最近， DeepMind 资深研究科学家 Nenad Tomasev 和 Kaggle CEO D.Sculley 在 2024 极客公园创新大会上分享了他们对 AI 未来发展的深度洞察。

Ollama 是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型（LLM）而设计。，这是 Ollama 的官网地址：https://ollama.com/以下是其主要特点和功能概述：1简化部署：Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程，使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。2轻量级与可扩展：作为轻量级框架，Ollama 保持了较小的资源占用，同时

启真大模型是一款专注于医疗领域的AI大模型，它坚持“数据+知识双轮驱动”的技术路线，通过大模型技术和医学知识库的紧密结合，致力于推动大模型技术在医疗行业的落地和应用实践。启真大模型的特点在于其强大的数据整合能力和医学知识库的支持。该模型已经实现了从6B（60亿）到13B（130亿）的数据训练规模，涵盖了13万多项药品知识及药品说明书、1万多项疾病知识、2万多份指南文档、4千多项手术知识内容、2千多

面向互联互通、柔性制造等工业互联网趋势，算力网络可以应用在工业内网和外网，对异构的算力节点进行编排管理，并通过与工业 SDN、IPv6 协议的结合，实现算力的实时感知调度，满足高带宽、低时延的新型工业视觉、工业控制、工业智能等业务需求，如图 5 所示。图 5 工业互联网和算力网络协同发展算力网络可以应用在工业内网，对边缘云、网关、PLC 等异构算力节点的进行编排管理。不同形态的设备在工业网络中所处

本文对当前针对大型视觉-语言模型的攻击研究进展进行了全面概述。LVLMs 在处理多模态任务方面展示了卓越的能力，但同时也暴露了显著的安全风险。通过系统地回顾对抗攻击、越狱攻击、提示注入攻击和数据投毒等方法，我们可以更好地理解 LVLMs 的脆弱性，并为未来的研究提供指导方向。希望通过这些研究能够促进 LVLMs 在安全性和鲁棒性方面的提升，使其在现实应用中更加可靠。

多模态人工智能 (Multimodal AI) 通常涉及各种类型的数据（例如，图像、文本或从不同传感器收集的数据）、特征工程（例如，提取、组合/融合）和决策。随着架构变得越来越复杂，多模态神经网络可以将特征提取、特征融合和决策过程集成到一个模型中。这些过程之间的界限越来越模糊。融合所基于的传统多模态数据融合分类法（例如，早期/晚期融合）已不再适合现代深度学习时代。编码器-解码器方法注意力机制方法图

数据加工与AI技术的深度结合正在革新数据处理流程，通过自动化、智能化的技术手段提升数据质量和分析效率。理论基础的扎实研究和实践应用的不断推进，将进一步推动这一领域的发展，为企业和研究机构提供更强大的数据洞察和决策支持能力。

前沿模型的竞争：报告指出，尽管多个实验室的模型性能开始趋同，但OpenAI的o1模型在推理和规划任务上仍然表现出色。o1模型通过将计算资源从预训练和后训练转移到推理阶段，显著提高了其在复杂任务中的表现。推理能力的增强：o1模型在处理复杂的数学、科学和编程问题时表现优异，展示了其在推理能力上的突破。这种能力的提升使得模型能够更好地理解和解决多层次的问题。跨领域应用：AI研究正在向多模态方向发展，涵盖

在当前人工智能爆火的时代，人工智能走进了越来越多的企业，很多企业都在业务中引入人工智能技术。但在一些没接触或刚接触人工智能的技术人员来说，领导突然要引入人工智能技术时，并且让拿出一个技术方案来，这时很多人都会不知所措，无从下手。今天就来讨论一下企业级人工智能解决方案应该是什么样的。‍‍‍‍‍‍‍。

主要职责一方面是规划如何将成熟的AI技术应用在各个领域不同场景中，提升原有场景的效率或效果等；另一方面是基于业务方的需求如何用现有的AI技术或者AI技术组合予以实现，甚至有可能联合技术团队孵化新的AI软件解决方案或者AI硬件产品。AI产品经理本身也只是产品经理的一种，并没有什么特殊性。只是这些年AI相对比较火，理解AI技术需要一定的技术门槛，和传统的交互产品经理、系统产品经理等对比起来入门门槛更高