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英伟达近期的第四季度业绩令许多人震惊，作为芯片制造商，它报告了265%的年度收入增长，达到创纪录的水平。此外，按照普遍公认的会计准则（GAAP）算法，其收入增长了586%，自由现金流几乎增长了6.5倍。毫无疑问，英伟达的增长故事令人印象深刻。但问题仍在于：公司能否持续这种卓越的进展？

波士顿咨询集团（BCG）近期进行的一项调查显示，来自14个行业和50个市场的1,400位C级高管中，有85%计划在2024年增加对人工智能（AI）和生成AI的投资。这一重要数字超过了71%的受访者计划增加整体技术支出。此外，89%的受访高管将AI和生成AI排名为今年的前三大技术优先事项。他们对组织内AI采用进展的不满是显而易见的。

调查中一个显著的发现是，54%的高管预期今年从AI中实现成本节约。根据美国电话电报公司（Verizon Communications）首席执行官汉斯·韦斯特博格（Hans Vestberg）的说法，采用AI已经导致了整个过程的效率提高。生成AI取得的效率水平显著更高。

英伟达的首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）表达了他对加速计算和生成AI转折点的信念。这些技术在公司、行业和国家中的需求激增。戴尔科技首席运营官杰夫·克拉克（Jeff Clark）也证实，对图形处理器单元（GPU）的需求异常强劲，大多数客户仍处于AI旅程的初期阶段。

此外，英伟达的首席财务官柯蕾特·克雷斯（Colette Kress）强调，全球各国正在投资AI基础设施，支持以本地语言和支持本地研究和企业生态系统为目标制定大型语言模型的发展。

虽然预计英伟达的收入增长将继续，但其股价增长并不一定保证。目前股价已反映出对未来增长的高期望，引发对估值的担忧。然而，如果英伟达超出预期，并提供比预期更强劲的收入增长，股价可能会继续向上运行。投资者需要评估股票的潜在回报与当前估值之间的关系。

总而言之，鉴于对这些技术的需求不断增长，英伟达在AI和生成AI方面的增长前景仍然非常积极。然而，在做出任何投资决策之前，投资者应评估股价的估值和潜在风险。

常见问题解答

1. 英伟达的第四季度业绩如何？
英伟达报告称，其年度收入增长了265%，达到创纪录水平。按照普遍公认的会计准则（GAAP），其收入增长了586%，自由现金流几乎增长了6.5倍。

2. 多少比例的C级高管计划增加对AI的投资？
根据波士顿咨询集团的调查，85%的C级高管计划在2024年增加对AI和生成AI的投资。

3. 多少比例的受访高管将AI和生成AI排名为前三大技术优先事项？
89%的受访高管将AI和生成AI排名为今年的前三大技术优先事项。

4. 多少高管预计今年从AI中实现成本节约？
54%的高管预计今年从AI中实现成本节约。

5. 谁证实了对图形处理器单元（GPU）的强劲需求？
戴尔科技首席运营官杰夫·克拉克证实了对图形处理器单元（GPU）的强劲需求。

6. 全球正在做出哪些投资以支持AI基础设施？
全球各国正在投资AI基础设施，以支持以本地语言制定大型语言模型的发展，支持本地研究和企业生态系统。

关键术语

– AI：人工智能，模拟机器中的人类智能，能够执行通常需要人类智能的任务。
– 生成AI：AI的一个子类，侧重于机器能够生成数据或内容，如图像、文本或音乐，而无需明确编程以产生特定的输出。

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高功耗系统的高效液冷智能解决方案

随着处理器变得更加强大，它们产生的热量也越来越多。一些计算机爱好者选择液冷解决方案来有效地散热，从而提高系统性能并延长系统寿命。然而，升级到更高核心处理器可能会带来问题，因为散热器上的散热风扇可能需要频繁快速地加速以跟上增加的热量。

与其投资于新的散热系统，一位狂热的计算机建造者 [Cal] 发现了一个巧妙的解决方案，使用Python。他发现，主板上散热风扇的唯一触发器是CPU温度，这导致不必要和干扰性的风扇调整。为解决此问题，他开发了一个Python脚本，不仅考虑了CPU温度，还考虑了机箱温度和冷却液温度。

通过监控这些变量，他的控制回路智能地将CPU的多余热量分布到水冷器的热量储存器中，有效减少了频繁的风扇调整需求。这不仅优化了散热过程，还让风扇以更低的转速运行，降低了噪音，并减少了计算机机箱内的尘埃积聚。

[Cal] 的解决方案的一个显着优势是其适应性。虽然针对他的设置而设计，但该脚本可以很容易地修改为其他液冷计算机。此外，[Cal] 展示了使用Grafana监控系统变化，为用户提供了对其液冷系统性能的全面视图。

如果你更偏爱外观引人注目的散热系统，不要担心。有很多选择可将您的液冷设置变成客厅中引人注目的焦点。LED灯光的储液罐、透明管道和鲜艳的冷却液选项可以让您创造出一个外观吸引人的系统，与您房间的美学相得益彰。

总而言之，[Cal] 利用Python脚本的创新应用展示了如何提高高功率计算机中液冷系统的效率。通过考虑多个温度变量，他的解决方案减少了风扇的快速加速和噪音，同时保持了最佳的散热性能。无论您偏向于功能性还是美学外观，都有选项可满足您的需求。

常见问题解答：

Q：什么是液冷？
A：液冷是一种利用液冷剂将计算机组件（如处理器）散热的方法。

Q：为什么一些计算机爱好者选择液冷？
A：一些计算机爱好者选择液冷，因为它比传统的空气散热方法更有效地散热。这可以提高计算机系统的性能并延长寿命。

Q：升级到更高核心处理器可能会出现什么问题？
A：升级到更高核心处理器时，散热器上的散热风扇可能需要频繁快速地加速以应对产生的增加热量。这可能导致不必要的风扇调整，潜在地干扰系统。

Q：[Cal] 如何解决频繁风扇调整的问题？
A：[Cal] 开发了一个Python脚本，考虑了CPU温度、机箱温度和冷却液温度。该脚本智能地将CPU的多余热量分布到水冷器的热量储存器中，减少了频繁风扇调整的需求。

Q：[Cal] 的解决方案有哪些优势？
A：[Cal] 的解决方案优化了散热过程，让风扇以较低速度运行，减少噪音，并降低计算机机箱内尘埃的积聚。

Q：[Cal] 的解决方案是否适用于其他液冷计算机？
A：是的，[Cal] 的Python脚本可以轻松修改为其他液冷计算机，使其适应不同的设置。

Q：什么是Grafana？
A：Grafana是一个监控和可视化工具，[Cal]用于监控他的液冷设置中的系统变化。它为用户提供了对其散热系统性能的全面视图。

Q：液冷设置是否可以具有视觉吸引力？
A：是的，有各种选项可使液冷设置具有视觉吸引力。LED灯光的储液罐、透明管道和鲜艳的冷却液选项可以用来打造一个引人注目的中心。

Q：液冷的主要优势是什么？
A：液冷的主要优势在于其能够有效散热，从而提高计算机系统的性能并延长寿命。

相关链接：
最佳液冷机箱
最佳CPU散热器
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人工智能的崛起：揭秘虚幻与真相

媒体上每天都无法避免提到人工智能（AI）。就在不久前，这个术语还被局限在科幻领域，但现在它已经渗透到日常对话中，成为一个无处不在的话题。AI受欢迎程度的指数增长可以从其在搜索引擎结果页面上的压倒性存在中清楚地看到，甚至轻松超过了最轰动的名人新闻。

在一篇最近的文章中，华尔街日报标题为“糟糕的聊天机器人在网络上构成新威胁”，突出了与设计不佳的聊天机器人相关的潜在危险。虽然我没有深入探讨文章的具体内容，但标题本身暗示了对AI聊天系统的质量和安全性日益增长的关注。

随着世界变得更加连接，AI已经成为一个强大而具有变革力量的力量，已经渗透到从医疗保健和交通运输到教育和金融等各个行业。然而，随着这样快速的发展，误解和错误概念也不断蔓延。

与普遍观念相反，AI并不意味着完全取代人类的能力。相反，它通过自动化重复性任务和从大量数据中提供宝贵见解来增强和提升人类潜力。我们应该关注人类与AI之间的合作潜力，而不是设想一个机器统治人类的未来。

要完全理解AI的影响，必须消除不必要的恐慌，并拥抱知情的讨论。通过揭秘技术并探讨其伦理问题，我们可以确保AI被负责任和透明地开发和利用。

总之，媒体对AI的广泛报道反映了对这一开创性技术日益增长的好奇心和兴趣。虽然需要解决一些合理的担忧，但至关重要的是要以开放的心态对待AI，超越夸大的叙事，拥抱其为创新和解决问题提供的重要机遇。

常见问题:
1. 什么是AI？
AI代表人工智能。它指的是开发出能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统，如视觉感知，语音识别，决策和语言翻译等。

2. AI为何如此受欢迎？
AI因在日常谈话和媒体报道中的不断增加而受到欢迎。它因其自动化任务的能力，从数据中提供宝贵见解以及改变医疗保健，交通运输，教育和金融等各个部门的潜力而受到关注。

3. 与设计不佳的聊天机器人相关的潜在危险是什么？
根据华尔街日报的文章，设计不佳的聊天机器人可能在网络上构成新的威胁。虽然没有提及具体的危险，但它暗示了对AI驱动的聊天系统质量和安全性的担忧。

4. AI是否意味着完全取代人类的能力？
与普遍观念相反，AI并非旨在完全取代人类的能力。它的设计目的是通过自动化重复性任务和从大量数据中提供见解来增强和提升人类潜力。应该关注人类和AI之间的合作潜力。

5. 如何对待AI？
应该以开放的心态对待AI，专注于知情的讨论并消除不必要的恐慌。重要的是要揭开科技的神秘面纱，探索其伦理问题，并确保AI被负责任和透明地开发和利用。

定义:
– 人工智能（AI）：开发出能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。
– 聊天机器人：设计用于模拟人类对话的计算机程序，通常用于客户服务或信息检索目的。

建议的相关链接:
– IBM – 什么是人工智能？
– Forbes – 2019年的5个重要人工智能预测
– Wired – 什么是人工智能（AI）？… Read the rest

未来增长可考虑的3只有前景的量子股票

量子计算作为一种颠覆性技术正逐渐崭露头角，有潜力彻底改变各行各业。虽然人工智能一直主导着科技领域，但投资者开始探索其他领域，包括量子股票。量子计算可解决复杂问题并提高计算速度，有望为人工智能平台的增长提供补充。

以下是三只有前景的量子股票，投资者应考虑未来的增长：

1. 博思艾伦（Booz Allen Hamilton Holding，代码BAH）：
博思艾伦是一家领先的管理和技术咨询公司，专业从事机器学习、人工智能和量子计算。该公司在国防、情报和医疗等行业有着良好的声誉。博思艾伦的出色财务表现，包括营收增长和增强的韧性，使其成为寻找量子股票的投资者眼中的有吸引力的公司。

2. D-Wave Quantum（代码QBTS）：
D-Wave Quantum是量子计算系统、服务和软件市场的商业领导者。该公司提供端到端的量子计算应用开发工具和云服务。最近，D-Wave Quantum宣布推出“最具性能”的Advantage2™原型，拥有超过1,200个量子位（Qubit），旨在提供显著的性能增益。其财务表现也反映出强劲的增长，使其成为投资者的吸引选择。

3. 博通（Broadcom，代码AVGO）：
博通可能并非以量子公司而闻名，但其在该领域的投资表明其对新兴技术的承诺。该公司提供数据中心、服务提供商网络中数据移动的半导体解决方案和知识产权许可。博通与加州理工学院合作建立量子计算实验室，进一步展示了其对量子发展的兴趣。凭借其较好的财务表现和光明的未来前景，博通是寻找量子股票的投资者的可靠选择。

这三只量子股票为投资者提供了早期参与并潜在获利于未来增长的机会。量子计算有望在解决人工智能对能源需求的挑战中起着至关重要的作用，使其成为投资者应密切关注的领域。… Read the rest

固态半导体探测器全球市场将在未来几年稳步增长，这得益于技术进步和对高效可靠探测器需求的增加。这些探测器在医疗成像、工业应用、安全检测、军事技术等各行业中扮演着关键角色。

在医疗领域，固态半导体探测器在诊断成像技术如X射线和CT扫描中不可或缺。它们在放射治疗中的应用也促进了市场增长。此外，汽车、航空航天和电子等行业需要这些探测器进行无损检测和质量控制。

围绕核安全和安全问题的关注进一步推动了对固态半导体探测器的需求。这些探测器在国防和国土安全领域应用广泛，对监视和筛查系统发挥着至关重要的作用。此外，市场正见证对硅碳化物和氮化镓等先进材料的日益采用，这些材料提升了探测器的性能。

为满足不断增长的需求，主要市场参与者正在进行研究和开发，以提高固态半导体探测器的灵敏度和性能。AMETEK ORTEC、Micron Technology、HORIBA、Kromek集团和半导体设备（SCD）是市场上领先公司之一，以其创新和高质量产品而闻名。

人工智能和物联网技术在探测器中的整合预计将塑造市场格局，推动固态半导体探测器出现重大进展。这些探测器变得更小、更节能，能够提供更高分辨率和更快成像和检测能力。

总之，固态半导体探测器市场将经历稳定增长，得益于技术进步、在各行业中的日益采用以及主要市场参与者对创新的关注。… Read the rest

加利福尼亚男子声称人工智能制造了他在 Facebook 谋杀案中的自白
在一个令人不安的事件中，一名来自加利福尼亚的男子被指控谋杀一名女性并在 Facebook 上发布她死亡视频，现在声称他所谓的自白是人工智能（AI）技术的结果。马克·梅尔奇科夫在2023年7月因谋杀克拉里贝尔·埃斯特雷拉而被捕，这起令社区震惊的罪行是刺激人心的。但在最近的初步听证会上，梅尔奇科夫声称他的自白实际上是由人工智能生成的，这让当局感到震惊。

检方表示，在听证会上，梅尔奇科夫宣称他确实杀死了受害人，但他坚持称自白是人工智能生成的。这一怪异的主张让当局感到困惑，引发了对他陈述的真实性以及人工智能在刑事案件中的潜在作用的疑问。

在最初的事件中，警方通过一个在线目击者的举报获悉了这段令人发指的 Facebook 视频。该视频是由梅尔奇科夫上传的，他之后逃离了该地区。内华达官员协助追踪了他的位置，导致他在加州圣马特奥被捕。

当局尚未透露梅尔奇科夫和埃斯特雷拉之间的关系的性质，但地方检察官史蒂芬·沃格斯塔夫先前声称梅尔奇科夫在执行谋杀时表现出一种令人不安的自豪感。他在社交媒体上发布视频的事实可能会成为检察方案的因素，因为这表明他对人类生命的特别冷漠。

尽管梅尔奇科夫何时何地作出他所谓的人工智能生成的自白尚不清楚，但这一不寻常的主张引发了有关科技与罪案交集的重要问题。随着案件的进展，检方和辩护方都将需要认真考虑人工智能在确定真相以及对未来刑事调查可能产生的影响。… Read the rest

最近在沙特阿拉伯利雅得举行的DeepFest人工智能活动上发生了一起事件，引发了对人工智能机器人的边界和行为的争论。社交媒体上流传的一段视频显示，一款名为穆罕默德的完全自主人工智能机器人在采访期间似乎在对记者罗亚·卡森展开不当接近。

一些社交媒体用户指责该机器人为“变态”，而其他人则认为这可能是一场误会。穆罕默德的开发者QSS机器人公司澄清称，在审查事件周围的情况和录像后，机器人的行为在预期范围内。但是，他们强调将采取额外措施，以防止任何人过于接近机器人活动范围内。

有猜测称，穆罕默德可能只是在要求卡森向前走，因为该机器人被设计成能够使用两种语言并协助技术进步。DeepFest的组织者强调在演示期间保持与机器人相安全距离的重要性，强调他们致力于安全和福祉。

该事件引发了对人工智能机器人的行为和限制的更广泛讨论。在评估它们的行为是否得当的同时，同样重要的是考虑人类感知和解释的作用。随着机器人变得越来越自主，社会必须在技术进步和伦理实践之间找到微妙的平衡。

对DeepFest组织者来说，穆罕默德体现了沙特阿拉伯对创新的执着。然而，这一事件提醒我们，随着人工智能技术的进步，持续评估和更新管理自主机器人行为和互动的协议至关重要。通过开放对话、监管框架和开发者、用户以及政策制定者之间的合作，我们可以努力实现人类和以人工智能驱动的实体之间的和谐关系。

FAQ部分：
1. 在利雅得的DeepFest人工智能活动中发生了什么事件？
– 一起事件发生在一款名为穆罕默德的人工智能机器人在采访期间似乎不当地接近一名记者。

2. 社交媒体用户如何对此事件做出反应？
– 一些社交媒体用户指责该机器人为“变态”，而其他人认为这可能是一场误会。

3. 穆罕默德的开发者提供了什么澄清？
– 穆罕默德的开发者QSS机器人公司澄清称，在审查事件周围的情况和录像后，机器人的行为在预期范围内。然而，他们提到将采取额外措施，防止任何人在机器人规定活动范围内过于接近机器人。

4. 关于穆罕默德行为的猜测有哪些？
– 有猜测称穆罕默德可能只是在要求记者向前走，因为该机器人被设计成能够使用两种语言并协助技术进步。

5. DeepFest组织者对保持与机器人的安全距离有何重视？
– DeepFest组织者强调在演示期间保持与机器人的安全距离的重要性，并强调他们对安全和福祉的承诺。

6. 此事件引发了哪些更广泛的讨论？
– 此事件引发了对人工智能机器人的行为和限制的更广泛讨论。随着机器人变得更具自主性，如何在技术进步和伦理实践之间找到平衡成为一个问题。

关键术语/行话：
– AI：代表人工智能，指机器或软件展示的智能。
– 自主的：指机器或系统能够独立操作或功能而不需要人的干预。
– 双语的：能够流利理解并使用两种语言。

建议相关链接：
– QSS机器人公司（穆罕默德机器人的开发者QSS机器人公司官方网站）
– DeepFest（沙特阿拉伯利雅得DeepFest人工智能活动官方网站）… Read the rest

提升驾驶员安全：赋予AI外围视觉

随着技术的不断发展，科学家和工程师们不断寻找改进人工智能（AI）系统的新方法。一个重点领域是让AI模型更像人类一样看待世界，希望提升驾驶员安全性并深入洞察人类行为。

与人类不同，人工智能模型缺乏了解外围的能力。然而，麻省理工学院的一个研究团队在弥合这一鸿沟方面取得了重大进展。通过开发模拟外围视觉的图像数据集，他们已经能够训练AI模型在视野外侦测物体。

研究结果显示，通过使用这一数据集训练的AI模型在周边目标检测方面表现出改进。虽然这些模型仍然比人类表现更差，但这一发展奠定了未来AI感知领域的基础。

有趣的是，研究人员发现物体的大小和场景中的视觉混乱程度并没有显著影响AI模型的表现。这表明可能存在其他因素，表明当前模型中可能缺少某些基本要素。

研究报告的合著者之一、博士后瓦莎·迪蒂尔强调了需要揭示AI模型中确切缺失的内容。尽管已经取得了进展，但仍需努力实现与人类视觉感知密切相似的AI系统。

将AI模型赋予外围视觉，有望大大提高驾驶员安全性。通过为自动驾驶汽车配备这种功能，它们可以更有效地侦测接近的危险并预测人类驾驶员的反应。这项技术可能是实现完全自治的汽车所必需的关键组成部分，使其能够真正理解和像人类一样导航世界。

尽管仍需克服挑战，但具备外围视觉的AI系统的发展使我们离道路上更安全、更可靠的未来又近了一步。在这一领域的持续研究无疑会带来更多令人振奋的AI感知方面的革新。

常见问题 – 具有外围视觉的AI模型

1. 麻省理工学院进行的研究重点是什么？
麻省理工学院进行的研究侧重于通过开发模拟外围视觉的图像数据集，使AI模型更像人类一样看待世界。

2. 为什么AI模型缺乏看到外围物体的能力？
与人类不同，AI模型缺乏看到外围物体的能力。

3. 麻省理工学院的研究团队取得了什么进展？
麻省理工学院的团队通过训练这个开发的图像数据集的AI模型取得进展，使其能够在视觉外围检测物体。

4. 在检测外围物体方面，与人类相比，AI模型的表现如何？
受训练的AI模型展示出在外围物体检测方面的改进，尽管仍然比人类表现更差。

5. 物体大小和视觉混乱是否影响AI模型的表现？
有趣的是，物体的大小和视觉混乱并没有显著影响AI模型的表现，这表明可能有其他因素在起作用。

6. 为什么需要揭示AI模型中缺失的内容？
需要揭示AI模型中缺失的内容，因为尽管取得了进展，但仍需努力实现与人类视觉感知密切相似的AI系统。

7. 如何通过赋予AI模型外围视觉来提高驾驶员安全性？
通过赋予AI模型外围视觉，自动驾驶汽车可以更好地侦测接近的危险并预测人类驾驶员的反应，从而最终提高驾驶员安全性。

8. 具有外围视觉的AI系统可能的应用领域是什么？
具有外围视觉的AI系统在实现能够真正理解和像人类一样导航世界的完全自动驾驶汽车方面至关重要。

9. AI感知的未来会带来什么？
在这一领域的持续研究预计将会推动AI感知领域更多令人激动的革新。

关键词:
– 人工智能（AI）：使机器能够执行通常需要人类智能完成的任务的技术。
– 外围视觉：能够看到直线视野之外、朝向边缘或侧面的物体或运动的能力。
– 物体检测：识别和定位图像或视频中的物体的过程。

建议的相关链接：
– 麻省理工学院
– 人工智能新闻
– 自然杂志 – 人工智能… Read the rest

人工智能生成的图像在互联网上变得越来越流行，但随着它们的普及增加，对其真实性的担忧也随之出现。虽然一些个人利用人工智能生成的图像进行创意活动，但其他人会操纵这些图像来制作 deepfakes 和伪造视觉内容。然而，有几种方法可以区分人工智能生成的图像和真实图像。让我们探讨五种独特的辨别人工智能生成图像的方法。

1. 分析图像元数据
确定图像是否由人工智能生成的最简单方法之一是检查其元数据，包括标题、描述和标签。那些提供人工智能生成视觉内容的公司被鼓励公开披露其产品的来源。因此，如果图像在元数据中被标记或提及为人工智能生成的，那就是其来源的明确指示。

2. 发现物理失真
尽管人工智能技术增强了生成的图像的逼真程度，但仍存在瑕疵。可以通过观察图像中的物理失真来识别视觉错误，例如面部特征的不规则性、变形的物体或人为看起来的元素。这些缺陷通常源于机器学习算法的限制，使个人能够区分人工智能生成的图像和照片。

3. 检测乱码文本
人工智能算法经常生成现有内容的独特组合，导致无意义的文本。如果一幅图像显示的文本看起来难以理解或类似外星语，那很可能是一幅人工智能生成的图像。关注图像背景中的隐藏文本可以帮助检测此类图像。

4. 观察光线和阴影
人工智能生成的图像可能表现出不自然的光线或阴影，因为算法在尝试不同的视觉效果。这可能使场景看起来奇怪或超现实。通过观察光线和阴影的细节，可以通过发现不一致性或异常来识别潜在的人工智能生成的图像。

5. 利用人工智能检测软件
各种应用程序，如微软视频鉴别器和 Mayachitra 的 GAN 检测器，可以自动检测人工智能生成的视觉内容。虽然这些解决方案在所有场景中可能不完美，但人工智能技术的持续进步表明它们的性能将随时间改善。

随着人工智能生成的图像变得越来越普遍，具有辨别它们和真实照片的工具和技术变得至关重要。通过利用这些方法，个人可以在数字空间中更好地了解他们遇到的视觉内容的来源和真实性。… Read the rest

随着人工智能（AI）的重要性不断增长，建立信任成为确保大型语言模型（LLMs）的安全性和责任性的关键因素。Salesforce印度的CEO兼主席Arundhati Bhattacharya强调了在创建安全的AI模型和保护数据方面信任的重要性。

在印度加强对新AI模型发布的监管的同时，Bhattacharya强调了遵守政府规定和流程的必要性。Salesforce印度正在考虑建立一个符合政府要求并优先考虑合规性的公共部门AI倡议。

针对与AI相关的问题，Bhattacharya强调了Salesforce在AI模型达到最终阶段之前筛选和消除问题的承诺。这一优势源自Salesforce整合客户选择的AI模型并让其接受强大的信任层的方法。这种信任层确保他们的AI系统的任何输出都经过严格审查。

尽管目前政府的AI规定主要针对最终用户平台，Bhattacharya澄清了Salesforce作为云服务提供商，主要面向公司间互动而非个人消费者。通过允许客户携带自己的AI模型并创建一个信任层，Salesforce专注于数据安全和隐私保护。

为了履行对负责任AI的承诺，Salesforce推出了为企业AI设计的“爱因斯坦信任层”。这些功能的集合使公司能够通过将客户配置的数据蒙版和大幅增强对敏感信息的控制来受益于生成式AI。此外，从AI交互收集的审计跟踪和反馈数据被安全地存储在数据云中，提供便于报告和分析的易于访问性。

为了进一步增强AI的定制功能，Salesforce宣布推出Einstein 1工作室。这套低代码工具能够赋予管理员和开发人员定制Einstein Copilot（客户关系管理CRM的对话式AI助手）的能力，并将AI无缝嵌入各种应用程序，增强客户和员工体验。

通过优先考虑信任和合规性，Salesforce印度强调了建立安全和负责任的AI模型以保护数据并维护安全标准的重要性。

常见问题部分：

1. 大型语言模型（LLMs）的信任的重要性是什么？
– 建立信任对于确保大型语言模型的安全和责任至关重要。它有助于保护数据并促进安全的AI模型。

2. Salesforce印度如何优先考虑遵守政府规定？
– Salesforce印度正考虑建立一个符合政府要求并优先考虑合规性的公共部门倡议。他们强调遵守政府规定和流程的必要性。

3. Salesforce如何解决与AI相关的问题？
– Salesforce在AI模型达到最终阶段之前筛选和消除问题。他们整合客户选择的AI模型并让其接受一个强大的信任层，确保其AI系统的任何输出都经过严格审查。

4. Salesforce主要面向作为云服务提供商的是谁？
– Salesforce主要面向公司间互动而非个人消费者。他们专注于数据安全和隐私保护。

5. Salesforce推出的“爱因斯坦信任层”是什么？
– “爱因斯坦信任层”设计用于企业AI，并包括客户配置的数据蒙版和增强对敏感信息的控制等功能。它确保信任并使公司能够受益于生成式AI。

6. 爱因斯坦1工作室是什么？
– 爱因斯坦1工作室是Salesforce推出的一套低代码工具，它赋予管理员和开发人员定制Einstein Copilot（客户关系管理CRM的对话式AI助手）的能力，并在各种应用程序中无缝嵌入AI。

关键术语：

– 人工智能（AI）：在机器中模拟人类智能的技术，使其能够像人类一样思考和学习。

– 大型语言模型（LLMs）：经过大量文本数据训练的AI模型，用于产生类似于人类语言的内容。

– 合规性：遵守法律、规章和准则。

– 信任层：对AI模型的额外审核和安全措施，以确保其值得信赖和可靠。

– 数据安全和隐私：采取的措施，以防止数据被未经授权访问，确保隐私。

– 企业AI：为企业和组织设计的AI解决方案。… Read the rest