# 到年底，Meta AI将成为最常用的AI助手：马克·扎克伯格谈Zuckaissance和开源未来。
这句话的大意是，根据马克·扎克伯格的说法，到今年结束时，Meta AI（可能是Facebook或其母公司Meta Platforms的AI助手）将会成为最受欢迎和广泛使用的AI助手。同时，这句话还提到了“Zuckaissance”和“开源未来”，暗示了扎克伯格对于个人品牌复兴（Zuckaissance可能是指扎克伯格试图重塑自己的公众形象和影响力）以及未来软件开发中开源（open-source）模式的重要性与潜力的看法。
马克·扎克伯格在与Bloomberg的广泛访谈中揭示了Meta的AI策略，强调了开放源代码AI的重要性，并与OpenAI和Google等封闭源代码竞争对手形成对比。Meta最近发布了有史以来最大的开放源代码模型Llama 3.1，包含4050亿个参数，旨在促进创新和AI应用的多样性。扎克伯格预测，到年底，Meta AI将成为全球最常用的AI助手，并且AI将在所有Meta产品中深度集成。他还讨论了AI的经济影响、未来前景、对选举和青少年心理健康的影响，以及Meta在2024年美国大选中的角色。
–# 据报道，英伟达已为三星在中国的人工智能芯片中的高带宽内存芯片亮起了绿灯：三星电子有限公司（OTC:SSNLF）、英伟达公司（NASDAQ:NVDA）。
这段话的大意是：有报告指出，英伟达已经批准了三星在中国用于人工智能芯片的高带宽内存芯片。涉及到的公司包括三星电子有限公司和英伟达公司。
英伟达批准三星第四代高带宽内存（HBM3）芯片用于中国市场AI处理器，这是首次在较低端的H20 GPU上使用三星的HBM3芯片，以符合美国出口管制。HBM3芯片尚未达到英伟达第五代HBM3E的标准，测试仍在进行中。三星可能最早于8月开始为英伟达的H20处理器供应HBM3芯片。H20是英伟达为遵守2023年美国出口限制后针对中国市场的最先进GPU之一。随着生成式AI热潮，英伟达的净收入已飙升至超过236亿美元，反映了对这些芯片的强劲需求。面对HBM3芯片短缺，英伟达批准使用三星芯片被视为多元化供应商基础的举措。
–# 埃隆·马斯克可能让特斯拉投资50亿美元到他的AI初创公司xAI。
埃隆·马斯克在其社交媒体平台X上发起投票，探讨特斯拉是否应投资50亿美元给其人工智能初创公司xAI，前提是估值由多家外部投资者确定。马斯克表示，这只是初步测试，最终需董事会批准并获得股东同意。xAI在5月的B轮融资中筹集了60亿美元，估值达到240亿美元，高于预期的180亿美元。该公司已开发出与ChatGPT竞争的聊天机器人Grok。马斯克去年宣布成立xAI，并吸引了来自DeepMind、OpenAI、Google Research等研究大型语言模型和机器学习的公司的AI人才。上个月，马斯克宣布选择田纳西州孟菲斯作为“计算超级工厂”的所在地，即未建成的超级计算机所在地。他计划在明年秋季启动该超级计算机，并要求英伟达优先为其提供AI芯片。
–# Meta的颠覆性AI模型如何增强开发者自由、推动隐私标准提升和促进股价上涨 – Meta Platforms (NASDAQ:META)。
这段话的大意是，Meta公司正在开发的一种革命性的AI模型，有可能在以下几个方面产生积极影响：
1. **增强开发者自由**：通过改进AI技术，Meta可能为开发者提供更多的工具和资源，使他们能够更自由地进行创新和开发，从而提高生产力和效率。
2. **推动隐私标准提升**：随着AI技术的发展，数据保护和隐私问题变得尤为重要。Meta的AI模型可能会引入或加强隐私保护机制，确保用户数据的安全性和隐私性得到更好的保障。
3. **促进股价上涨**：如果这种AI模型成功实施并带来显著的业务增长，它可能会吸引投资者的兴趣，从而推高Meta的股票价格。这不仅反映了市场对Meta未来潜力的信心，也是对公司长期战略成功的认可。
Meta Platforms（纳斯达克代码：META）作为一家科技巨头，其在人工智能领域的创新对于整个行业乃至全球经济都有着深远的影响。通过提升AI技术，Meta不仅能够改善自身的服务和产品，还可能引领行业标准，推动整个科技生态系统的进步。
Meta发布免费AI模型Llama 3.1 405B，旨在促进AI技术的普及。此模型开放给公众使用，不同于其他需付费或限于特定用途的AI系统。Llama 3.1 405B具有灵活性和适应性，用户可独立调整以保护数据隐私。此举体现了Meta对用户隐私和定制自由的承诺，以及支持开放源代码AI以推动公平技术进步的战略。随着股票在2024年初上涨38%，并在7月再增10%，尽管近期略有下滑，但Meta的未来仍被看好。
–# 人工智能与机器学习如何重塑外汇市场
随着科技的不断进步，人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）正在对全球金融市场，特别是外汇市场产生深远的影响。本文旨在探讨这些技术如何改变外汇市场的运作方式、交易策略以及风险管理。
### 1. 自动化交易与快速决策
人工智能和机器学习通过分析大量历史数据、实时市场信息以及复杂的经济指标，能够实现自动化交易。这种自动化不仅提高了交易速度，还能在极短的时间内做出决策，捕捉到市场上的细微变化。例如，通过深度学习算法，系统可以预测汇率变动趋势，从而在最佳时机进行买卖操作，提高交易效率和盈利能力。
### 2. 风险管理优化
在外汇市场中，风险管理是至关重要的。AI和机器学习技术通过构建复杂的风险模型，能够更准确地评估市场风险，预测潜在的市场波动，并据此调整投资组合。这种能力使得金融机构能够更好地应对市场不确定性，减少损失的可能性，同时抓住机会最大化收益。
### 3. 客户个性化服务
借助机器学习，金融机构能够分析客户的历史交易行为、偏好以及市场反应，提供个性化的金融产品和服务。这不仅增强了客户满意度，也促进了业务增长。例如，通过推荐算法，银行或交易平台可以向特定客户提供定制化的投资建议或交易策略，以满足其特定需求。
### 4. 市场预测与策略制定
AI和机器学习技术能够处理海量数据，从中提取出有意义的模式和趋势，帮助交易者和投资者进行更精准的市场预测。这些预测不仅限于汇率变动，还包括宏观经济指标、政治事件等可能影响外汇市场的因素。基于这些预测，交易者可以制定更为有效的交易策略，提高决策的准确性。
### 结论
综上所述，人工智能与机器学习正在以多种方式重塑外汇市场。从自动化交易的提升、风险管理的优化，到客户个性化服务的增强以及市场预测能力的增强，这些技术的应用正推动着外汇市场的现代化进程。未来，随着技术的进一步发展，我们有理由期待外汇市场将展现出更加高效、智能和灵活的特点。
全球外汇（Forex）市场是世界上最大且流动性最强的金融市场，平均每日交易量超过7.5万亿美元，较2019年的6.6万亿美元增长了14%，根据国际清算银行（BIS）的数据。这一庞大的交易量凸显了其在全球贸易和投资中的重要性。外汇市场的竞争性质推动了持续创新，人工智能（AI）和机器学习（ML）正处于这一转型的核心。这些技术不仅简化了交易策略，也为外汇专业人士提供了增强运营的新方法。这些应用包括文本生成、商业解决方案到语音识别和翻译，所有这些都促进了市场参与的效率和效果。
外汇市场的全貌
外汇市场的规模和流动性对全球经济产生了重大影响，中央银行、企业以及个人交易者都参与其中以实现各自的金融目标。根据BIS调查，外汇日交易量“是全球GDP的30倍”，这表明市场参与者在塑造世界运作方式方面拥有巨大的影响力！
但外汇行业受益于技术的不仅仅局限于交易本身。市场领导者如Textie.ai提供的AI和ML工具包括：
– 帮助外汇专业人士分析文档以适应不同情境
– 利用AI驱动的业务解决方案
– 将语音转换为文本
– 支持文档和内容翻译
– 促进国际商务沟通的顺畅进行
– 协助创建商业演示文稿和营销材料
这些“大局”应用展示了AI和ML在外汇行业的多样性和潜力。随着AI技术不断发展超越传统应用领域，它将提供更加复杂和先进的工具。
传统交易策略
传统的外汇交易策略往往依赖于手动分析和人类直觉。这些方法包括基本面分析，即分析经济指标，以及技术分析，即查看历史价格模式。虽然有效，但这些策略存在局限性，例如无法快速处理大量数据以及可能出现的人类错误。人类交易员只能同时分析有限的信息，这限制了他们充分利用市场机会的能力。
此外，传统策略可能耗时且需要专业知识才能有效地执行。交易员必须保持对全球经济新闻、地缘政治事件以及其他可能影响货币价值的因素的关注。这种不断的需求可能会让人感到压力，并可能导致偏见。AI和ML技术通过自动化数据分析并提供实时洞察，解决了这些局限性，使交易员能够做出更明智的决策并迅速应对市场变化。
AI在外汇市场的崛起
AI和ML技术正在彻底改变外汇市场，通过自动化复杂流程并提供深入见解。AI可以以前所未有的速度分析大量数据，识别模式和趋势，这是人类交易员可能忽视的。这种技术转变使外汇交易变得更加高效和准确。借助AI处理大数据的能力，交易员现在可以访问以前无法获取的丰富信息，从而能够做出更精确的预测和战略决策。
传统上，几乎每个交易公司和交易员都有自己的独特“交易秘诀”。他们有条不紊地应用这些策略，权衡各种情况的优缺点。然而，考虑到人类大脑的功能，当面对更大规模的场景和更多变量时，这些交易方法往往会遇到瓶颈。
算法交易，由AI驱动，使用预编程策略以高速度和高频率执行交易。AI增强了算法交易，通过从历史数据中学习并不断优化策略以提高性能。这导致了更快的执行时间和更精确的交易决策。算法无需受到人类交易员的情绪偏见的影响，从而实现了更一致和纪律性的交易方法。
另一个传统上困扰外汇交易员的局限性是将过去学到的教训应用于新情况的能力。尽管交易员可以从过去面临类似挑战的经验中获得知识和经验；他们对将这些学习应用于新情况的信心往往摇摆不定。这是因为通常，外汇环境中的任何情况都不是完全相同的。
AI驱动的算法交易现在允许对策略进行回测，以历史数据为依据，让交易员在真正进入市场之前就能完善他们的策略。这种能力减少了损失的风险，并提高了成功的机会。此外，AI可以同时监控多个市场，几乎瞬间执行涉及不同货币对的交易。这种效率和精度正在重塑外汇景观，使其更具动态性和竞争力。
预测分析
利用利润机会或避免可能导致亏损的交易需要一定程度的预测——这通常是传统交易工具和技术的弱点。预测分析，由AI提供动力，利用历史数据预测未来的市场变动。通过分析过去的趋势和模式，AI模型可以以高度的准确性预测价格波动。这使交易员能够做出明智的决策并抓住潜在的市场机会。预测分析为交易员提供了了解市场动态的视角，并帮助他们提前预见市场变动，从而做出更好的决策。
外汇交易中AI驱动的预测分析变得越来越复杂。AI模型可以整合各种变量，包括经济指标、地缘政治事件和市场情绪，以生成全面的预测。这些模型还可以实时更新数据，连续更新预测。因此，交易员可以提前了解市场趋势，并采取主动措施来提高盈利能力。
情感分析
情感分析涉及使用AI来评估来自各种来源的市场情绪，包括新闻文章、社交媒体和财务报告。AI算法分析这些来源的语气和上下文，以确定总体市场情绪。这些信息有助于交易员理解市场动态，并做出更明智的决策。情感分析提供了对市场参与者如何对新闻和事件反应的有价值见解，这可能会影响货币价格。
AI驱动的情感分析可以快速处理大量未结构化数据，提供手动无法获得的见解。交易员可以利用这些见解来识别趋势和潜在的市场变动，在传统分析方法尚未显现之前。通过将情感分析纳入其策略，交易员可以获得对市场力量的更全面理解，并改善其决策过程。
风险管理
有效的风险管理对于外汇交易至关重要。AI在识别和减轻风险方面发挥着重要作用，通过持续监控市场条件并分析潜在威胁。AI驱动的风险管理系统可以提供实时警报，并推荐策略以减少损失。这些系统可以评估各种风险因素，如市场波动性和暴露水平，并建议适当的减损措施。
AI能够处理和分析大量数据集，并能够解释和外推，使得更准确的风险评估和更明智的决策成为可能。交易员可以使用AI工具模拟不同的市场情景，并评估它们对投资组合的影响。这种前瞻性的风险管理方法有助于交易员保护其投资并维持其交易活动的稳定性。随着AI技术的不断发展，其在风险管理中的作用很可能变得更加突出。
案例研究
几家金融机构已经成功地将AI融入其外汇交易策略。例如，摩根大通的LOXM交易算法使用AI更高效地执行交易，并显示出显著的交易表现改进。LOXM利用机器学习分析大量数据并优化交易策略，从而提高了执行质量并降低了交易成本。这个例子展示了AI如何彻底改变传统交易实践的潜力。
另一个例子是贝莱德的Aladdin系统，它利用AI进行风险管理和投资组合优化。Aladdin的AI驱动能力使其能够分析大量数据，评估风险暴露，并推荐调整以优化投资组合绩效。这些案例研究突出了AI在外汇交易中的实际好处，展示了先进科技如何带来更好的结果和竞争优势。
挑战与局限性
尽管其益处，将AI引入外汇交易面临着挑战。这些包括开发和维护AI系统的高昂成本、大量数据的需求以及算法偏见的可能性。此外，监管担忧和AI驱动决策的透明度需求构成了重大障碍。确保AI系统公平、道德地运行对于赢得行业信任和接受至关重要。
另一个挑战是不断更新和改进AI模型以跟上不断变化的市场条件的需要。AI系统需要持续监控和微调以保持其有效性。此外，AI技术的复杂性可能使它们难以理解和管理，需要专门的技能和专业知识。解决这些挑战对于成功将AI集成到外汇交易中至关重要。
展望未来：何去何从
AI在外汇市场的发展前景令人鼓舞。随着AI技术的不断进步，它们很可能会提供更加高级的交易策略工具。量子计算和高级机器学习模型等创新有可能进一步增强交易策略和市场分析。这些发展有可能彻底改变外汇市场，使其更加高效、透明和可访问。
展望未来，AI将在外汇市场中扮演更加核心的角色，推动创新并重塑传统交易实践。采取AI和ML的交易员和金融机构将定位自己更好地把握新机遇并应对市场的复杂性。随着AI技术的持续发展，其对外汇市场的影响将越来越大，带来一个充满活力、竞争性和盈利性的新时代。
–# CVS 认为人工智能可以处理您的处方问题。
CVS将引入AI虚拟代理以改善客户体验，解决订单实时状态、灵活性和快速回答问题的需求。客户只需说明问题，AI即可回答，无法回答时会立即转接真人客服。此外，公司计划今年推出一个自助服务新应用，减少大多数客户需要联系药剂师或呼叫中心的需要。AI聊天机器人将用于解答客户的问题。然而，具体推出时间尚未公布。
–# Reddit 现在阻止了主要的搜索引擎和 AI 机器人——除了那些付费的。
Reddit已加强对网络爬虫的打击，开始阻止搜索引擎显示最近的帖子和评论，除非支付费用。目前，只有谷歌在使用“site:reddit.com”的技巧搜索Reddit时显示最新结果。其他主流搜索引擎如必应、DuckDuckGo等被排除在外。Reddit表示，此举与与谷歌的合作无关，而是与多个搜索引擎进行了讨论，但未能达成协议，因为有些公司无法或不愿就其使用Reddit内容做出可执行的承诺，包括用于AI。此举对Reddit来说是一次大胆的举动，但也并不令人意外，因为Reddit在过去一年中一直在保护其数据，以寻找新的收入来源并取悦新投资者。
–# Nvidia将开始使用三星的内存芯片为其中国的AI芯片提供支持。
英伟达为应对中国可能对其芯片业务的挑战，已批准三星为其专为符合美国出口管制设计的人工智能芯片H20提供第四代高带宽内存芯片HBM3。此举旨在解决因内存芯片短缺导致的AI芯片生产放缓问题。然而，目前尚不清楚英伟达是否会将HBM3芯片用于其他AI芯片。此外，英伟达预计今年在中国的H20芯片销量将超过一百万片，价值约120亿美元，尽管面临美国的贸易限制。面对美国可能出台更严格的贸易限制以阻止先进芯片设备流入中国，英伟达正与当地分销商Inspur合作，在中国推出其最新AI芯片的合规版本“B20”。
–# 由于在人工智能方面的高成本投入以及YouTube表现不佳，谷歌股票正在下跌。
尽管谷歌母公司报告了创纪录的利润和超出华尔街预期的销售额，但谷歌股价在周三早盘下跌了5%。原因在于谷歌在人工智能方面的支出超出预期，而YouTube的表现不佳。谷歌在人工智能领域的资本支出总计为132亿美元，比FactSet调查的分析师预期多出约10亿美元。CEO桑达尔·皮查伊强调了在定义性类别上进行大量投资的重要性，并表示过量投资的风险远大于不足投资的风险。尽管谷歌高管强调YouTube的表现强劲，但其广告销售增长未达预期。YouTube收入增长了13%，低于分析师预测的16%。德意志银行的本·布莱克表示，谷歌搜索和云计算的超预期表现被YouTube的疲软表现抵消。摩根士丹利分析师将谷歌股价的目标价从210美元下调至205美元。由于YouTube的结果令人失望，高盛降低了对谷歌本年度收入的展望。然而，Wedbush的Dan Ives指出，YouTube的疲软增长不应掩盖公司核心搜索业务正在进行的转型。
–# 特斯拉和谷歌的财报显示出“AI疲劳”的迹象，一位投资组合经理表示。
Neville Javeri, Allspring Global Investments’ portfolio manager, discussed recent market performance, specifically mentioning Tesla and Alphabet’s earnings disappointments. He noted that Tesla faced multiple issues including delayed Robo Taxi plans and lower EV credit margins, while Alphabet experienced somewhat disappointing YouTube revenues and concerns over AI investment returns. Javeri observed potential ‘AI fatigue’ in the market but stated it’s too early to confirm. He also highlighted a shift in investment focus away from Big Tech towards smaller companies and other sectors like industrials and healthcare. Javeri recommended considering stocks in these sectors, such as Union Pacific, UPS, and UnitedHealth, which offer value at discounted prices compared to their historical premiums.
–# 必应的AI重新设计将常规的搜索结果列表推向了一边。
Bing推出新搜索体验，AI生成答案成为焦点，传统搜索结果被置于一旁。仅对部分查询生效，页面上填充了针对问题各方面解答的AI摘要。对于“什么是意大利西部片？”的问题，显示了该是“意大利制片人制作的西部电影子类型”的解释，以及该类别的关键特征列表。此功能尚未全面推出，作为Bing和Edge用户，希望它为选择性启用，并配备关闭选项。搜索描述限制在两行可能使浏览实际搜索结果变得困难。与Google的AI概述类似，但Bing的新布局超越了通用摘要，提供了关于该类别的历史、起源的相关视频、最佳和最具影响力的电影图表，甚至音乐详情。所有来源均列于每个部分下方，而通常点击的链接出现在屏幕右侧的细长列中。新体验结合了Bing搜索与大型和小型语言模型，旨在更有效地满足用户的查询意图。
–# Meta的AI助手获得了LLM更新。以下是您需要了解的内容。
Meta，一家全球知名的科技公司，最近对其AI助手进行了升级，引入了LLM（语言模型）技术。这一更新旨在提升AI助手的语言理解和生成能力，使其能够更好地与用户进行自然对话，提供更准确、更流畅的服务体验。
以下是关于此次更新的关键点：
1. **语言理解与生成能力增强**：通过LLM技术，AI助手能够更深入地理解用户的意图和上下文，从而提供更加精准的回答和建议。这不仅限于日常对话，还包括对复杂问题的理解和解决。
2. **自然对话体验**：升级后的AI助手能够模仿人类的交流方式，使用更加自然、流畅的语言进行沟通。这使得用户在与AI助手互动时，感觉更像是在与真人交谈。
3. **个性化服务**：基于用户的历史交互数据和偏好，AI助手能够提供更加个性化的服务。无论是推荐内容、解答疑问还是提供定制化建议，都能更好地满足用户的需求。
4. **持续学习与优化**：LLM技术允许AI助手通过不断的学习和反馈机制，持续优化其性能。这意味着随着时间的推移，AI助手的能力会不断提升，为用户提供更加高效、智能的服务。
5. **安全性与隐私保护**：在引入新技术的同时，Meta也强调了对用户数据安全和隐私的保护。AI助手的设计遵循严格的数据处理原则，确保用户信息的安全性和隐私不被侵犯。
总之，Meta的AI助手通过LLM更新，向着更加智能、自然、个性化的方向发展，为用户提供更为便捷、高效的交互体验。随着技术的进一步发展，我们期待AI助手在未来能带来更多的创新和惊喜。
Meta发布了最新一代大型语言模型Llama 3.1 405B，这是一个开源模型，与OpenAI的GPT-4和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet等专有LLM竞争对手性能相当。Llama是Meta AI助手的核心。用户可以通过WhatsApp、Meta.ai网站以及Instagram和Facebook使用Meta AI，但目前还不清楚最新模型是否在这些平台上可用。Llama 3.1 405B的上下文窗口为128,000令牌，支持8种语言，并且经过超过15万亿个令牌的训练。该模型适用于文本摘要、对话代理和编码助手，而405B则用于创建合成数据和模型蒸馏。Meta表示，超过25家合作伙伴将推出相关服务以支持开发者。Llama作为开源模型，与专有LLM相比更具竞争力。
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