标题：做AI眼镜为何必须有定制化大模型 | 对话雷鸟创始人李宏伟 AI眼镜为何如此火热？Meta旗下Ray-Ban Meta智能眼镜的发布，标志着这一领域不再是极客的专属，而是可能成为人类与数字世界交互的下一个核心入口。目前，国内已有十余家厂商发布AI眼镜产品，“百镜大战”已拉开帷幕。 在这一竞...

标题：飞猪AI出圈！邀请码被黄牛倒卖，分分钟搞定机酒预订 白交 | 凹非寺 既想自由出行，又怕掉进陷阱。「既要又要」的旅行矛盾，或许被AI解决了。最近，飞猪推出的AI产品「问一问」火了，五一期间小红书上攻略全是它。 看似普通，实则强大。只需一句话，就能完成机酒预订，几分钟内实现交易闭环，...

《科创板日报》5日获悉，国家超算互联网平台已正式上线DeepSeek-R1模型。该模型提供一键推理服务，支持引入专有数据进行定制化训练。此外，还上线了DeepSeek-V3、DeepSeek-v2.5系列、DeepSeek-coder系列、DeepSeek-math系列(7b)及DeepSeek-v2系列(Lite)等多款模型。

标题：在AI时代，我们需要哪些准备？ 企业客户需要定制化的AI能力。通用工具如考勤、邮件等可直接购买，但若将其视为核心竞争力，则需定制化开发。AI时代亦如此，标准化AI能力可作为产品，而与企业流程相关的AI能力则需定制。 企业客户的AI能力构建分为三层：基础设施提供标准化算力；平台和工具提供组件化AI能力；应用层需定制化开发。未来，企业应培养自有人员成为数字化及AI能力的应用开发者。 个人适应AI时代需三方面努力：学习使用AI，保持不可替代性；训练非AI可替代的能力；破茧，避免完全依赖AI。AI虽强大，但也有局限性，不应全盘信任。 AI时代，核心竞争力在于从海量信息中精准识别信息。需不断学习、训练并保持独立思考，以应对未来挑战。

据《科创板日报》报道，AI芯片领域或将迎来重大变革，ASIC芯片有望在增速上超过GPU。Rosenblatt分析师预测，未来几年AI ASIC的增速将超过GPU计算。巴克莱报告指出，AI推理计算需求将大幅提升，预计占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至超过训练计算需求，达到其4.5倍。英伟达目前在推理市场的份额约为80%，但预计到2028年将降至50%左右。博通和Marvell的财报显示，ASIC需求强劲，博通预计2025财年第一财季AI产品收入将同比增长65%，而Marvell的三季度业绩超出预期，主要得益于亚马逊及其他数据中心公司的新型定制AI芯片销售。此外，苹果与博通合作开发AI芯片，谷歌发布其最强AI芯片Trillium TPU，亚马逊推出基于ASIC的实例，这些动态表明ASIC芯片正成为AI领域的优选。

三星和SK海力士正加速推进HBM内存的“客户定制化”。近日，三星为微软和Meta供应定制化HBM4内存，以满足其AI芯片Mia100和Artemis的需求。同时，三星计划建立HBM4专用生产线，并兴建新的半导体封装工厂。SK海力士也积极应对这一趋势，已获得美国科技巨头的定制HBM要求，并与台积电合作提升HBM4的生产能力。SK海力士CEO郭鲁正认为，定制化需求将逐渐增加，转向订单驱动型供应模式可降低供应过剩风险。TrendForce集邦咨询预测，未来HBM产业将转向定制化，定价和设计更贴合客户需求。中国银河证券指出，AI终端应用落地带来的需求快速增长和DRAM供需紧张是推动HBM热度不减的关键因素。此趋势预计将持续，HBM在AI领域应用前景广阔。该信息来自11月12日《科创板日报》。

中国制造业企业A公司在业务蒸蒸日上之际，因管理流程杂乱，决定引入企业管理软件以提升效率。然而，由于其业务流程高度个性化，市面上的标准化软件无法满足需求，只能选择定制化。这一决策导致开发周期延长、需求不断变更，最终交付的软件系统虽实现部分定制功能，但业务变动后需频繁修改代码，成本剧增，维护成为难题。与...

【8月21日，OpenAI宣布推出全新功能】——允许企业客户利用自身数据对GPT-4模型进行定制化处理。此举旨在帮助初创AI产品在竞争中脱颖而出，展现人工智能投资的实际成果。GPT-4模型的微调功能，即根据特定任务或主题进行针对性训练，适用于不同行业需求，如滑板公司可将其用于客户服务聊天机器人，解答产品使用细节。对于OpenAI旗舰大语言模型来说，这是首次开放微调服务，以往企业客户无法直接对GPT-4或其前身进行定制。微调过程需将数据上传至OpenAI服务器，平均耗时约一小时。值得注意的是，当前仅支持基于文本的数据微调，暂不包含图像或其他形式的内容。这一创新举措有望加速AI技术在实际业务场景中的应用，实现更高效、个性化的服务体验。

7月11日，韩国美妆巨头爱茉莉太平洋的人工智能美容实验室引入AI技术，通过机器人根据顾客皮肤状况调配专属粉底及推荐口红色号，提升个性化服务。AI能从205种粉底液和366种唇色中选出最佳选项，利用深度学习和机器学习技术实现专家评估的自动化。此举不仅加快产品开发，还符合行业发展趋势，市场研报预测美容化妆品行业AI应用规模将从2023年的32.7亿美元增长至2028年的81亿美元。