وفقا لتقرير صادر عن 36Kr ، أصدرت iAnalytics و JD Cloud مؤخرا "تقرير الاحتفاظ الذكاء الاصطناعي المتقدم في الصناعة المالية". يقدم التقرير تحليلا متعمقا لاحتياجات طاقة التخزين للمؤسسات المالية ، ويقترح أن بناء سعة تخزين متقدمة قابلة للاستخدام وذات مصداقية ويمكن التحكم فيها أمر لا بد منه للصناعة المالية لتنفيذ النموذج الكبير. يذكر أن JD Cloud بدأت البحث والتطوير في عام 2012 ، وتم إصدار JD Cloud Cloud Hai استنادا إلى الجيل الجديد من بنية التخزين رسميا في عام 2022. في الوقت الحاضر ، خدمت JD Cloud Yunhai Distributed Storage في بناء البنية التحتية للطاقة الحاسوبية على نطاق واسع للعديد من البنوك التجارية وشركات الأوراق المالية.

وفقا لتقرير IT House في 20 أكتوبر ، أصدرت جامعة ستانفورد مؤخرا النموذج الأساسي الذكاء الاصطناعي "مؤشر الشفافية" ، والذي يعد أعلى مؤشر منه هو Meta's Lama 2 ، لكن "الشفافية" ذات الصلة هي 54٪ فقط ، لذلك يعتقد الباحثون أن جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبا في السوق "تفتقر إلى الشفافية". يذكر أن البحث قاده ريشي بوماساني ، رئيس مركز أبحاث النموذج الأساسي HAI (CRFM) ، وحقق في أكثر 10 نماذج أساسية شعبية في الخارج. يعتقد ريشي بوماساني أن "الافتقار إلى الشفافية" كان دائما مشكلة تواجهها صناعة الذكاء الاصطناعي ، وفيما يتعلق بنموذج محدد "مؤشرات الشفافية" ، وجدت IT House أن محتوى التقييم ذي الصلة يدور بشكل أساسي حول "حقوق الطبع والنشر لمجموعة بيانات التدريب النموذجية" ، "موارد الحوسبة المستخدمة لتدريب النموذج" ، "مصداقية المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة النموذج" ، "قدرة النموذج نفسه" ، "خطر حث النموذج على إنشاء محتوى ضار" ، "خصوصية المستخدمين الذين يستخدمون النموذج" ، وما إلى ذلك ، ما مجموعه 100 عنصر. أظهر الاستطلاع النهائي أن Lama 2 من Meta تصدرت الشفافية بنسبة 54٪ ، في حين أن شفافية GPT-4 من OpenAI كانت 48٪ فقط ، واحتلت PaLM 2 من Google المرتبة الخامسة بنسبة 40٪.

وفقا لتقرير صادر عن منزل مشرف الموقع في 16 أكتوبر ، قالت شركة Hon Hai Precision Industry Co.، Ltd. (Hon Hai Precision) في بيان قبل بضعة أيام أنه كجزء من خطة التحول "3 + 3" الخاصة ب Hon Hai ، أطلق معهد Hon Hai Precision Research Institute مختبر الحوسبة الكمومية للمصيدة الأيونية أمس. يركز المختبر على توفير قوة الحوسبة الفعالة اللازمة لجيل جديد من التقنيات الذكاء الاصطناعي والمتعلقة بالسيارات. يذكر أن خطة "3 + 3" تشير إلى تطوير ثلاثة مجالات ناشئة - السيارات الكهربائية والروبوتات والصحة الرقمية - من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي وأشباه الموصلات وتقنيات الاتصالات.

وفقًا لتقرير صادر عن "مجلس الابتكار العلمي والتكنولوجي" في 14 أغسطس ، خفضت Hon Hai هدفها التشغيلي لهذا العام ، من الهدف الأصلي المتمثل في الحفاظ على نفس المستوى كما في العام الماضي ، إلى انخفاض طفيف. أشار ليو يانجوي ، رئيس مجلس إدارة شركة Hon Hai ، إلى أن النصف الثاني من العام سيدخل موسم الذروة التقليدي ، وستظل قوة انتعاش السوق غير واضحة. تعافي صناعة الكمبيوتر الشخصي بطيء ، ومن المتوقع أن تبدأ في التعافي في النصف الثاني من العام. ومع ذلك ، لا يزال بإمكان خوادم الذكاء الاصطناعي (AI) أن تنمو بقوة ، ولا يزال الطلب من مزودي الخدمات السحابية ينمو ، لكن الأنواع الأخرى من المنتجات في السحابة لم تشهد أي تحسن.

وفقًا لتقرير جينشي في 23 مايو ، أعلن الموقع الرسمي لمجموعة Hon Hai Technology Group أن معهد أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لمعهد أبحاث Hon Hai وجامعة City of Hong Kong قد أطلقوا بشكل مشترك جيلًا جديدًا من نموذج التعلم العميق "QCNet" لـ توقع مسار القيادة الذاتية لأول مرة. وفقًا للتقارير ، يمكن لـ QCNet التقاط العديد من النوايا المحتملة للمركبات في بيئات الطرق المعقدة ، والتنبؤ بمسار الحركة في غضون 6 إلى 8 ثوانٍ في المستقبل على مسافة طويلة ، والتنبؤ بدقة بأهداف متعددة في المشهد في نفس الوقت ، ويمكن التشفير تمت زيادة كفاءة المعالج بأكثر من 85٪.