B2轟炸機技術參數
B-2幽靈戰(zhàn)略轟炸機是美國空軍的頂級轟炸機。
作為一種多用途轟炸機，它能夠運載常規(guī)彈藥和核彈藥。在不加油的情況下，它的航程大約是6000海里（9600公里）。B-2的隱身性能源于其紅外、聲學、電磁、視覺及雷達等多重信號特征的同步降低。這些特征使其能夠有效規(guī)避先進防御系統(tǒng)的探測、追蹤和攻擊。
美國空軍官方簡報報道，憑借飛翼式氣動布局、復合材料機身及特殊涂層技術，B-2轟炸機可突破以往堅不可摧的防空體系，“在全球任何區(qū)域快速投送毀滅性火力”。（美國空軍官網（AF.mil））
飛行路線
隨著”午夜鐵錘”行動于周六啟動，數架B-2轟炸機從密蘇里州基地起飛后被偵測到向關島方向移動——專家原以為這只是美國為可能打擊伊朗進行的預先部署。
但美軍于周日披露，這實為佯動部隊。真正的7架蝙蝠翼B-2隱身轟炸機悄然向東飛行18小時，全程保持通訊靜默并實施空中加油，始終未被偵測。
當機群逼近伊朗空域時，美軍潛艇率先發(fā)射逾20枚“戰(zhàn)斧”對地巡航導彈。同時，戰(zhàn)斗機群作為誘餌前出，為轟炸機清掃可能遭遇的伊朗戰(zhàn)機和導彈威脅。
據兩名知情人士透露，美軍在對伊朗核設施的空襲中動用了GBU-57A/B型“巨型鉆地彈”（MOP）——俗稱“掩體炸彈”。
根據美國空軍官方簡報，這種重達13.6噸（裝藥量2.7噸）的鉆地彈專為”摧毀敵方深埋于堅固工事內的大規(guī)模殺傷性武器”而研制。目前尚不清楚具體投擲數量，此次行動也標志著該型炸彈首次投入實戰(zhàn)。
值得注意的是，美軍現役僅B-2“幽靈”隱身轟炸機具備搭載此型炸彈的能力。美國有線電視新聞網周六證實，本次行動確實出動了B-2機群。
美國總統(tǒng)唐納德·J·特朗普表示： “我們已完成對伊朗福爾多、納坦茲及伊斯法罕三處核設施的成功打擊。所有戰(zhàn)機均已撤離伊朗領空——其中福爾多主設施遭受了炸彈的主要攻擊。美軍全體作戰(zhàn)機組正在安全返航。
聲明：部分圖文來源網絡
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案例背景?：五一假期前夕，多家平臺出現酒店以“系統(tǒng)錯誤”為由強制取消低價訂單，隨后以4-5倍高價重新上架。社交平臺相關維權帖文超2000篇，涉及貴陽、成都等多地商家。
輿情監(jiān)測系統(tǒng)抓取社情民意的核心路徑可分為目標設置、傳播渠道選擇、預警響應閉環(huán)三大環(huán)節(jié)，以下為具體實施策略與技術要點：
一、監(jiān)測目標定向
關鍵詞矩陣構建?核心詞庫：涵蓋民生熱點領域（如“醫(yī)保改革”“拆遷補償”）及地域標簽（如“XX市老舊小區(qū)改造”）；重點關注教育、醫(yī)療、住房等民生領域高頻詞匯
特別留意”又漲價””沒人管”等情緒化表達
網絡熱詞（如“躺平式干部”）等隱性民意表達形式；
二、傳播渠道選擇
主抓本地論壇、市民熱線、問政平臺等直接反饋渠道
重點關注抖音同城、微信等社交平臺
定期梳理轄區(qū)重點自媒體賬號清單
通過IP定位篩選屬地化社交媒體發(fā)言
重點監(jiān)控屬地政務新媒體矩陣（微信服務號、抖音號）及本地論壇（如“XX貼吧”）
三、預警響應閉環(huán)
?分級預警體系?預警級別觸發(fā)條件響應機制：
黃色負面情緒占比>30%生成《潛在風險提示單》
橙色話題3小時熱度增幅>200%啟動多部門聯席會議
紅色出現群體性事件關鍵詞直報主要領導并同步網信部門
四、總結建議
典型案例分析
建立優(yōu)秀處置案例庫（含事件經過、處置措施、效果評估）
定期復盤突發(fā)事件處置過程
總結不同類型輿情的處置模板
部分信息來源網絡，如有侵權請聯系刪文
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]]>1、天頌科技
突破境外數據采集限制，有數據源覆蓋，提供品牌形象報告與輿情定期追蹤，專注全球化企業(yè)輿情服務。
2、識微科技
聚焦企業(yè)輿情監(jiān)測，實時覆蓋全網新聞、社交平臺及論壇等多元場景，提供危機預警和深度態(tài)勢分析，幫助用戶快速把握市場商機與口碑動態(tài)。
3、樂思軟件
被《網絡輿情信息監(jiān)測軟件盤點》列為綜合性輿情工具，支持媒體分析、傳播路徑追蹤及地域輿情洞察，客戶反饋評分為9分（滿分10分）
4、知微數據
覆蓋全平臺數據，結合人工智能技術提供情報感知與分析服務，長期服務于頭部企業(yè)，通過精準行業(yè)畫像賦能商業(yè)決策。
5、軍犬輿情
融合搜索引擎與自然語言處理技術，主打實時監(jiān)測與熱點事件追蹤，支持定向推送和預警功能，適用于品牌輿情與競品分析需求。
6、融文輿情
面向品牌商情監(jiān)測，支持新聞與社交媒體的實時覆蓋，整合輿情態(tài)勢感知與商情洞察功能，尤其擅長媒體曝光量監(jiān)測。
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?智能決策中樞：樂思輿情監(jiān)測系統(tǒng)的核心價值
圖片來源deepseek截圖
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好用的輿情監(jiān)測系統(tǒng)，都需要具備哪些特點？
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從業(yè)六年，在此淺略分享品牌口碑維護、產品跟蹤監(jiān)測的方法技巧有哪些？
熟練使用關鍵詞在媒體平臺搜索信息的能力：除了輿情監(jiān)測系統(tǒng)加持以外，需要結合手動搜索獲取境內外信息。不過，近年來，隨著輿情采集技術的更新迭代，大多通過采集系統(tǒng)都能展現出來，人力搜索僅限個別時候作為補充能力。
構建全域監(jiān)測網絡：覆蓋微博、微信、抖音、小紅書等主流社交平臺，同步關注新聞門戶、垂直論壇、行業(yè)博客。這里就可以利用輿情監(jiān)測軟件，比如樂思軟件是一個不錯的選擇。
持續(xù)監(jiān)測和評估：輿情態(tài)勢并非一成不變，因此持續(xù)監(jiān)測和評估至關重要。輿情監(jiān)測是一個持續(xù)的過程，應該定期的進行監(jiān)測。來觀察正面、負面的平論是否有所變化。需要根據輿情變化及時調整應對策略，持續(xù)監(jiān)測和評估貫穿輿情處理全過程，確保對輿情的把控始終準確到位。
制定科學監(jiān)測機制 設定動態(tài)監(jiān)測頻率，深挖輿情核心價值：重大事件實時追蹤，日常運營按小時/日定時巡檢。同時建立輿情分級響應體系：紅色預警（重大負面）：1小時內發(fā)聲，啟動緊急公關預案 ； 橙色預警（潛在風險）：24小時內介入，主動引導輿論；黃色預警（總結趨勢）：按日、周、月或季度總結負面發(fā)展趨勢，把握公眾情緒走向，形成內部規(guī)則制定參考或改進方向。
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輿情監(jiān)測： 企業(yè)口碑輿情全網監(jiān)測，市場行情動態(tài)實時掌控
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面對繁雜的海量信息，僅通過人工收集企業(yè)負面信息，難以保證效率和全面性，因此企業(yè)可借助智能工具高質、高效地完成該任務
一、設定關鍵詞
確定企業(yè)相關的信息標志：如企業(yè)名、品牌名、產品名、高管名、高校名、組織機構等；添加負面相關詞匯，除了企業(yè)標志性詞匯外，還應加入一些企業(yè)相關負面情境詞匯，如“投訴”“欺詐”“事故”“召回”等，以更廣泛地捕捉潛在負面信息
二、配置參數
確定關鍵詞后，同時可匹配標題、全文、圖片識別、視頻識別和音頻識別搜索，也可以根據信息發(fā)布地域和特定作者匹配獲取。通常可選擇全網收集，統(tǒng)一監(jiān)測數據源范圍:確定要從哪些平臺獲取數據。也可根據個性化需要，對新聞網站、短視頻APP、論壇、公眾號以及境外媒體及社交網站等定制性搜索信息。
三、實時監(jiān)控及預警
監(jiān)測過程中可以隨時查看最新采集到的數據流，了解當前網絡上關于目標關鍵詞輿論趨勢。系統(tǒng)通過AI 情感判斷，將負面信息判定為疑似負面信息，快速鎖定價值負面信息。同時通過后臺設置，及時推送到用戶手機端。
四、查看分析報告
定期或按需生成詳細的輿情分析報告，包括但不限于趨勢圖、情感傾向分布、熱點話題排行等內容；也可根據某一時間段內需要建立專題監(jiān)測，形成專題分析報告。支持將原始數據及分析報告以Exce1、PDF、PPT、word或鏈接等多種格式導出，便于進一步研究或存檔。
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]]>一、建立預防機制：從根源減少輿情風險
- 強化合規(guī)經營與內部管理
- 嚴格遵循監(jiān)管要求：定期自查收費、抄表、設備維護等環(huán)節(jié)，避免因操作失誤（如違規(guī)估抄、計費混亂）引發(fā)爭議。
- 完善員工培訓體系：針對服務意識、溝通技巧、應急處理開展常態(tài)化培訓，杜絕類似“死了會賠”等冷漠言論。例如，可引入類似時新科技與左躍教授合作的危機管理培訓課程，提升關鍵崗位人員的專業(yè)能力。
- 優(yōu)化技術設備管理：確保燃氣表、管道等設備質量與數據透明，避免因“換表后費用暴漲”等技術問題引發(fā)質疑。
- 構建用戶溝通渠道
- 主動收集用戶反饋：通過線上平臺、社區(qū)聯絡等方式定期調研用戶需求，及時解決燃氣費用異常、設備故障等高頻問題。
- 建立服務評價機制：將用戶滿意度納入績效考核，倒逼服務質量提升。
二、健全監(jiān)測體系：提前預警與快速響應
- 部署輿情監(jiān)測工具
- 使用如樂思網絡輿情監(jiān)測系統(tǒng)等工具，實時跟蹤全網與燃氣相關的討論熱點，尤其關注社交媒體、論壇等用戶活躍平臺。
- 設置關鍵詞預警（如“燃氣費異常”“燃氣表故障”），確保在負面輿情發(fā)酵初期即可介入。
- 分層分級響應機制
- 根據輿情熱度劃分風險等級：一般投訴（如單戶費用問題）由客服部門直接處理；重大危機（如群體性投訴或安全事故）需啟動跨部門協(xié)作預案。
- 建立24小時應急值班制度，確保突發(fā)事件發(fā)生后1小時內形成初步應對方案。
三、優(yōu)化應對策略：透明溝通與責任擔當
- 快速調查與信息公開
- 第一時間回應質疑：如重慶燃氣事件中，聯合調查組通過兩場發(fā)布會快速公布調查結論，有效平息輿情。企業(yè)應主動發(fā)布階段性進展，避免“擠牙膏式”回應加劇公眾不信任。
- 數據化澄清爭議：針對計量質疑，可邀請第三方機構檢測并公開燃氣表數據，通過可視化圖表（如用氣量對比、計費邏輯）增強說服力。
- 情感化溝通與責任落實
- 高層出面道歉：企業(yè)負責人需直接表態(tài)，如重慶燃氣總經理被免職后，整改專班介入以體現重視。避免僅由基層員工或聲明敷衍。
- 明確整改時間表：公布問題解決的具體步驟和期限，如“7日內完成用戶退費”“1個月內全面排查管道隱患”。
四、深化整改機制：避免輿情反復
- 系統(tǒng)性整改而非表面應付
- 針對問題根源制定長效措施：如重慶燃氣因“抄表力量不足”導致錯漏，需擴充專業(yè)團隊并引入智能抄表技術。
- 定期公布整改進展：通過官網、媒體通報階段性成果，重建公眾信心。
- 引入外部監(jiān)督力量
- 邀請人大代表、媒體或用戶代表參與整改監(jiān)督，增強公信力。
- 與行業(yè)協(xié)會合作開展合規(guī)評估，對標行業(yè)最佳實踐。
五、借鑒典型案例：從失敗中總結經驗
- 重慶燃氣事件的教訓：
① 漠視用戶訴求：初期推諉導致輿情升級，應建立“首問負責制”，確保用戶投訴直達決策層。
② 整改流于形式：兩次被罰810萬元卻問題反復，需將整改納入管理層KPI，實行“一票否決”。
③ 缺乏輿情預判：未從2024年事件中吸取教訓，應建立案例庫并模擬演練危機場景。 - 正面案例參考：
聯合調查組通過“快速調查+透明發(fā)布”平息輿情，企業(yè)可學習其高效協(xié)同與信息公開機制。
六、結語
燃氣企業(yè)需認識到，輿情管理本質是民生責任的外化體現。唯有以用戶為中心，通過預防、監(jiān)測、應對、整改的全流程閉環(huán)管理，才能將危機轉化為重塑公信力的契機。重慶燃氣等事件的反復警示：敷衍的道歉無法挽回信任，只有刀刃向內的改革和切實行動，才能守住民生企業(yè)的底線。
轉自： 微信公眾號（天然氣智庫Plus）
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藍鯨新聞1月7日訊（記者 朱俊熹）當地時間1月7日，為期4天的“科技春晚”CES 2025拉開帷幕。在一眾演講嘉賓中，打頭陣的是芯片巨頭英偉達的創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛。他身著材質亮眼、浮夸的皮衣登臺，笑稱這畢竟是在拉斯維加斯，還詢問觀眾是否喜歡他的皮夾克，現場氣氛熱烈。
美股開盤后，英偉達股價再創(chuàng)新高，報153.05美元/股。公司市值達3.74萬億美元，超越蘋果登頂全球市值最高的公司。而這只是英偉達過去幾年輝煌業(yè)績的一個切面，憑借其高性能GPU芯片，英偉達已成為AI浪潮的最大受益者。其增長趨勢在新的一年未見放緩，微軟等巨頭新財年預計將繼續(xù)投入800億美元在AI數據中心的建設上。
在CES主題演講中，黃仁勛帶來了備受期待的GeForce RTX 50系列GPU。該系列消費級GPU主要面向游戲玩家、創(chuàng)作者和開發(fā)者，采用了與其數據中心AI處理器相同的Blackwell架構。英偉達稱，Blackwell融合了AI驅動的神經渲染和光線追蹤，在游戲中帶來電影級的材質與燈光。
RTX 50系列售價從549美元到1999美元不等。其中高配置版5090、5080 GPU將于1月30日上市，低配置版5070 Ti、5070 GPU將于2月開始發(fā)售。
黃仁勛還將另一項重磅產品留到了演講的最后——全球最小的AI超級計算機。據官方現場演示，該款Project DIGITS計算機僅手掌大小，在使用時可放置在桌面上。它面向全球AI研究人員、數據科學家和學生，由標準電源插座供電，但可提供千萬億次的AI計算性能，用于原型設計、微調和運行大型AI模型。
“它基于我們一直在開發(fā)的一款秘密芯片，叫做GB 10，這是我們生產的最小的Grace Blackwell芯片。”黃仁勛介紹稱。Project DIGITS超級計算機將于5月上市，起售價為3000美元。
圖片來源：英偉達截圖
此外，黃仁勛還公布了一系列新的產品與進展，涵蓋AI產業(yè)上下游。例如基于Llama的Llama Nemotron系列AI模型，主要用于幫助開發(fā)者創(chuàng)建和部署AI代理（智能體）。以及包括世界基礎模型在內的Cosmos平臺，能夠生成海量逼真的、基于物理的合成數據，用來訓練和評估機器人、自動駕駛汽車等物理AI系統(tǒng)。
黃仁勛每一次亮相都會大談AI信仰、對未來演變的預見，此次CES也不例外。他提到“AI PC正在來到你家中”、“自動駕駛將可能成為第一個價值數萬億美元的機器人產業(yè)”、“機器人的ChatGPT時刻即將到來”。而這其中繞不開對英偉達芯片等產品的需求，其基建正在深入汽車、機器人、工業(yè)等多個領域。
以下是黃仁勛演講內容節(jié)選，在保證原意下經藍鯨新聞刪減調整。
黃仁勛：
歡迎來到CES！你們來到拉斯維加斯興奮嗎？
你們喜歡我的夾克嗎？我想和Gary Shapiro（消費者技術協(xié)會首席執(zhí)行官兼副主席）的風格相反。畢竟，我在拉斯維加斯。如果這行不通，如果你們都反對，那就習慣吧。我真心覺得你們得接受這個事實。再過一個小時左右，你們就會喜歡上它了。
回顧非凡的AI旅程
這是一段非凡的旅程，跨越了不平凡的一年，始于1993年。通過NV1，我們的目標是創(chuàng)造一種能做普通計算機做不到的事情的機器。NV1讓在個人電腦中擁有游戲主機成為了可能。我們的編程架構叫UDA，后來才加上了字母C，但UDA代表的是統(tǒng)一設備架構。第一個使用UDA的開發(fā)者，以及首個在UDA平臺上運行的應用程序，便是世嘉的《VR戰(zhàn)士》。
六年后的1999年，我們發(fā)明了可編程GPU，開啟了20多年的驚人進步。這款革命性的處理器，被稱為GPU，成就了現代計算機圖形學的基礎。如今30年后，世嘉的《VR戰(zhàn)士》已經達到了電影級的水準。而即將發(fā)布的新虛擬項目，更是讓人期待不已，簡直令人難以置信。
1999年之后的六年，我們發(fā)明了CUDA，它使我們能夠以一組豐富的算法來解釋和利用GPU的可編程性，進而實現其潛力。CUDA最初很難解釋，并且花了相當長的時間去發(fā)展，實際上，我們花費了大約六年的時間。直到2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton發(fā)現了CUDA，并利用它進行AlexNet的訓練。從那時起，AI的歷史就已發(fā)生了根本性的轉變。
自那時以來，人工智能的發(fā)展速度飛快。憑借感知AI，我們能夠理解圖像、文字和聲音；隨著生成式AI的發(fā)展，我們能夠生成圖像、文字和聲音。而現在，代理AI不僅能感知、推理、規(guī)劃，還能行動。接下來，我們將進入下一個階段，其中一些我們今晚將討論的內容，便是物理AI。
接著在2018年，發(fā)生了一些不可思議的事情。谷歌發(fā)布了Transformer，這一技術讓AI領域真正迎來了飛躍。正如大家所知，Transformer徹底改變了人工智能的格局，甚至改變了計算的格局。我們意識到，AI不僅僅是一個新的應用領域和商業(yè)機會，更重要的是，Transformer推動的機器學習將徹底重塑計算的方式。
如今，計算在各個層面都發(fā)生了革命性變化，從手動編寫的CPU指令，到如今人類使用的軟件工具。我們現在擁有可以創(chuàng)建和優(yōu)化神經網絡的機器學習，這些網絡運行在GPU上，并推動人工智能的進步。技術棧中的每一層都經歷了翻天覆地的變化，短短12年內，我們見證了不可思議的轉型。
如今，我們幾乎可以理解任何形式的信息。你肯定見過文本、圖像和聲音等內容，但不僅僅限于這些，我們還能夠理解氨基酸和物理現象。我們可以解讀這些信息，翻譯它們并生成新的內容。應用的可能性幾乎是無限的。
實際上，幾乎所有AI應用都可以通過這三個基本問題來推測：它學習時輸入的模態(tài)是什么？它將信息轉化成了什么模態(tài)？它正在生成什么模態(tài)的信息？只要你問這三個基本問題，幾乎每一個應用的核心都能被揭示。
因此，每當你看到一個又一個以AI為驅動和核心的應用時，始終不變的概念便是：機器學習改變了每個應用的構建方式，改變了計算的方式，甚至超越了GPU本身的可能性。在許多方面，所有這些與AI相關的技術，都由GeForce構建而成。GeForce讓AI走向大眾，而今天，AI正回歸GeForce。
圖片來源：英偉達截圖
算力需求依然迫切，Blackwell全面投產
整個行業(yè)都在追趕并競相擴大AI的規(guī)模。Scaling Law是一個經過幾代研究人員與業(yè)界驗證的經驗法則。它表明，隨著訓練數據量的增加、模型規(guī)模的擴大，以及計算能力的提升，AI模型的有效性與能力也將不斷增強。因此，規(guī)模定律的有效性是持續(xù)存在的。
更為驚人的是，互聯網每年生成的數據量大約是上一年數據的兩倍。我預測，在未來幾年，全球人類所生成的數據總量將會超過人類歷史上所有數據的總和。我們依舊在生成海量數據，且這些數據變得更加多模態(tài)，包括視頻、圖像和聲音等。這些數據無疑為AI提供了豐富的訓練基礎和核心素材。
然而，除了Scaling Law之外，還出現了兩條新的規(guī)模定律，它們各自有著直觀的意義。
第二條Scaling Law被稱為后訓練Scaling Law。這條定律依托于強化學習和人工反饋等技術手段。基本上，AI會根據人類的查詢生成答案，而人類則給予反饋，從而促進AI在特定領域的能力提升。它們可以在特定領域進行微調，使其更擅長解數學題、推理等方面。這個過程就像是學生在學校學習后，導師或教練給你反饋，幫助你改進自己。
此外，還擁有強化學習的AI反饋，以及合成數據生成。這些類似于自我練習時，你知道某個問題的答案，會繼續(xù)嘗試直到答對。AI可能需要解決一個復雜且可驗證的難題，諸如證明某個定理或解決幾何問題。通過強化學習，它將學會如何更好地改進自己。盡管這一過程計算量龐大，但最終能夠產生極為出色的模型。
第三條Scaling Law則與所謂的“測試時間scaling”相關。測試時間scaling指的是在AI應用時，它能夠智能地分配資源，而不僅僅是改進其參數。AI能夠決定使用多少計算量來生成它想要的答案。
推理就是這種思維方式的一部分。與直接推理或一次性回答不同，AI可能會進行長時間思考，將問題分解為多個步驟，生成不同的思路并加以評估。當前，測試時間scaling已被證明是極其有效的。
隨著這些技術的逐步發(fā)展，我們能夠看到從ChatGPT o1，再到o3以及Gemini Pro等一系列AI系統(tǒng)的進化。這些系統(tǒng)正在經歷從預訓練到后訓練，再到測試時間scaling的不斷發(fā)展。
因此，所需的計算能力顯然是巨大的。我們不僅希望社會具備擴展計算能力的能力，更期待能夠通過這一擴展，創(chuàng)造出更多創(chuàng)新且更強大的智能系統(tǒng)。畢竟，智能是我們最寶貴的資產，它可以幫助我們解決許多復雜而具有挑戰(zhàn)性的問題。
正因如此，Scaling的不斷增長催生了對英偉達計算技術的巨大需求。這股需求推動了Blackwell這款革命性芯片的廣泛應用。Blackwell已經全面投入生產，其表現令人贊嘆。
首先，幾乎所有云服務提供商都已經在部署相關系統(tǒng)。我們目前已有約15家計算機制造商提供系統(tǒng)，這些系統(tǒng)涵蓋了大約200種不同的SKU和配置，包括液冷、風冷、x86架構、Nvidia Grace CPU、NVL36、NVL72等多種類型。這樣的多樣性使我們能夠滿足全球幾乎所有數據中心的需求。如今，這些系統(tǒng)正在全球45個工廠中進行生產，充分體現了AI的普及程度，以及整個行業(yè)在這一全新計算模型下的快速進步。推動這一進程的核心動力就是：我們迫切需要更多的計算能力。
圖片來源：英偉達截圖
當前這一代Blackwell芯片，在計算能力方面比上一代提高了四倍每瓦的性能和三倍每美元的性能。這意味著在同樣的計算成本下，我們能訓練更大的模型，或者以更低的成本訓練同樣規(guī)模的模型。
而最為關鍵的是，這些系統(tǒng)正在生成的tokens，正是我們在使用ChatGPT、Gemini，甚至未來使用智能手機時所依賴的。這些應用幾乎都在消耗這些AI tokens，而這些tokens的生成正是由Blackwell等系統(tǒng)提供的。每個數據中心都有電力的制約。因此，如果Blackwell每瓦的性能比上一代提升四倍，那么這些系統(tǒng)能夠帶來的商業(yè)收入和數據中心的處理能力也將成倍增長。這使得如今的AI計算設施，不僅是數據中心的一部分，實際上已經成為了全新的“工廠”。
因此，我們需要大量的計算資源，以訓練更大、更復雜的模型。未來的推理方式將不再局限于簡單的“一次性推理”，AI將開始與自身進行對話、思考、反思和內在處理。這樣的轉變將大大提升AI的推理能力和智能水平。
正如你可以預見的那樣，AI能夠處理的tokens數量將成指數增長。因此，我們亟需大幅提升tokens的生成速度，同時顯著降低計算成本，確保服務質量始終處于高水平，客戶成本得以控制，AI系統(tǒng)也能夠持續(xù)擴展。這正是我們開發(fā)NVLink系統(tǒng)的核心原因之一。
AI代理興起，創(chuàng)造數百萬美元的市場機會
在企業(yè)領域中，正在發(fā)生的最重要的事情之一就是AI代理的興起。AI代理由多個模型組成，分工明確。
例如，一部分模型負責與客戶或用戶進行互動，另一部分則負責信息檢索，從存儲中提取數據。像RAG這樣的語義AI系統(tǒng)可能會訪問互聯網、研究PDF文件、使用計算器，甚至利用生成性AI生成圖表等內容。AI代理通過逐步迭代的方式處理問題，將復雜的問題分解成更小的任務，并由不同的模型分別進行處理。
為了幫助行業(yè)構建AI代理，我們的市場策略并不直接面向企業(yè)客戶，而是與IT生態(tài)系統(tǒng)中的軟件開發(fā)者合作，通過整合我們的技術來創(chuàng)造新的能力。就像我們曾經與CUDA庫合作一樣，我們現在希望在AI庫領域實現同樣的目標。過去，計算模型中有API來處理計算機圖形學、線性代數、流體動力學等任務，而未來，基于這些加速庫，可能會出現專門的AI加速庫。
為幫助生態(tài)系統(tǒng)構建具備自主能力的AI，我們創(chuàng)建了幾項關鍵技術：
NVIDIA NIM：這是一個AI微服務，已經打包并準備就緒，能處理所有復雜的軟件任務。它將模型打包、優(yōu)化，并放入容器中，用戶可以將其帶到任何地方。我們目前已有適用于視覺、語言理解、語音、動畫、數字生物學的模型，并且即將發(fā)布一些關于物理AI的新興模型。
NVIDIA NeMo：本質上是一個數字員工的入職和培訓系統(tǒng)，旨在讓AI代理成為數字勞動力，與員工一同工作并代為處理任務。就像員工入職培訓一樣，我們?yōu)檫@些AI代理提供了不同的庫，幫助它們根據公司特定的語言、流程和工作方式進行培訓。您可以向AI代理提供工作樣本，它們會試圖生成類似的結果，您再進行反饋并持續(xù)優(yōu)化。同時，您還可以設置一些限制和權限，確保代理的行為符合規(guī)范。
整個流程——即數字員工的管理和發(fā)展過程——被稱為NeMo。從某種意義上講，未來每個公司的IT部門將轉變?yōu)锳I代理的“HR部門”，負責管理、培訓、入職以及提升這些數字員工。
目前，IT部門主要負責管理和維護各種來自IT行業(yè)的軟件系統(tǒng)。但未來，隨著AI技術的普及，IT部門將承擔更多的職責，包括管理、培養(yǎng)、入職以及提升大批數字代理，并將這些代理部署到公司各個部門使用。
未來，每一位軟件工程師都有可能配備一個AI助手。全球有3000萬軟件工程師，未來每個工程師都將借助AI助手進行編程。如果沒有AI的輔助，生產力和代碼質量將大幅下降。而在全球的10億知識工作者中，AI代理很可能成為下一個爆發(fā)的行業(yè)，并且可能會創(chuàng)造出數百萬美元的市場機會。
創(chuàng)建世界模型，未來工廠將擁有數字孿生體
當你為大型語言模型提供上下文和提示時，模型則一次生成一個token以產生輸出。這是其工作原理。假設不是一個問題提示，而是一個行動請求呢？比如“過去把那個箱子拿過來。”在這種情況下，生成的就不是文本的token，而是行動的token。
我剛剛描述的，是未來機器人技術的一個非常合理的方向，而這項技術已經迫在眉睫。但我們需要做的是，創(chuàng)建一個有效的世界模型，而不是像GPT那樣僅僅是語言模型。這個世界模型必須理解世界的語言，還必須理解物理動態(tài)，比如重力、摩擦力和慣性。它必須理解幾何和空間關系，必須理解因果關系。
如果你把物體掉到地上，或者推動物體讓它傾倒時，模型應該能夠理解物體的恒常性。如果你把一個球從廚房臺面上滾過，它掉到另一邊，并沒有進入另一個量子宇宙，而是依然處于那個空間里。
這些類型的直覺理解是當今大多數模型所無法做到的。因此，我們希望創(chuàng)造一個全新的世界。我們需要一個世界基礎模型。今天，我們宣布一項重要的進展——Nvidia Cosmos，一個專注于理解物理世界的世界基礎模型。
Nvidia Cosmos是全球首個世界基礎模型，經過2000萬小時視頻的訓練。這些視頻專注于物理動態(tài)內容，例如自然現象、行走的人、移動的手、操控物體，以及快速的攝像機運動。它的真正目標是讓AI理解物理世界，而不僅僅是生成創(chuàng)意內容。通過這個物理AI，我們能夠進行許多下游應用。
我們可以生成合成數據來訓練其他模型，也能為機器人模型奠定基礎。它可以生成多個物理上可行的未來場景，基本上就像《奇異博士》中的場景一樣，因為這個模型理解物理世界，生成的圖像也是物理一致的。這個模型還能夠自動生成字幕，將視頻內容轉化為字幕，從而為大語言模型和多模態(tài)語言模型的訓練提供數據。利用這個技術，我們能夠用基礎模型來訓練機器人及大型語言模型。
這就是Nvidia Cosmos。該平臺包括一個自回歸模型，支持實時應用；一個擴散模型，生成高質量圖像；一個強大的分詞器，學習現實世界的詞匯；以及一個數據管道，便于你將這些技術應用到你自己的數據中。我們已經加速了整個過程。因此，這也是全球首個加速的數據處理管道，也是AI加速的管道，所有這些都包含在Cosmos平臺中。今天，我們宣布Cosmos已經開源，并可以通過GitHub獲取。
我們希望，Cosmos的開放能夠像Llama 3對企業(yè)AI的貢獻一樣，為機器人技術和工業(yè)AI領域做出重大貢獻。
真正的魔力出現在你將Cosmos與Omniverse連接時。根本原因在于，Omniverse是一個基于物理的模擬系統(tǒng)，它并不只是模擬物理現實，而是基于算法物理和原理物理的系統(tǒng)。它是一個模擬器。當你將其與Cosmos結合時，Omniverse為Cosmos提供了一個堅實、真實的基礎，這使得Cosmos能夠輸出基于真理的內容。這正是將大型語言模型與檢索增強生成系統(tǒng)結合的思路。你希望將AI生成的內容與真實世界的基礎連接起來。因此，這兩者的結合提供了一個物理模擬的、多維度的生成器，應用場景令人激動。
顯而易見，對于機器人技術和工業(yè)應用而言，Cosmos加Omniverse代表了構建機器人系統(tǒng)所需的第三臺計算機。每個機器人公司最終都必須構建三維計算機——一種用于訓練AI的計算機，我們稱之為DGX計算機；一種用于部署AI的計算機，我們稱之為AGX，它可以安裝在汽車、機器人或AMR（自動移動機器人）中，或者部署在體育場等地方，這些計算機在邊緣運行并具備自主性。但為了連接這兩者，你需要一個數字孿生體。所有這些就是你所看到的模擬。數字孿生體是已訓練的AI模型進行實踐、精煉的地方，用于生成合成數據、強化學習反饋等。
這三臺計算機將協(xié)同工作，這正是英偉達針對工業(yè)界的戰(zhàn)略。未來，所有的一切都將在模擬中完成。每個工廠都會有一個數字孿生體，與實際工廠完全一致。實際上，你可以使用Omniverse與Cosmos生成大量的未來場景，然后由AI決定哪些場景最適合各種KPI。這將成為程序的約束條件，并能夠部署到現實工廠中。
機器人的“ChatGPT時刻”即將到來
通用機器人技術的“ChatGPT時刻”即將到來。實際上，所有我剛才提到的使能技術將在未來幾年內推動通用機器人領域發(fā)生迅速且令人震驚的突破。
圖片來源：英偉達截圖
通用機器人技術之所以如此關鍵，是因為，盡管許多機器人依賴履帶或輪子并且需要特定的環(huán)境來適應，但有三類機器人我們可以制造出來，它們不需要在綠色田野環(huán)境中運行，也不需要特別為現有環(huán)境做適配。
這三類機器人分別是：第一，代理機器人和代理AI，它們作為信息工作者，只需要能夠適應我們辦公室中的計算機即可；第二，自駕車，因為我們已經花費了超過100年的時間來建設道路和城市；第三，人形機器人。如果我們能夠解決這三項技術，它們將成為全球最龐大的技術產業(yè)。因此，我們堅信機器人時代離我們已經不遠。
關鍵的挑戰(zhàn)在于如何訓練這些機器人。尤其在人形機器人領域，模仿信息的收集過程相當復雜。以汽車為例，訓練相對簡單，因為我們每天都在開車。然而對于人形機器人來說，收集人類行為的示范信息就變得非常繁瑣。
因此，我們需要找到一種巧妙的方法，利用人工智能和Omniverse，將數百個示范、成千上萬的人類示范轉化為數百萬個合成動作。通過這些合成動作，AI可以學習如何執(zhí)行任務。Nvidia Isaac Group，是我們?yōu)闄C器人行業(yè)提供的技術平臺基礎設施，旨在加速通用機器人技術的發(fā)展。
讓我再說一遍，我們正在生產三款新的Blackwell。令人振奮的是，全球首個物理AI基礎模型，一個強大的AI基礎性模型已經問世，能夠激活全球各行各業(yè)，尤其是機器人產業(yè)。與此同時，還在三款機器人正在開發(fā)，分別是智能代理AI、人形機器人和自動駕駛汽車。過去的一年真是不可思議，我要感謝大家的合作，感謝你們的到來。
祝大家CES愉快，新年快樂，謝謝！
]]>承歡記、麥承歡、楊紫、許凱、騰訊等詞成為網絡熱詞
媒體觀點：
KOL評論：
]]>抓馬劉桂香
1778萬：#承歡記有效播劇##楊紫7天漲粉13萬##許凱一周漲粉32萬# 兩位主演這一周都狂漲粉 對演員來說這才是真正的有效播劇吧！ 我們《承歡記》好爭氣！
我的偶像是二嗶
2713萬：麥承歡事業(yè)才是第一位！#楊紫##承歡記##獨立女性#
情頭貓
新劇不能停1512萬：#楊紫回應拜那紫# 論拜那紫的一千種解讀方式……主打一個腦洞battle ！拜托！那可是楊紫！#承歡記全員搶著給楊紫話筒##承歡記#
圈內頂流
巨星研究社
4月12日前后，微博話題#周大福足金戒指不到2個月出現褪色#等上熱搜，引發(fā)熱議
新聞話題：
“不足兩月，足金戒指出現褪色”，周大福珠寶店稱屬正常氧化——南方都市報
周大福足金戒指不到2個月出現褪色 門店回應:屬正常氧化不接受退款——中華網
“不足兩月，足金戒指出現褪色”，周大福回應——新晚報
KOL言論：
知惠說
勤奮de班長748萬：#周大福足金戒指不到2個月出現褪色# 中山市民程女士最近遇到了一件煩心事：她不到兩個月前在周大福珠寶店購買的足金戒指竟然出現了褪色現象。這讓她不禁懷疑，自己是不是買到了假貨？對此，周大福珠寶店的代班主任表示，這屬于正常的氧化反應，因此拒絕了程女士的退款要求。而廣東周大福金行有限公司的客服則表示，需要聯系分店了解具體情況。那么，這究竟是怎么回事呢？是金戒指的質量問題，還是商家的誠信問題？希望有關部門能夠盡快查明真相，給消費者一個滿意的答復！
孤煙暮蟬737萬：#周大福足金戒指不到2個月出現褪色#反正先鑒定一下到底是怎么回事，如果是假的就索賠。
網友熱門評論：
① 這哪里是氧化，這都掉皮了，這比地攤貨還地攤貨啊
② 對，就說你碰到什么東西導致金子氧化，我以前買的掛墜也出現這種情況了，他們也是這么搪塞我的，我就尋思掛墜戴脖子上，放衣服里，難道還能被汗氧化了？？反正就是不退不換，就給重新燒了一下，還是有點痕跡。從那以后周大福給我勸退了！
③ 周大福買了一個月不到，醒獅的鼻子都掉了，然后拿去他們用回收價回收，讓我用買價重新買。
④ 行業(yè)出具不了檢測報告，消費者更難了，真店賣假貨才最可怕。
⑤ 第一次聽說金子也能褪色的，漲見識了。另外先看看是不是自身的問題，是不是不小心和不該碰的放一塊導致的，如果不是就得找柜臺好好說道說道了，要是以假亂真，故意欺負消費者，那周大福可真就危險了
4月18日前后，微博話題#周大福被指褪色足金戒指已退貨#?引熱議，但低于#周大福足金戒指不到2個月出現褪色#熱度
網友熱門評論：
]]>① 周大福的產品，居然能出這樣的新聞……
這么高的金價，貴得離譜的工費，然后還能出現這樣的質疑，質檢部門能介入系統(tǒng)的檢測或者抽樣一下不。 ?② 作為一個具有影響力的品牌，這件事需要給個說法的，退貨是在默認什么嗎？ ?