# 在埃隆·马斯克推动无人机和人工智能以实现战斗转型之际，分析师皮埃尔·费拉古建议将国防预算转向支持初创企业——例如洛克希勒马丁公司（纽交所代码：LMT）和特斯拉公司（纳斯达克代码：TSLA）。
注：原文中的“Lockheed Martin”应为“洛克希勒马丁公司”，但更准确的翻译应该是“洛克希德·马丁公司”。同时，特斯拉（Tesla）是一家专注于电动汽车和清洁能源的公司，通常不直接参与国防业务，这里可能是指其技术应用到国防领域。
科技领袖们认为，自主无人机和人工智能将彻底改变现代军事冲突，未来战争将是无人机与高超音速导弹的较量。特斯拉CEO马斯克和分析师皮埃尔·费拉古提议，应将国防预算转向创新初创企业，以推动技术发展和经济增长。尽管五角大楼的F-35项目面临质疑，但专家们强调了无人机在处理速度、承受力和部署数量上的优势。马斯克呼吁减少政府支出，提高国防效率。
–# 开放人工智能（OpenAI）、Meta和Orange将合作开发非洲语言的人工智能模型。
OpenAI、Meta和Orange将启动非洲语言的AI训练项目，初期聚焦西非的沃洛夫语和普拉尔语。该项目旨在解决非洲数千种方言在AI模型中的短缺问题，计划扩展至更多语言，并免费提供给公共健康和教育服务及当地企业，以惠及更广泛人群。
–# 法拉第未来将于2025年初在纳斯达克更改股票代码为FFAI。
Faraday Future计划在2025年初将纳斯达克股票代码从FFIE更改为FFAI，以反映其对全车AI集成的战略重点。这一变化得到了内部和外部投票的支持，并与公司的AI战略相一致。FF表示，新的股票代码将更好地体现公司的战略方向，并通过AI技术提升客户忠诚度和满意度。此外，FF的首款FX原型车已运抵中国总部，准备进行产品开发和测试。
–# 数据丢失和停机时间：印度AI旗舰项目出了什么问题？
印度AI超算系统AIRAWAT-PSAI的存储子系统遭遇多次硬件故障，导致数据丢失，影响了25家入驻的初创企业。尽管OEM和工程师团队正努力恢复系统和数据，但进展缓慢。AIRAWAT是印度政府支持的AI平台，旨在为AI创新和研究提供计算资源。此次事件引发了对系统维护、数据保护及初创企业选择机制的质疑。尽管系统最终恢复可用，但初创企业仍面临数据丢失和运营中断的问题。
–# 不，微软并没有使用你的Office文档来训练其人工智能。
微软澄清，其并未使用Microsoft 365应用的客户数据来训练AI模型。此前有报道称，微软要求Word和Excel用户选择退出AI系统训练。混淆源于Office中的隐私设置，默认开启了“可选连接体验”，但未明确提及AI训练。微软强调，在Microsoft 365应用中，不使用客户数据训练大型语言模型。类似地，Adobe也曾因用户条款被误解而遭受批评。
–# 以下是内容的中文翻译，保持了可读性：
Nvidia市值达到3.5万亿美元的崛起之路：疫情后AI芯片巨头是如何转型的——NVIDIA（纳斯达克股票代码：NVDA）。
注：3.5万亿美元这个数字可能需要核实，因为目前NVIDIA的市值尚未达到如此高的水平。截至2023年，NVIDIA的市值约为数千亿美元。
Nvidia，在CEO黄仁勋的带领下，市值达到惊人的3.53万亿美元，成为游戏、数据中心和人工智能领域的领导者。从疫情前的坚实基础到后疫情时代的科技巨头，Nvidia通过扩展数据中心、收购Mellanox、投资AI等举措实现增长，并在2024年推出Blackwell微架构，巩固其在AI和计算领域的领导地位。目前，其市值已达3.53万亿美元，股价年内涨幅达184.24%。
–# 埃隆·马斯克对英伟达的AI芯片需求巨大，这给其供应链带来了压力。
特斯拉CEO马斯克对AI芯片的强烈需求已将英伟达的生产能力推向极限。马斯克的AI初创公司xAI正在建设一个由10万块英伟达H100芯片驱动的超级计算机Colossus，计划在未来几个月内将其扩大到20万块芯片。这一需求使得包括甲骨文联合创始人埃里森在内的其他企业也在寻求更多芯片供应。
–# 英伟达最新创纪录的季度显示其人工智能主导地位依然稳固 – 英伟达（纳斯达克股票代码：NVDA）。
英伟达第三季度收入增长94%至350.8亿美元，超出预期。其数据中心业务受益于AI芯片需求，收入达308亿美元，同比增长112%。尽管增速放缓，但AI芯片的强劲需求推动了业绩增长。英伟达预计第四季度销售额约为375亿美元，同比增长约70%。AI领域的主导地位依然稳固，但未来增长潜力需进一步观察。
–# 关于HEXAD用户类型的某些AI洞察。
本文分析了HEXAD 12用户类型测试的最新数据，发现性别和年龄对用户行为有显著影响。女性更倾向于社交和慈善行为，而男性则更注重成就和竞争。年轻用户更重视自由精神，而年长用户则更偏向于慈善和目标导向的行为。此外，数据分析还揭示了不同用户类型之间的相关性和负相关性，为设计有针对性的互动策略提供了依据。
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