最近，京东探索研究院的一项关于大模型的研究登上了Nature旗下的npj Artificial Intelligence期刊。这项名为《Omniforce》的研究提出了一种在开放环境场景中训练、更新大模型，并与小模型协同部署的系统与方法。通过四大创新点——模型蒸馏、数据治理、训练优化以及云边协同——将大模型推理效率平均提升了30%，同时降低了训练成本70%。

人工智能 (Artificial Intelligence)英文缩写为AI，在近几年飞速赋能千行百业。本届哈洽会共有38个国家和地区的1500余家企业参展，拥有“AI大脑”的机器狗、机器人，在这一国际化舞台上闪亮“走秀”。

初创公司 Cognichip Inc. 宣布在 2024 年筹集了 3300 万美元的种子资金，并计划为半导体设计引入“物理知情”AI 模型。 该公司声称其 Artificial Chip Intelligence 可以理解、学习和解决芯片设计问题。这将使芯片设计时间缩短 50%，开发成本降低 75%。该公司表示，它将在实现这一目标的同时使芯片设计更小，但没有提供任何理由。

其实，在撤稿事件发生前，这些关于AI复杂影响的“细致”观察，或许在一定程度上增加了论文的可信度，毕竟它似乎触及了技术影响下的多方面现实。但如今，支撑这些结论的研究基础遭到了否定，这无疑为整个事件增添了更多值得深思的层面。

The momentum generated by government policies aimed at stabilizing foreign investment, combined with the rapid growth of green and artificial intelligence-driven economies, will deliver strong tailwin ...