🏆 輝達市值超越亞馬遜

還有更多:科技巨頭聯合守護人工智慧道德界線

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由於人工智慧晶片需求不斷增長,輝達的市值超過亞馬遜,成為美國第四大最有價值的上市公司。同時,隨著巨頭聯合起來支持負責任的人工智慧事業,科技界出現了團結力量。 Google Deepmind 的新國際象棋人工智慧令人驚嘆地展示了人工智慧的能力,其棋藝達到了大師級的水平。 一起看看今天的故事,全面了解人工智慧如何在不同領域發展。 讓我們深入了解一下!


 今天的觀察重點:

  • 輝達市值超越亞馬遜

  • 科技巨頭聯手維護人工智慧道德

  • Google Deepmind 開發大師級國際象棋人工智慧


    閱讀時間:4分鐘

🗞️最新發展

 GPT研究所: 受人工智慧晶片需求不斷增長的推動,輝達的市值本週一短暫超越亞馬遜,成為美國第四大最有價值的上市公司。

 重點整理

  • 輝達股價上漲近0.2%,市值達1.83兆美元,亞馬遜股價下跌1.2%,市值1.8兆美元。

  • 這使得 NVIDIA 成為美國第四大最有價值科技公司,僅次於微軟(3.09 兆美元)、蘋果(2.89 兆美元)和 Alphabet(1.84 兆美元)。

  • 市值的成長是在 2024 年強勁開局之後實現的,自 1 月以來,其市值飆升了 $600B,比 2023 年最後 7 個月的漲幅增長了近 50%。

詳情:

輝達周一 (12 日) 市值一度超車亞馬遜,這是該公司在過去一年因其用於人工智慧 (AI) 運算晶片需求飆升而出現的驚人反彈最新里程碑,這也讓輝達一度成為美國市值第四高的公司。上一次輝達的市值超過亞馬遜是 2002 年,當時兩家公司的市值都不到 60 億美元。

輝達 (NVDA-US) 周一美股收盤股價上漲 0.16% 至每股 722.48 美元,市值約 1.78 兆美元,盤後股價小跌 0.56% 至每股 718.46 美元、亞馬遜 (AMZN-US) 則收跌 1.21%,至每股 172.34 美元,市值約 1.79 兆美元,盤後股價續跌 0.17% 至每股 172.04 美元。。

 為什麼要知道

輝達的價值飆升是由於對其 AI 晶片的需求(特別是來自資料中心)的快速增長而實現的,這些晶片旨在支援 AI 應用程式中的複雜運算任務。

來源:EnGadget

 GPT研究所: 大型科技公司聯合起來,共同促進人工智慧的良好應用。

 重點整理

  • 大型科技公司加入了美國的人工智慧道德專案。

  • 他們的目標是遵循拜登總統的新規則。

  • 他們將致力於使人工智慧安全且易於識別。

詳情:

超過 200 家領先的科技公司,包括 Meta、Google、蘋果和微軟等知名公司,聚集在一起組成了一個名為美國人工智慧安全研究所聯盟 (AISIC) 的新組織。 這項行動是在拜登總統就人工智慧發布詳細命令之後採取的,表明了會負責任地開發人工智慧。 該小組的任務包括改進安全方法,例如紅隊測試人工智慧以發現弱點,以及創建標記人工智慧內容的方法,以便人們能夠識別它。 這對於防止虛假內容和錯誤訊息非常重要。 隨著數位騙術的增加,這些步驟對於讓數位世界對每個人來說更安全、更值得信賴。


為什麼要知道

當這些大公司在 AISIC 中共同應對人工智慧的道德挑戰時,這代表著邁向更安全的線上環境的重要一步。 這項工作可以為全球如何使用人工智慧設定標準。 問題仍然是:這會影響人工智慧的全球規則,還是只是確保技術安全和公平運作的開始? 在管理人工智慧方面找到創新和道德責任相結合的適當平衡,對於未來是重要關鍵。

來源: The-Decoder

 GPT研究所: Google Deepmind 開發了一種可以下國際象棋大師等級的人工智慧。

 重點整理

  • Google DeepMind 的新國際象棋人工智慧無需複雜的搜尋演算法即可達到大師水平。

  • 該人工智慧基於 Transformer 模型構建,接受了 1000 萬場國際象棋比賽和 150 億個數據點的訓練。

  • 達到了 2895 Elo 評級,在某些測試中表現出甚至優於 AlphaZero 的卓越性能。

詳情:

Google DeepMind 最新的國際象棋人工智慧採用了一種新方法,擺脫了著名國際象棋程式使用的傳統複雜計算。 這個人工智慧建立在一種名為 Transformer 的技術之上,並從大量的國際象棋遊戲中學習。 它不是透過嘗試多種可能性來找出最佳走法,而是透過從過去的遊戲中學習來預測最佳走法。 AI達到了大師級別,表明了這種新方法非常有效。 然而,它還不完美——它很難根據遊戲中過去的動作來提前計劃。 儘管有這些挑戰,這項成就顯示了不僅僅是在下棋方面,在不同領域使用 Transformer 技術的潛力也令人期待。

為什麼要知道

透過以新的方式使用 Transformer 技術,這種人工智慧表明機器可以與人類相似但又不同的方式學習複雜的任務。 這項進展讓我們思考人工智慧的未來及其在解決問題和創造新可能性方面的作用。


 
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