数据共享——人工智能发展的新动力
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，数据的重要性愈发凸显。尤其在大型语言模型和生成模型的训练过程中，数据不仅是其动力源泉，更是推动AI进步的核心。然而，随着对数据需求的日益增加，AI行业也面临着前所未有的挑战，尤其是版权与数据获取的争议，如何构建有效的数据共享机制，成为行业亟需解决的问题。数据的重要性与现状AI的强大能力源于其庞大的数据支持，OpenAI的一位前员工曾将数据比作AI的“化石燃料”。
人工智能
起步与成长：2023年中国人工智能产业大事记
不论我们是否愿意，老虎的吼声已经愈发响亮，2023年正渐渐离我们远去。对于中国人工智能产业来说，刚刚过去的2023年无疑是非比寻常的一年。那么，让我们共同回溯这一年里的重大时刻，同时展望未来的无限可能！
人工智能的爆火背后，有什么值得我们关注的趋势？
智能手机的普及不过寥寥十年，却已经成为我们日常生活中不可分割的一部分。人工智能，俨然已经成为下个科技的爆发增长点，各种免费商业模型的体验，正让我们逐步接受其在这个社会中存在。在人工智能爆火的背后，有什么值得我们关注的趋势。
你知道人工智能技术下智慧工地有什么特征吗？
智慧工地是建筑业从经验范式开始，经过理论范式、计算机模拟范式发展到第四范式的典型。它是以施工过程的现场管理为出发点，时间上贯穿工程项目全生命周期，空间上覆盖工程项目各情境，借助物联网、互联网、云计算、大数据、人工智能、BIM技术等各类信息技术，对“人、机、料、法、环”等关键因素控制管理，形成的互联协同、信息共享、安全监测及智能决策平台，共同构建而成的工程项目信息化系统。
AI智能化助力现代农业转型
传统的农业模式已经难以应对当今社会对高效、可持续生产的需求。面对资源短缺、气候变化及劳动力不足等挑战，农业迫切需要创新的技术手段来提升生产效率、减少资源浪费、降低成本，同时保障食品安全和农产品质量。AI技术，尤其是与物联网、大数据、云计算等技术的深度融合，正在为农业带来革命性的变革。从种植到养殖，从生产到管理，AI技术正在推动农业向“智慧农业”转型，开启了更加高效、可持续的农业生产新局面。人工智能
如何提升边缘人工智能部署中的数据管理能力？
数据管理，对于依赖数据进行开发与运行的人工智能来说，起着至关重要的作用。增强数据管理，能够提高训练数据的质量，从而提升人工智能整体的成长效率。下面，就让我们一同来了解如何提升在这一过程中的数据管理能力。
围绕人工智能，人类社会有哪三大问题需要注意
随着不同国家地区有关于人工智能相关的会议不断召开，人类在愈发了解人工智能的同时，也在逐步明确与其共存后需要注意的问题。虽然暂未形成较为统一的论调，但围绕人工智能展开的讨论，通常围绕着人与人工智能的关系、人工智能的管理以及评估人工智能对人类的潜在危害。
甲骨文第一财季收入约125亿美元增长9%
甲骨文在截至 8 月 31 日的第一财季中调整后营收 124.5 亿美元（备注：当前约 916.32 亿元人民币），基本符合华尔街目标（124.7 亿美元），但略低于第一季度预期，盘后股价下跌 9.15%。
如何让人工智能拥有像人类一样的常识呢？
相较于机器，人类在婴儿时期便会运用各种感官来主动接受周围环境的信息，去学习庞大的知识。在学习一定的常识后，便会主动将其进行归类，从而将“知识”与“认知”建立联系。
