巨大潜力。作者指出，借鉴Agent Hospital等数字环境的成功经验，高校可以利用AI来革新教学方式，通过解决完整、有意义的问题，替代传统的正式教学，从而使学生的学习过程更加直观和高效。
- 2025-10-28
- 0
- 0
- 0
- AI行业应用
- AI相关教程
2025-10-28
未雨绸缪：如何在2026年确保您的AI工程职业生涯稳固发展面对技术快速迭代的挑战，AI工程师的技能保质期正在缩短。要想在2026年立于不败之地，核心策略是深化数学和系统基础，因为它们超越了特定工具的生命周期。工程师需要掌握元工程，将自动化转化为杠杆，并展现跨学科的流畅性，以便在设计、业务和伦理层面进行有效沟通。此外，深入理解和贡献于开源生态系统，以及精通MLOps基础设施的构建和部署，将是区分专业人士和普通实践者的关键所在。拥抱这些策略，确保职业生涯的适应性领先于技术变革的速度。
- 2025-10-28
- 1
- 0
- 0