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随着量子纠缠技术飞跃发展,人工智能面临真实性危机

人工智能的进步正在迅速改变各个领域,从企业解决方案到量子计算,但对真相和金融泡沫的担忧依然存在。共享记忆和上下文正在成为企业内部成功的人工智能代理的关键要素,与此同时,人们对人工智能生成的信息和潜在的市场不稳定性的焦虑也在增长。

Asana 首席产品官 Arnab Bose 在旧金山最近举行的 VentureBeat 活动上表示,共享记忆和上下文是成功的人工智能代理的关键,它提供了详细的历史记录和直接访问,并设有护栏检查点和人工监督。Bose 认为,这种方法允许分配任务,而无需反复提供有关业务运营的上下文。Asana 去年推出了 Asana AI Teammates,将人工智能代理直接集成到团队和项目中,以促进协作。

然而,人工智能的兴起也带来了挑战。《麻省理工科技评论》最近的一份报告强调了美国国土安全部使用人工智能视频生成器的情况,引发了人们对人工智能生成的信息的担忧。该报告指出,最初旨在对抗“真相衰退时代”的工具未能做到这一点。

尽管存在这些担忧,许多组织仍在积极寻求生成式人工智能解决方案。Mistral AI 与行业领导者合作,共同设计定制的人工智能解决方案,专注于可衡量的成果。他们强调从开放的前沿模型入手,并定制人工智能系统以应对独特的挑战和目标。他们的方法包括确定一个“标志性的用例”,作为未来人工智能解决方案的蓝图。例如,与思科合作提高客户体验的生产力,与 Stellantis 合作打造更智能的汽车,以及与 ASML 合作加速产品创新。

与此同时,人工智能的金融影响正在受到审查。Acadian Asset Management 的投资组合经理、前芝加哥大学金融学教授 Owen Lamont 认为,尽管估值和资本支出很高,但美国股市尚未进入人工智能泡沫。Lamont 在接受《财富》杂志采访时表示,金融狂热的关键要素——精明资金通过股权发行退出——仍然缺失。他认为,作为最终内部人士的企业高管尚未急于向公众出售估值过高的股票。

在量子计算领域,《自然》新闻报道了可扩展量子中继器中长寿命远程离子-离子纠缠的进展。这一发展对于量子网络至关重要,量子网络有望实现安全高效的信息传输、高分辨率传感以及信息处理的指数级加速。《自然》新闻的文章强调,远距离确定性纠缠分布是可扩展量子网络的先决条件,而量子中继器为克服基于光纤的量子网络的局限性提供了一种有希望的手段。

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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