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11 小时
马斯克挑起富豪争宠泥浆战 川普坐收5000亿渔利
川普本周二宣布支持OpenAI、甲骨文(Oracle)和软银(Softbank)一项四年内投资高达5000亿美元的人工智能合作计划,但马斯克(Elon Musk)随即对此表示质疑。有媒体说,这是马斯克向川普(Donald Trump)支持的计划 ...
财富中文网
16 小时
马斯克拆台“星际之门”:根本没有钱
马斯克的公然唱反调,也表明他与特朗普之间出现了罕见的分歧。要知道,马斯克一向是力挺特朗普的,他先是在竞选中为特朗普豪掷2.7亿美元,然后又在特朗普的新政府里扮演了重要角色。
美国之音
19 小时
特朗普打造“星际之门” 中国能否接得住招?
美国总统唐纳德·特朗普(Donald Trump)重返白宫后宣布的第一个投资重头戏便在美中两国竞争激烈的人工智能(AI)领域上演。由多家企业联合打造、耗资数千亿的“星际之门”(Stargate)项目将聚焦数据中心建设,目标是要将美国建立成一个“算力帝国”。专家说,美国智能算力的显著提升将拉大其相对中国在AI技术上的优势。但也有迹象显示,中国正在通过开源技术,在关键AI技术指标上赶超美国企业。
2 天
《金融时报》报道证实马斯克说法 OpenAI的“星际之门”项目资金不足
根据《金融时报》的报道,美国政府为 OpenAI 建设数据中心的大型基础设施项目--"星际之门"(Stargate)缺乏完整的开发计划,而且尚未获得资金。 在 OpenAI、软银、中东人工智能基金 MGX 和其他公司的支持下,Stargate ...
2 天
【一周科技动态】微软才是Stargate躺赚赢家?市场看好财报后稳坐 ...
本周Trump就职仪式吸引了全球目光,进入2.0时代,一上任就发布了相当多的政策,但目前来看与其此前公布的没有太大意外,市场也有一定预期。除了对移民、能源、数字货币等行业显而易见的变化之外,还喊话了美联储要求“降息”(尽管不太可能成功,美联储是独立的 ...
3 天
特朗普对马斯克和阿尔特曼的Stargate骂战不以为意
美国总统唐纳德·特朗普 (Donald Trump)对埃隆·马斯克 (Elon Musk)和山姆·阿尔特曼 (Sam Altman)之间的口水战不以为意,此前这两位科技大佬围绕一项据称将耗资5,000亿美元的人工智能 ...
Radio France Internationale
3 天
马斯克向特朗普支持的AI计划泼冷水:“他们实际上没有钱”
美国媒体CNN引述一位熟悉“星际之门计划”的消息人士称,马斯克的说法并不属实。根据软银最新的财报,该公司现金余额为243亿美元,并且有足够的资金能力承担更多债务来支持该计划,并且具备获取更多资本的能力。
美国之音
4 天
特朗普总统在白宫与企业高管一道彰显5千亿美元AI投资
美国总统特朗普1月21日宣布启动一个投资规模达5千亿美元的人工智能(AI)基础设施项目。特朗普当天在白宫与OpenAI、甲骨文和软银集团的高管举行了会晤。他说,这个被称为“星际之门”的投资项目将在德州建造人工智能研发所必需的数据中心和发电设施。详细: ...
11 天
特朗普与马斯克等会晤,微软800亿美元打造 AI 数据中心
根据微软的声明,会议中提到公司计划在全球范围内投资800亿美元用于人工智能数据中心的建设,其中超过500亿美元将用于美国本土,预计将为美国创造大量就业机会。微软的总裁布拉德・史密斯(Brad Smith)也参与了此次会议,特朗普的竞选搭档 JD・万斯 ...
香港財華網(財華社)
12 天
2024 Hurun Global 1000
MICROSOFT OVERTOOK APPLE TO BECOME THE WORLD'S MOST VALUABLE COMPANY, WORTH US$3.4 TRILLION, UP 34%, ON THE BACK OF AI AND ...
Nanyang Siang Pau
15 天
多名科企巨头出席总统就职典礼 被视为向特朗普“投诚”
(华盛顿11日讯)特朗普将于1月20日就任美国新一任总统,据报多间科技企业的掌舵人已经确认出席总统就职典礼,被视为向特朗普“投诚”,试图加强与“狂人总统”的关系。 外电综合消息指,已经确认出席的有OpenAI总执行长奥特曼、Meta总执行长扎克伯格,Coinbase总执行长布赖恩·阿姆斯特朗。Uber总执行长多拉霍斯劳沙希则将出席周边庆祝活动。
IT之家
22 天
AI 编程能力哪家强?阿里通义千问 Qwen 推 CodeElo 基准,OpenAI o1-mini ...
测试结果 在对 30 个开源 LLM 和 3 个专有 LLM 进行测试后,OpenAI 的 o1-mini 模型表现最佳,Elo 评分为 1578,超过了 90% 的人类参与者;开源模型中,QwQ-32B-Preview 以 1261 分位居榜首。 然而,许多模型在解决简单问题时仍显吃力,通常排名在人类参与者的后 20%。
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