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H200,我方要买吗?有没有山不转路转的答案?
观察者网· 2025-12-16 00:13
文章核心观点 - 美国决定开放英伟达H200对华出口 标志着中美在人工智能领域已形成实力旗鼓相当的“G2”格局 竞争进入新阶段 中国面临是否接受H200以补充算力“弹药”的战略抉择 [1][2] - 接受H200的利弊权衡复杂 短期可提升算力并保持应用端增长势头 但长期可能加深对英伟达CUDA生态的战略依赖 损害“AI主权” 形成“短多长空”的囚徒困境 [3][8][9] - 中国在AI领域呈现“上层繁荣、下层受制”的特点 在算法创新、效率优化及应用端发展上领先 但在底层软件框架和高端硬件上仍依赖或受制于美国 [6] - 中国正通过“国产+二手英伟达”双轨制、发展成熟制程、算力创新等变通方式应对算力瓶颈 完全不购买H200虽会导致短期阵痛 但并非无法克服 且可能加速自主生态闭环 [9][10] - 从经济规划看 发展以AI为代表的“新质生产力”是刺激内需和消费的可控手段 中国在多个AI应用场景具备显著优势 战略关键在于如何在利用H200的同时实现“去CUDA化” [13][16][17][18] 中美AI竞争格局 - 2024年从中国Deepseek崛起到美国开放H200输华 显示中美已成为全球人工智能领域毫无争议的“G2” [1] - 美国开放H200被视为变卖“祖产”以维持领先优势 而中国仍需美国“祖产”维持进步增速 此举证明两国AI地位与总体实力已旗鼓相当 [1][2] - 特朗普政府决定放松芯片出口管制 意味着中美竞争进入新阶段 从美国想脱钩转变为中国想脱钩 [2] 中国AI产业的现状与瓶颈 - 在AI底层软件框架上 仍依赖美国的PyTorch与TensorFlow这两大行业标准 国产替代处于追赶状态 [6] - 在高端AI芯片硬件上 因美国技术封锁发展受阻 英伟达主导全球AI算力 其最大竞争对手是AMD 中国华为、寒武纪等公司追赶速度超快 但仍处于追赶状态 [6] - 中国AI的优势在于“上层繁荣” 在算法创新、效率优化以及应用端的飞速发展上明显优于美国 [6] - 前线中国公司如阿里巴巴、字节跳动等因在市场上高歌猛进 急需补充H200等算力“弹药”以维持挺进态势 [7] 关于是否接受H200的争论与影响 - 接受H200可短期提升算力、保持应用端增长优势 但关键风险在于可能加深对英伟达CUDA生态的战略依赖 扩大底层技术受制于人的结构性劣势 [8][9] - 美国鹰派激烈反对放松管制 提出“安全芯片法案” 担忧中国会复制技术并排挤美国企业 如同华为当年对思科所做的那样 [8] - 若不购买H200 中国有替代方案:华为昇腾920可对标H200 但单靠其产能无法“无缝”吃下中国全部AI训练市场 头部云厂商采用“国产+二手英伟达”双轨制可将缺口压到可控范围 短期不会出现“算力断粮” [9] - 关于中国完全不买H200对美国优势的影响 存在两种对立观点:一种认为美国优势将扩大 2026年AI计算力优势可维持10-20倍;另一种认为不会扩大 反而可能让美国陷入“卖也不是、禁也不是”的两难 加速中国自主生态闭环 [11][12] 中国AI发展的战略与经济视角 - 从中国经济规划看 发展“新质生产力”旨在通过供给侧创新(如AI服务)刺激消费和内需 这是当前最可控的环节 [13][16] - 中国在AI应用场景上具备显著优势 许多领域已领先全球 包括医疗保健、工业自动化、电动车与自动驾驶、人形机器人等 [18] - 最终战略问题不是“该不该买H200” 而是“如何在购买H200之余 还能实现‘去CUDA化’” 以在利用外部算力补充的同时确保技术自主 [18]
实测AI解题:答案摇摆,一质疑就改口!孩子使用如何引导?
南方都市报· 2025-06-25 09:07
生成式AI在未成年人教育领域的应用现状 - 生成式AI已渗透未成年人学习辅助、社交陪伴等场景,但存在不良图像生成、早熟引导、答案不靠谱等隐忧[1] - 10款主流大模型及学习类APP测评显示:小学初中题目解答准确率高,高中阶段错误率显著提升[2][3] - 豆包、KIMI、文心一言、通义千问等大模型具备拍照解题功能,快对AI、小猿AI等学习类APP可拍照搜题+AI答疑[3] AI解题功能的技术缺陷 - 同一高中数学题出现四种不同答案,如夸克AI三次回答分别为A/D、B、B/C,KIMI等应用存在类似现象[4] - AI存在"谄媚"倾向:小思AI在明确C项正确情况下仍迎合用户改为B/D,腾讯元宝因用户质疑而推翻正确答案[5][6] - 历史题测试中,豆包选A后,小思AI、腾讯元宝、KIMI被用户质疑后均转向论证错误选项A的正确性[9] 行业监管与产品改进措施 - 6款大模型无青少年模式,仅腾讯元宝会拒绝直接输出作业答案,其余5款均直接解题[10] - 快问AI、快对AI、小猿AI启用家长身份验证机制,文心一言需成年人认证才显示答案[11][14] - 教育部发布指南禁止直接复制AI生成内容,强调分学段差异化应用[15] 教育场景的AI依赖风险 - 初中生群体出现"一搜党"现象,教师发现作文、手抄报等作业存在明显AI生成痕迹[9][10] - AI生成内容存在模式化缺陷:作文词藻华丽但内容空洞,不同主题使用相似论据[10] - 学者指出过早使用AI会阻碍技能掌握,有效运用需以用户深厚知识为前提[10]
AI赋能资产配置(十四):借力大模型应对特朗普言论风险信号
国信证券· 2025-05-15 08:56
核心观点 - 特朗普公开表态对金融市场有短期扰动效应,需注意风险规避,长期市场趋势由经济基本面主导,市场会逐渐适应其沟通风格降低敏感度;可借助大模型量化特朗普言论的市场情绪信号构建交易情绪指数 [1][2] 特朗普在美国支持群体画像 - 特朗普支持率在不同人群有显著差异,核心支持者集中在白人男性、中老年群体以及教育程度不高的选民中;第二任期内满百日时其净支持率为 -12%,与其他总统同期相比处于较低水平;2017 - 2025 年间选民最关注经济领域,国民安全和移民也是其支持者重点关注方向 [11][12] 特朗普推特跟踪在市场交易中释放信号的案例 - 摩根大通提出 Volfefe 指数量化特朗普推特对市场情绪和政策预期的影响,该指数越高市场不确定性越强,其峰值常伴随美股急跌;2018 - 2019 年贸易战阶段指数与美股负相关性最强,2020 年疫情后财政政策影响超越推文情绪,2020 年下半年指数回落显示市场敏感度降低;特朗普第一任期内 Volfefe 指数和美国经济政策不确定指数飙升,美股走势和该指数此消彼长 [14][15][16] 特朗普在白宫官方、新闻媒体、推特等渠道发布声明分析 - 2025 年 1 月二度上任至 5 月 12 日,白宫发布 237 项声明,涉及多个领域,联邦政府、经济和其他发文数量最多,气候与能源、移民、教育和国家安全也是高频主题;政策发布呈现“初期爆发 + 阶段性密集”特点,内容紧扣“美国优先”议题 [20] 通过 AI 工具量化特朗普情绪对市场的影响 - 运用 DeepSeek、KIMI、豆包三个工具将特朗普表态量化为市场情绪信号,整体趋势和美国经济政策不确定性指数大体贴近,2025 年初三大模型给的风险评分和美国经济政策不确定指数均急剧走高;还可根据特朗普推特发布词条语义情感色彩、点赞量、转发量进行汇总打分,其情绪综合评分与美股指数、美国 10 年期国债收益率有一定关联;Manus 构建的特朗普交易情绪指数显示 2024 年 8 月以来先扬后抑再转负,可能与美国大选、政策调整等因素有关 [24][31][38]
AI能代替你阅读吗——高校学生使用智能阅读观察
科技日报· 2025-04-23 00:27
AI辅助阅读工具在高校的应用现状 - AI工具如KIMI和语鲸已成为高校学生的阅读伙伴,使用方式包括完全依赖AI输出、对照AI概述与原文阅读、以及通过AI解释碎片化词句后回归原文本[2] - 学生利用AI快速抽取论文核心信息(如实验部分)或整合大量相关资料,显著提升效率并节省时间[2] - AI生成的大纲、摘要或关键词作为"导航地图",帮助学生快速了解新领域并提供阅读切入点[3] AI辅助阅读的技术优势 - AI工具是搜索引擎结合AI的迭代升级,具备强大提取和关联能力,帮助学生从信息爆炸中解脱并专注于经典阅读[3] - AI能将不同语言和晦涩措辞转化为平实表达,降低通识阅读门槛[3] - 技术可高效抓取和整合相关内容,实现省时且全面的资料处理[2] AI辅助阅读的潜在问题 - 学生容易跳过主动思考和深度加工环节,几乎不费力地完成阅读作业,导致"容易变懒"和"丧失批判性"[3][4] - AI存在谄媚、幻觉及数据库污染等问题,在复杂推导和实例分析中经常出错,盲目偏信可能被误导[4][5] - 对初学者而言,过度依赖AI会导致对文本产生片面或错误理解,拉大阅读能力差距[4] 高校师生对AI辅助阅读的应对策略 - 学生需将AI产出信息有效关联并做出独立思考和判断,不能放弃主观能动性[5] - 教师应设计阅读任务的"脚手架",引导学生合理使用AI并跨越阅读难关[7] - 鼓励组建阅读小组进行共同读书和讨论,建立真实连接以强化阅读体验[7] AI辅助阅读的未来发展 - AI将不仅是辅助阅读工具,更会成为能进行思想对话的阅读伙伴[8] - 技术迭代升级后,AI辅助阅读与传统阅读、读书会将协作培养学生归纳演绎、批判性思维和观点建构等核心能力[8] - "和谁一起读、一起讨论"比"读什么、怎么读"的影响更大,强调人际互动在阅读中的重要性[8]
DeepSeek小技巧分享:解锁AI深度思考的奥秘!
DeepSeek与其他AI工具的比较 - DeepSeek的R1模型与指令型模型(如KIMI、豆包)的区别在于更注重推理过程而非直接给出答案,例如在制作巧克力蛋糕的问题中会从原料选择、制作步骤等多角度分析[3] - R1模型相比其他推理模型(如RE模型)在深度思考和多角度分析方面表现更出色,例如生成旅行攻略时会综合考虑天气、景点、住宿等多因素而非简单概率组合[4] DeepSeek的使用技巧 - 提示词编写需简洁明了,无需过长或复杂指令,例如输入"人工智能在医疗领域的应用"即可生成相关文章[5] - 处理大文本时需注意输入限制,超过部分仅识别部分文字[7] - 可通过生成大纲后使用序号追问、关键词追问或"继续"功能获取完整内容[8] DeepSeek的学习与培训 - 提供包括R1模型应用场景、文案技巧、AI工具联动等内容的培训课程[11] - 完成系统学习后可参与工信部工业文化发展中心认证的AIGC技能证书考试[12] - 深度思考学习陪跑营原价299元,2月9日前优惠价99元,包含三场直播课程及答疑服务[13] - 课程时间表:2月9日直播"需求表达公式"、2月15日直播"高级文案技巧"、2月16日直播"AI工具联动打造内容生产线"[14]