Nov. 20, 2024, 10:07 a.m.

奥尔巴尼大学和IBM研究院获得人工智能项目资金支持

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奥尔巴尼大学和IBM研究院通过新兴人工智能系统中心（CEAIS）获得了2000万美元的资助，用于开展五项联合人工智能研究项目。这些项目的重点是将AI应用于不同领域：改进极端天气预报、提高复杂电路设计的效率、推动无线信号处理、应用AI于心理健康以及发展数学应用。这些项目是CEAIS资助的首批努力，凸显了他们对创新AI解决方案的承诺。

阿尔巴尼，纽约州 (NEWS10) — 奥尔巴尼大学和IBM研究院获得了五个新的联合人工智能（AI）研究项目的资金。资金来自新兴人工智能系统中心（CEAIS），该中心为这些项目拨款2000万美元。研究人员正在探索人工智能在极端天气预报、提高复杂电路设计效率、改善无线信号处理、心理健康发展和数学应用方面的应用。这些项目是CEAIS支持的前五个项目。

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April 6, 2026, 2:30 p.m.

首席营销官调查：2026年AI增长与经济现实碰撞 - 头条

引言：2026年首席营销官（CMO）调研洞察 2026年CMO调研揭示了现代营销的复杂格局，战略重要性不断上升与经济压力及组织限制相冲突。尽管人工智能（AI）的采纳加速，营销的长期价值变得更加清晰，但营销人员自2020年以来的最大悲观情绪也随之而来，促使他们转向谨慎、提高效率以及追求可衡量的回报。此次调研在美国高级营销领导者中进行，突出了营销在创新与节制、扩张与整合之间的紧张关系。经济悲观情绪重塑策略一个重要发现是经济乐观情绪的急剧下降——超过一半的营销人员报告季度间情绪恶化，创下自疫情以来的最低点。这种悲观情绪影响了决策，伴随关税和宏观经济压力的上升，更多公司提高价格，投资减少的企业多于增加的企业。因此，营销人员更倾向于客户留存而非拓展新客户，将支出重点放在现有客户上而非新市场。杜克大学福夸商学院教授兼调研负责人克里斯汀·穆尔曼（Christine Moorman）总结道：“面对不确定性，营销人员趋于收敛到已知的领域。” AI采纳激增尽管面临经济挑战，AI的使用在两年内增长了一倍以上，生成式AI的增长尤为迅速。AI现已成为内容创作、个性化和数据分析的核心工具。值得注意的是，有40%的公司采用了生成引擎优化（GEO），这是以往调查中未曾出现的一项新能力。营销人员预计三年内AI将推动超过一半的营销活动，并报告在销售效率、客户满意度和成本效率方面均有所提升。营销技术的执行差距然而，技术的采纳速度超过了组织的准备程度。目前没有任何一项营销技术达到高性能标准，两年来进展停滞。障碍主要来自结构性问题——预算有限、整合困难、人才短缺以及时间不足。穆尔曼强调，需要将技术投资与能力建设相结合。能力发展与需求不符 AI、数据分析和技术技能的增长需求与资源投入之间存在脱节。培训预算已降至营销总支出的3

April 6, 2026, 2:20 p.m.

人类仍然可以在电子游戏中战胜人工智能

订阅《科学大众》(Popular Science)每日通讯，每周六天为您带来科技突破、发现和DIY技巧。人工智能（AI）模型的进步，常通过它们在游戏中的表现来展现。IBM的“深蓝”在1997年击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，震惊了世界；近二十年后，谷歌的“AlphaGo”战胜了人类冠军——这曾被认为是不可能的。从那时起，AI已从棋盘游戏扩展到视频游戏，采用强化学习技术，这也是训练聊天机器人如ChatGPT的关键技术之一，使机器能够掌握“吃角子老虎机”游戏以及复杂的策略游戏如Dota 2和星际争霸II。然而，AI仍然在快速学习更多开放式游戏方面面临困难——这是人类擅长的领域。当面对陌生游戏时，人类玩家能迅速掌握基本玩法，而AI模型常常失败，正如纽约大学计算机科学教授朱利安·托格利乌斯(Julian Togelius)及其同事最新发表的论文中所指出的。这一差距凸显了人类智能与当前AI能力之间的根本差异，也表明AI在达到甚至超越真正的人类水平智能之前，仍有很长的路要走。多年来，游戏一直是测试AI的理想场所，原因在于其规则可预测、目标明确、机制清晰，非常适合强化学习：模型通过反复在模拟中玩游戏，借助试错不断提升能力。这一方法促成了DeepMind在2015年在“吃角子老虎机”游戏中的精通，也影响了今天基于海量互联网数据训练的大型语言模型。然而，这些模型仅在具有明确限制的特定任务中表现出色，游戏设计的细微变化就可能影响AI的表现。虽然AI可能在某个特定游戏中达到超越人类的技能，但在即兴发挥方面却仍然困难重重。随着现代游戏变得越来越开放和抽象，这一限制尤为明显。比如，相比国际象棋，更像是“荒野大镖客”(Red Dead Redemption)这样拥有复杂目标、角色需要做出具有道德冲突选择的开放世界游戏，难度更大。人类凭直觉理解这些细微差别，而机器则无法如此。即使在“我的世界”(Minecraft)这类简单的沙盒游戏中，AI也可能能完成跳跃等基本动作，却无法理解其背后的具体意义。作者强调，精心设计的游戏能紧密契合人类的直觉、常识和生活经验——这些经验是人类经过多年的现实世界互动积累而成。例如，婴儿在大约18到24个月左右，通过经验学会识别物体，而机器则需要更多指导才能做到类似的学习。这种经验优势使得人类能够更快地掌握新游戏。研究表明，基于好奇心的强化学习AI可能需要大约四百万次按键操作——大约37小时的连续操作——才能完成一款游戏，而普通人类玩家通常在不到10小时内就能掌握新机制。不过，AI在普通游戏玩法方面正不断进步。2023年，谷歌深 mind推出了SIMA 2模型，这是一种结合了现有AI与其“Gemini”大型语言模型推理能力的技术，能更好理解和交互3D游戏——即使这些游戏不是专门为其训练的。但托格利乌斯和他的同事警告称，AI在达到人类适应能力的水平之前，仍有很长的路要走。他们提出一项基准测试，设想AI能在未经过任何训练的情况下，直接在Steam或iOS应用商店里的前100款游戏中取胜——并且所花时间与人类玩家大致相当。这一目标目前仍是巨大的挑战，现有的AI方法既未接近解决，也没有认真尝试。要实现如此全面的泛化能力，AI必须展现出真正的创造力、前瞻性规划和抽象思维——这些是人类智能所独有的品质。最终，AI达到“人类水平智能”的真正考验，不在于能否制作假脸或写一些浅显的小说，而在于它是否能以接近人类的学习速度和理解能力，掌握各种不同类型的游戏。

April 6, 2026, 2:20 p.m.

Arkaia 营销：引领依靠人工智能的SEO创新之路

Arkaia 正迅速确立自己作为美国领先的专注于人工智能驱动可见性解决方案的代理机构。随着数字环境的不断演变，像 ChatGPT、Perplexity、Bing Copilot 和 Claude 这样先进的 AI 引擎的影响力不断扩大，正在彻底改变用户获取和互动信息的方式。认识到这一重大变化，Arkaia 使企业能够成为可信赖的权威来源，频繁被这些智能 AI 系统引用和参考。 Arkaia 成功的核心在于其独特且创新的方法论，结合了前沿策略，如生成引擎优化（GEO）、大型语言模型（LLM）SEO 排名和 AI SEO 最佳实践。这一独特的技术融合，确保客户内容不仅为传统搜索引擎优化，还特别针对 AI 驱动平台的算法和微妙差异进行优化。生成引擎优化（GEO）是一种新颖的内容可见性提升方法。与主要强调关键词相关性和外链的传统 SEO 不同，GEO 更关注内容在大型语言模型中被视为权威且符合上下文的信息。这种方法确保客户在用户利用 AI 工具进行信息检索或会话查询时获得更高的曝光度。此外，Arkaia 在 LLM SEO 排名方面的专业知识，旨在应对优化大型语言模型内容的复杂挑战，这些模型与传统搜索算法有显著不同。通过理解这些模型如何处理和优先排序信息，Arkaia 协助企业使其数字存在与 AI 驱动的内容发现方式保持一致。实施 AI SEO 最佳实践，进一步增强了该机构创建和交付符合最新 AI 系统标准的内容的能力。这一全面战略保证客户的网站和资料在可见性和权威性方面保持竞争优势，无论 AI 技术如何快速发展。 Arkaia 拥有由经验丰富的 SEO 和 AI 专家组成的团队，他们始终站在行业前沿。持续的研究与实践经验使他们能够快速调整策略，确保客户在日益以 AI 为中心的市场中保持领先。对于希望扩大数字影响力、在 AI 生态系统中树立可信赖地位的企业而言，Arkaia 是一个具有吸引力的合作伙伴。他们经过验证的专业知识和创新方法，使其能够有效应对下一代 AI 技术带来的各种挑战与机遇。随着 AI 不断改变信息获取和内容探索的方式，像 Arkaia 这样的代理机构在连接企业与领先的 AI 平台方面发挥着至关重要的作用。凭借科学知识、技术技能和战略远见的融合，Arkaia 正在为美国乃至全球的 AI 可见性服务设定新的行业标准。

April 6, 2026, 2:20 p.m.

SMM锡快讯：机构预测2027年AI ASIC服务器出货量将三倍增长，2028年将超越GPU

Counterpoint Research发布了一份报告，强调人工智能芯片市场的强劲增长前景，特别关注非GPU服务器AI芯片——即AI专用集成电路（AI ASICs）这一细分领域。分析预计将实现快速增长，到2027年，AI ASIC的出货量将比2024年水平增长三倍。这一扩展反映了市场对这些专业化AI芯片的强烈需求和在各行各业广泛采用的趋势。此外，报告预测到2028年，AI ASIC的出货量将超过传统GPU基础的AI芯片。虽然GPU（图形处理器）在AI计算中一直扮演着核心角色——尤其是在训练和推理任务中，因其具有出色的并行处理能力——但AI ASIC是专门为AI工作负载设计的，具有更高的效率和性能。这种专用性使它们在数据中心和边缘设备中的部署变得越来越具有吸引力。 Counterpoint Research预计，到2028年，AI ASIC的出货量将超过1500万台，显示出AI硬件生态系统中的一场重要转变——从通用处理器（如GPU）向高度专业化、针对特定AI功能的ASIC转变。这一变化与AI发展的更广泛趋势相吻合：随着AI模型变得越来越复杂，计算需求不断增加，对高效、可扩展硬件解决方案的需求也在不断升高。 AI ASIC满足了这些需求，提供了更快的处理速度、更低的功耗以及针对人工智能和机器学习任务的优越性能。促使对AI ASIC需求不断增长的因素有很多。它们在电路层面对深度学习推理等操作进行优化，极大提高了能效，相较GPU表现更佳。此外，半导体制造技术和AI算法的不断进步，推动了AI ASIC的快速迭代和适应不断变化的AI应用场景。行业玩家和数据中心运营商预计将越来越多地采用AI ASIC，利用这些优势。这种转变将重新塑造AI硬件供应商的竞争格局，为专注于AI ASIC开发的公司带来巨大增长机遇。报告还强调，AI ASIC在云服务、电信、汽车、医疗保健和边缘计算等多个行业的潜在影响。其可扩展性和专业化特性实现了更高效的AI处理，支撑实时分析、自主系统和更优质的用户体验。随着AI技术的不断进步并成为各类技术和社会领域的核心，支撑它们的硬件也必须随之演变。预计到2027年AI ASIC出货量的三倍增长，以及到2028年超越GPU的出货量，将标志着AI硬件格局的一个关键转折点。 Counterpoint Research的研究成果凸显了AI ASIC在塑造未来AI基础设施中的关键作用，预示着更具针对性、更高效、更强大的AI处理能力，将推动全球AI的采用与创新迈向新高。

April 6, 2026, 2:17 p.m.

到2028年，Gartner预测，10%的销售人员将利用人工智能秘密兼职多份工作

到2028年，销售行业预计将经历重大变革，人工智能（AI）不断提升工作流程和整体效率。领先的研究与咨询公司Gartner预测，10%的销售专业人士将从事“过度就业”，即秘密同时拥有多份工作，这得益于AI自动化带来的时间节省。AI的融入正在彻底改变销售运作方式，通过自动化许多曾耗费大量时间和精力的手工、重复性任务。像数据输入、潜在客户资格评估、日程安排和跟进等常规活动，现已由AI工具处理，解放销售代表，使其专注于更高价值的任务，如建立关系和达成交易。根据Gartner的一项最新调查，41%的销售专业人士承认技术极大地改善了他们的工作能力和工作负载管理。然而，这一演变也为销售领导者带来了新的挑战。许多销售人员可能秘密担任多份工作，这引发了关于生产率、忠诚度和人力管理的担忧。随着AI提高效率，销售人员可能利用节省下来的时间从事额外的工作，这可能削弱他们在主要岗位上的投入和效能。为应对这一问题，Gartner建议销售总监和销售经理重新设计激励机制，如薪酬方案和佣金模型，更好地适应由AI驱动的变化。具体而言，Gartner建议取消或提高佣金封顶，传统上限制最大收入，达到封顶后可能导致销售人员的积极性下降。这一做法有助于保持销售人员的动力，防止他们因收益递减而失去动力。在组织采用这些技术驱动的工作流程时，保持员工的参与感尤为重要。当销售人员看到他们的工作效率提升能够获得相应的奖励时，他们就不太可能寻求其他兼职或额外的工作。积极调整薪酬以反映AI带来的效率和机会的公司，将更有可能留住顶尖人才并保持高绩效。过度就业的增加还强调了明确沟通和制定关于工作时间、生产率预期及利益冲突的政策的重要性。组织可能需要制定平衡灵活性与责任感的指导方针，以保持销售团队的专注和与企业目标的一致性。除了提升个人生产力外，AI还在改变销售策略、客户互动方式和组织架构。随着常规任务的自动化，销售团队可以投入更多时间于战略性事务，如数据驱动的决策、个性化客户互动和创新的市场渗透技术。总之，由于AI推动的销售人员“过度就业”预计将增加，这既带来机遇，也带来挑战。虽然AI促进了更高的效率，但也需要通过周到的管理和激励机制调整，来保持员工的参与度和忠诚度。那些能巧妙应对这些变化的企业，将更能够充分利用AI的优势，提升销售业绩，在不断变化的市场中获得竞争优势。

April 6, 2026, 2:07 p.m.

要在人工智能领域取得成功，你必须掌握基础知识

聪明的个人和组织在人工智能方面常常陷入一个熟悉的陷阱：错误地认为在现有流程上简单叠加AI就能掩盖而非暴露之前的诸多错误。虽然他们完全理解“垃圾进，垃圾出”的原则，但他们认为自己可以避免数据质量差、幻觉现象和客户不满等问题。他们假设自己的数据质量优于平均水平，即使投入很少，或者认为引入人为干预就能有效解决日后的所有问题。

April 6, 2026, 10:28 a.m.

Salesforce 给予平淡的增长前景，打击了对人工智能代理的希望

作为领先的云软件供应商，Salesforce Inc.

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