您的業務將依靠數百種AI模型。這就是原因
在當今的科技環境中，正如企業經常為不同需求管理多個雲端服務和資料庫一樣，使用多種人工智慧模型來滿足不同用途的趨勢正在增長。一項針對超過1,000名IT決策者的近期調查顯示，最先進的人工智慧採用者目前同時管理數百個模型。
我們已進入被稱為「多模型人工智慧」時代。根據由Vultr贊助的S&P Global Market Intelligence調查，目前使用的AI模型平均數量為158個，預計明年將增至176個。
調查還發現，最先進的人工智慧用戶目前平均操作175個模型，預計在未來一年內將增長14%，達到200個模型。處於次高人工智慧成熟度的用戶預計模型數量將年增18%。此外，三分之二的受訪經理（66%）正在開發自己的模型或使用開源選項。
在不同應用中使用多個模型有其充分理由。例如，麻省理工學院的一項研究強調了一個系統，該系統使用語言、視覺和動作數據訓練三個模型，以協助機器人在家庭、建築和製造環境中規劃和執行任務。麻省理工學院的研究人員解釋說：「每個基礎模型捕捉決策過程的不同面向，並在決策時協同工作。」
這種趨勢正引領所謂的「集合」人工智慧方法，多個模型協同工作以產生輸出，正如Erica Dingman在MovableInk的文章中描述。「使用單一模型與集合模型的區別，就像比較獨奏小提琴與完整交響樂團，」她指出。「雖然每種樂器都有其價值，但它們一起創造出真正神奇的東西。」此外，使用多樣化的數據集並持續更新和訓練一組模型，可以幫助減輕或消除人工智慧輸出的偏差。
支持人工智慧模型的系統廣泛採用和多樣性正在推動這種擴散。根據S&P和Vultr的調查，人工智慧越來越多地部署在邊緣。「分佈式人工智慧架構，邊緣在跨越組織基礎設施的應用中扮演關鍵角色，很可能成為標準，」調查作者表示。大多數IT決策者（85%）認為這種轉變在他們的環境中可能或極有可能發生，其中32%認為這是「極有可能」。
調查確定了在人工智慧採用方面領先的組織，稱其擁有「變革性人工智慧實踐」。這些領導者中有半數在運營層面表現「顯著優於」行業同行。幾乎所有這些領導者報告稱，2022年至2023年的年度表現有所改善，涵蓋多項指標，包括客戶滿意度（90%）、收入（91%）、成本降低/利潤擴張（88%）、風險管理（87%）、市場推廣（89%）和市場份額（89%）。
在所有受訪組織中，人工智慧支出預計將超過一般IT支出。近九成企業（88%）計劃在2025年增加人工智慧支出，其中49%預計增幅為中等到顯著。
然而，人工智慧使用的快速增長帶來了挑戰，特別是有關現有IT基礎設施的問題。調查作者指出：「在高需求的人工智慧活動（如即時推理）方面，受訪者擔心當前基礎設施可能不足。」前三大問題包括CPU或GPU資源不足（65%）、數據本地化問題（53%）和儲存性能問題（50%）。
調查的定性數據也反映了這些擔憂，受訪者提到在公共雲中高容量GPU實例的調度延遲以及對數據可用性的潛在影響。此外，對基礎設施成本的擔憂日益增加。作者總結說：「一旦項目進入生產階段，成本往往成為更迫切的問題。歷史上，組織在準確預測這些成本方面一直面臨挑戰。」
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評論 (44)
0/200
![KennethJohnson]()
KennethJohnson
2025-08-14 21:00:59
It's wild how businesses are now juggling tons of AI models like they're cloud services! This article got me thinking—how do companies even keep track of all these models? 🤯 Sounds like a logistical nightmare, but super exciting for innovation!
0
![DavidAllen]()
DavidAllen
2025-08-04 14:01:00
Super interesting read! It’s wild to think businesses will juggle tons of AI models like they do cloud services now. Makes me wonder how they’ll keep all those models in sync without chaos. 🤯
0
![AlbertHernández]()
AlbertHernández
2025-07-31 09:41:19
It's wild to think businesses will juggle hundreds of AI models like they're spinning plates! 😅 Curious how they'll manage the chaos—any tips for keeping it all streamlined?
0
![StevenWilson]()
StevenWilson
2025-07-28 09:19:30
It's wild to think businesses will juggle tons of AI models like they do cloud services now! 🤯 I wonder how they'll manage the chaos—hope there's a smart way to keep it all in sync!
0
![MarkThomas]()
MarkThomas
2025-04-23 07:36:35
सैकड़ों AI मॉडल्स को मैनेज करना एक दुःस्वप्न की तरह लगता है, लेकिन यह टूल इसे संभव बनाता है! शुरुआत में थोड़ा ओवरव्हेल्मिंग होता है, लेकिन एक बार जब आप इसके आदी हो जाते हैं, तो यह काफी अच्छा होता है। बस चाहता हूँ कि इंटरफ़ेस थोड़ा और यूजर-फ्रेंडली हो। 😄
0
![RyanAdams]()
RyanAdams
2025-04-21 10:20:52
Gerenciar centenas de modelos de IA parece um pesadelo, mas essa ferramenta faz parecer possível! No início é um pouco esmagador, mas depois que você pega o jeito, é bem legal. Só queria que a interface fosse um pouco mais amigável. 😎
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在當今的科技環境中，正如企業經常為不同需求管理多個雲端服務和資料庫一樣，使用多種人工智慧模型來滿足不同用途的趨勢正在增長。一項針對超過1,000名IT決策者的近期調查顯示，最先進的人工智慧採用者目前同時管理數百個模型。
我們已進入被稱為「多模型人工智慧」時代。根據由Vultr贊助的S&P Global Market Intelligence調查，目前使用的AI模型平均數量為158個，預計明年將增至176個。
調查還發現，最先進的人工智慧用戶目前平均操作175個模型，預計在未來一年內將增長14%，達到200個模型。處於次高人工智慧成熟度的用戶預計模型數量將年增18%。此外，三分之二的受訪經理（66%）正在開發自己的模型或使用開源選項。
在不同應用中使用多個模型有其充分理由。例如，麻省理工學院的一項研究強調了一個系統，該系統使用語言、視覺和動作數據訓練三個模型，以協助機器人在家庭、建築和製造環境中規劃和執行任務。麻省理工學院的研究人員解釋說：「每個基礎模型捕捉決策過程的不同面向，並在決策時協同工作。」
這種趨勢正引領所謂的「集合」人工智慧方法，多個模型協同工作以產生輸出，正如Erica Dingman在MovableInk的文章中描述。「使用單一模型與集合模型的區別，就像比較獨奏小提琴與完整交響樂團，」她指出。「雖然每種樂器都有其價值，但它們一起創造出真正神奇的東西。」此外，使用多樣化的數據集並持續更新和訓練一組模型，可以幫助減輕或消除人工智慧輸出的偏差。
支持人工智慧模型的系統廣泛採用和多樣性正在推動這種擴散。根據S&P和Vultr的調查，人工智慧越來越多地部署在邊緣。「分佈式人工智慧架構，邊緣在跨越組織基礎設施的應用中扮演關鍵角色，很可能成為標準，」調查作者表示。大多數IT決策者（85%）認為這種轉變在他們的環境中可能或極有可能發生，其中32%認為這是「極有可能」。
調查確定了在人工智慧採用方面領先的組織，稱其擁有「變革性人工智慧實踐」。這些領導者中有半數在運營層面表現「顯著優於」行業同行。幾乎所有這些領導者報告稱，2022年至2023年的年度表現有所改善，涵蓋多項指標，包括客戶滿意度（90%）、收入（91%）、成本降低/利潤擴張（88%）、風險管理（87%）、市場推廣（89%）和市場份額（89%）。
在所有受訪組織中，人工智慧支出預計將超過一般IT支出。近九成企業（88%）計劃在2025年增加人工智慧支出，其中49%預計增幅為中等到顯著。
然而，人工智慧使用的快速增長帶來了挑戰，特別是有關現有IT基礎設施的問題。調查作者指出：「在高需求的人工智慧活動（如即時推理）方面，受訪者擔心當前基礎設施可能不足。」前三大問題包括CPU或GPU資源不足（65%）、數據本地化問題（53%）和儲存性能問題（50%）。
調查的定性數據也反映了這些擔憂，受訪者提到在公共雲中高容量GPU實例的調度延遲以及對數據可用性的潛在影響。此外，對基礎設施成本的擔憂日益增加。作者總結說：「一旦項目進入生產階段，成本往往成為更迫切的問題。歷史上，組織在準確預測這些成本方面一直面臨挑戰。」
Qodo與Google Cloud合作為開發者提供免費AI程式碼審查工具
Qodo，一家專注於程式碼品質的以色列AI編碼新創公司，與Google Cloud合作推出夥伴關係，以提升AI生成軟體的完整性。隨著企業越來越依賴AI進行編碼，對強大監督和品質保證工具的需求日益增長。Qodo執行長Itamar Friedman指出，AI生成程式碼現已成為現代開發的核心。「想像一個未來，AI撰寫所有程式碼；人類無法全部審查，」Friedman說。「我們需要系統確保程式碼符合預期價值
DeepMind的AI在2025年數學奧林匹克奪金
DeepMind的AI在數學推理上實現驚人突破，在2025年國際數學奧林匹克（IMO）奪得金牌，僅一年後即從2024年的銀牌躍升。此突破凸顯AI在解決需要人類創意的複雜抽象問題上的成長實力。本文探討DeepMind的轉型歷程、關鍵技術進展及此里程碑的廣泛影響。國際數學奧林匹克的重要性自1959年起，國際數學奧林匹克一直是全球頂尖的高中生數學競賽。它以代數、幾何、數論及組合數學的六道複雜題目挑戰參賽
AI驅動的視差製作工具：打造動態2.5D動畫
將靜態圖像轉化為引人入勝的2.5D動畫，使用Parallax Maker。此開源工具賦予藝術家和遊戲開發者為其作品注入深度與動態的能力。透過利用Stability AI API，Parallax Maker確保即使在普通硬體上也能實現流暢的工作流程。探索此工具的功能以及如何提升您的創意項目。主要亮點Parallax Maker是一個用於製作2.5D動畫的開源解決方案。它將圖像轉化為與Blender
2025-08-14 21:00:59
It's wild how businesses are now juggling tons of AI models like they're cloud services! This article got me thinking—how do companies even keep track of all these models? 🤯 Sounds like a logistical nightmare, but super exciting for innovation!
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2025-08-04 14:01:00
Super interesting read! It’s wild to think businesses will juggle tons of AI models like they do cloud services now. Makes me wonder how they’ll keep all those models in sync without chaos. 🤯
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2025-07-31 09:41:19
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2025-07-28 09:19:30
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2025-04-23 07:36:35
सैकड़ों AI मॉडल्स को मैनेज करना एक दुःस्वप्न की तरह लगता है, लेकिन यह टूल इसे संभव बनाता है! शुरुआत में थोड़ा ओवरव्हेल्मिंग होता है, लेकिन एक बार जब आप इसके आदी हो जाते हैं, तो यह काफी अच्छा होता है। बस चाहता हूँ कि इंटरफ़ेस थोड़ा और यूजर-फ्रेंडली हो। 😄
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2025-04-21 10:20:52
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