多数经济学家认为AI建设将推高通胀

美国全国商业经济协会最新调查显示，超过80%的经济预测者认为AI基础设施建设将在未来一年内推高物价。原因在于，建设AI数据中心需要大量铜、计算机芯片和电气设备，这些材料同样用于汽车、玩具和建筑业。科技公司雄厚的资金实力使其在争夺有限资源时抬高价格，迫使其他行业以更高成本竞争。此外，数据中心对电力的突发需求远超现有供应能力，推高了电价。瑞银经济学家指出，AI投资带动科技股上涨，使投资者财富增加、消费扩大，进一步加剧通胀。据估算，AI已将核心个人消费支出价格指数推高0.4%。尽管长期来看AI有望提高生产率从而抑制通胀，但目前这一效果尚未显现。 #AI #通货膨胀 #数据中心 #基础设施建设 #经济学 #科技新闻 #美联储 #物价上涨

欧盟发布应对AI编程工具影响的战略，维护技术主权

面对美国AI编程工具可能带来的效率差距，欧盟提出一系列低成本实用措施以维护技术主权。这些措施包括改进开源编译器错误信息、创建更多代码检查工具、提供基础设施模板、改善文档可搜索性、支持自由软件维护者、推动服务组件接口标准化，以及精简软件堆栈。欧盟强调，即使AI泡沫破灭，这些投入也不会浪费，建议将美国AI公司风投资金的1%用于支持这些措施。此外，欧盟呼吁增加对nlnet基金会、主权技术署等机构的资助，并坚持“公共资金公共代码”原则。此举旨在通过增强自主软件开发能力，减少对国外AI工具的依赖，从而在人工智能浪潮中保持竞争力。 #欧盟 #AI #编程 #技术主权 #开源 #软件工程 #数字主权

EnclaveX：利用CPU/GPU TEE实现端到端机密AI

来自德累斯顿工业大学（TU Dresden）的研究人员Robert Schambach等人在arXiv预印本平台上提交了一篇题为《EnclaveX: End-to-End Confidential AI with CPU/GPU TEEs》的论文。该研究提出了一种新型架构，旨在利用CPU和GPU的可信执行环境（TEE）来构建端到端的机密人工智能系统，从而在计算过程中保护敏感数据的隐私安全。随着AI模型越来越多地处理医疗、金融等领域的敏感数据，如何在保证高性能的同时实现数据机密性成为关键挑战。EnclaveX的设计有望在不牺牲运算效率的前提下，为AI应用提供更强的隐私保护屏障。论文目前尚未公开完整技术细节，但已引起学界对可信计算与AI交叉领域的广泛关注。 #机密计算 #AI安全 #TEE #可信执行环境 #CPU #GPU #学术论文 #arXiv #数据隐私

Function Calling 入门

大模型在对话之外，如何实现“办事”能力？Function Calling（函数调用）正是关键。本文解析了模型调用工具时的底层机制：模型通过识别用户意图，匹配预定义的工具函数并生成参数，再由系统执行并返回结果。一份工具定义由函数名、描述和参数三部分组成，其中描述质量直接影响调用准确率。当工具报错时，系统需设计降级策略，如提示用户重试或提供替代方案。文章还以“查订单状态”为例，演示了从用户输入到工具调用的完整流程。 #FunctionCalling #大模型 #工具调用 #AI #技术教程

AI繁荣下的美国：一边是AI巷超高薪，一边是食品银行排长队

在旧金山 Richmond 社区中心，超过200人在食品银行等待名单上。这个中心距离“AI巷”仅几英里，那里聚集着多家大型AI公司，它们获得数十亿美元投资，员工薪资高昂，进而推高了当地房价和租金。AI驱动的新经济正在制造巨大鸿沟：少数人享受财富暴涨，而许多普通美国人却在生活成本飙升中挣扎掉队。 #AI #经济分化 #贫富差距 #旧金山 #科技繁荣 #社会问题