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全球人工智能（AI）市场在2024年的规模预计为6382.3亿美元，到2034年将增长至3680.47亿美元，年均增长率(CAGR)为19.20%。人工智能技术正在快速发展，成为各行业数字化转型的重要组成部分。从自动化日常任务到智能决策，机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理等 AI 技术正在广泛应用于医疗、金融、零售、汽车和制造等领域。图源备注:图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney市场的快速增长主要得益于数据的可用性增加、计算能力的提升以及对 AI 研究和基础设施的投资加大。AI 还逐
近年来，天气预报行业在准确性方面取得了显著进展，但在局部天气预测方面依然面临挑战。随着人工智能天气模型的迅速发展，许多小型商业公司开始具备快速进行专业化天气预测的能力。这些预测不仅可以告诉你某个邻里何时会下雨，还能准确预报风速，以便更好地调整风力发电机的运行。传统上，公共气象机构依赖大型超级计算机来处理复杂的物理方程，从而提供全球天气预报。然而，随着气候变化使得极端天气事件的发生频率增加，对更加细致入微的天气预报的需求变得愈发迫切
京东零售技术团队宣布成功推出首个自研的十亿级销量预测时序大模型——TimeHF。该模型基于人类反馈的强化学习技术（RLHF），首次将其应用于销量预测领域，预测准确度大幅提升10%以上，显著降低了需求端预测的不确定性。这一成果不仅在京东内部的2万种商品自动化补货场景中取得了卓越表现
腾讯ARC实验室联合香港城市大学近日震撼发布了一项名为“AnimeGamer”的创新性研究项目，这款独特的工具能够实现无限的动漫人生模拟，并具备预测下一游戏状态的强大能力。这意味着，用户将有机会以前所未有的方式沉浸于自己喜爱的动漫世界中，通过开放式的自然语言指令，与游戏中的动态环境进行实时互动。化身动漫主角，畅享无限互动AnimeGamer最引人注目的特点在于其能够提供可以生成主体一致的无限长度的动画视频，还给里面的角色配置了体力、心情等数据。用户不仅可以扮演
据国外媒体消息，微软首席技术官凯文斯科特 （Kevin Scott） 作出大胆预测，到2030年，高达95% 的编程代码将由人工智能生成。不过，他紧接着进行了澄清，这并不代表人类参与软件工程的终结。斯科特解释道，“这并不意味着人工智能正在做软件工程工作，作者仍将是人类。它创造了另一个抽象层，因为我们从输入大师（编程语言）变成了提示大师(人工智能协调者)。” 他认为人工智能不会取代开发人员，而是会从根本上改变他们的工作流程。未来，工程师们将越来越依赖人工智能工具。
谷歌 DeepMind 近日发布了一份详尽的战略文件，阐述了其开发安全人工通用智能（AGI）的方针。AGI 被定义为在大多数认知任务中能够与人类能力相匹配或超越的系统。DeepMind 预计，目前的机器学习方法，尤其是神经网络，仍将是实现 AGI 的主要途径。该报告指出，未来的 AGI 系统有可能超越人类表现，具备在规划和决策上显著的自主性。这种技术将对医疗、教育、科学等多个领域产生深远影响。DeepMind 的首席执行官德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）预测，早期 AGI 系统可能在5到10年内问世，但
根据最新消息，OpenAI正在迎来一波前所未有的需求增长，预计到2025年，其收入将达到127亿美元，较去年的37亿美元实现两倍增长。该公司的乐观预期并不仅限于此，明年预计收入还将继续飙升，可能达到294亿美元。自从 OpenAI 推出 ChatGPT 聊天机器人以来，其产品受到了广泛关注和热烈追捧。在过去的两年中，该公司陆续推出了一系列订阅服务，迅速吸引了大量用户。尤其是在去年9月，OpenAI 宣布其企业版 ChatGPT 的付费用户数已突破100万，显示出其产品的市场潜力。为了进一步推动收入增长，
蚂蚁集团旗下的蚂蚁数科正式推出了一款名为 EnergyTS 的能源电力时序大模型。这款模型的发布被业界视为蚂蚁在人工智能领域的重要布局，尤其是在新能源行业的应用。EnergyTS 能够通过精准的预测功能，帮助企业更好地把握发电量和供需情况，从而优化经营策略，提升运营效率。EnergyTS 是为新能源行业量身定制的，专注于电力领域的时序数据处理。模型充分吸收了新能源行业的专业知识，并结合了多种场景的多模态数据。其优势包括多尺度训练、多模态融合和多任务学习等，同时还具备零
在新能源行业的快速发展中，准确的发电量预测和供需管理显得尤为重要。3月26日，蚂蚁数科发布了全新的能源电力时序大模型 ——EnergyTS。这一模型的推出，旨在通过高精度的数据分析，帮助企业优化经营策略，提升运营效率。EnergyTS 模型在光伏场景下的表现尤为突出，其发电量预测的准确率超越了谷歌的 TimesFM-V2.0和亚马逊的 Chronos-Large 等业界知名模型。根据评测数据，EnergyTS 在行业评测集中的表现让人眼前一亮，这一优势使其成为新能源领域的一项重要工具。该模型的适用范围广泛，
3月26日，蚂蚁数科在苏州举办的新能源数字资产社区春季峰会上，正式发布能源电力时序大模型EnergyTS，标志着中国企业在能源AI领域取得重大突破。EnergyTS专为新能源行业定制，在光伏场景测评中，其发电量预测准确率显著超越谷歌（TimesFM-V2.0）和亚马逊(Chronos-Large)等国际主流通用时序模型。在T+1天预测中，模型的平均绝对误差仅为0.0233，较谷歌模型提升约22.4%;在T+3天预测中，性能提升更是达到46.8%。新能源光伏和风力发电领域长期面临发电效率不稳定的挑战。EnergyTS通过AI技术，可精准预