Категорія: Великі Дані та Аналітика

Доброго дня. Дякуємо за модерування, Пітер. Це честь бути з вами сьогодні, і завжди чудово повернутися до Стенфорда та в Інституті Гувера. Я провів тут кілька формальних років своєї кар'єри, в тому числі як національний хлопець, і завжди насолоджуюся поверненням. І це привілей поділитися колегією з доктором Шнабелом та президентами Мусалем та Хаммак. Я з нетерпінням чекаю нашої дискусії.¹

До цього я хотів би коротко обговорити тему, яку я вважаю критичним для майбутнього шляху економіки: зростання продуктивності праці. Зростання продуктивності в останні роки було напрочуд сильним, і це вплинуло на мою думку на відповідну позицію грошово -кредитної політики. Я також вивчу дві постійні розробки, які, ймовірно, впливатимуть на зростання продуктивності праці вперед: зміни в торговельній політиці та більш широке прийняття штучного інтелекту (AI). Динаміка продуктивності – це те, що я давно тісно вивчав і продовжуватиму ретельно звертати увагу на те, як я вважаю відповідну позицію грошово -кредитної політики.

Корисно почати з озирнення близько трьох років до середини 2022 року. У цей момент глобальна економіка значною мірою знову відкрилася після закриття пандемії, була розміщена історична кількість федеральної підтримки, і безробіття падало до півстоліття. Але перебої постачання зберігалися, і 12-місячний рівень інфляції досяг свого піку на рівні понад 7 відсотків. Проблема для політиків Федеральної резервної політики була зрозумілою: повернути інфляцію до 2 -відсоткової цілі, зберігаючи здоров'я ринку праці. Федеральний комітет з відкритих ринку (FOMC), до якого я приєднався до того року, почав підвищувати ставку федеральних коштів з майже нуля, в кінцевому рахунку досягнувши трохи вище 5 відсотків до середини 20123 року. Багато синоптиків передбачили, що рецесія в 2023 році швидше за все. І все -таки один не здійснився. Натомість інфляція значно знизилася, а безробіття залишалося низьким. Як відбувся цей незвичайний та вітальний результат?

Два помітні фактори-це розмотування умов епохи пандемії, які раніше обмежували пропозицію як товарів, так і робочої сили у поєднанні з обмежувальною грошово-кредитною політикою, яка сприяла поміркованню сукупного попиту. Сьогодні я хотів би звернути увагу на третій фактор: більший, ніж зазвичай, підвищення продуктивності під час відновлення пандемії.

До пандемії з 2007 по 2019 рік зростання продуктивності в бізнес -секторі в середньому становило 1,5 відсотка щорічно. За останні п’ять років зростання продуктивності праці прискорилося до 2 відсотків. Незважаючи на те, що деякі підвищення продуктивності можуть відображати ситуації, унікальні для повторного відкриття економіки, помітно, що рівень продуктивності, виміряний результатами на годину, залишався вище тенденції протягом 2023 та 2024 років.² Це підвищення продуктивності частково зумовлено дефіцитом пандемічної праці. Коли важко було знайти працівників, оскільки багато американців вийшли на пенсію або вийшли з робочої сили, багато підприємств впроваджували. Наприклад, ресторани прийняли в Інтернеті додатки та роздрібні торговці прискорили реалізацію систем самообслуговування.³ Ці зміни підвищили ефективність та сприяли розширенню потенційного валового внутрішнього продукту (ВВП). Як результат, ціновий тиск полегшив їх піку, поки попит залишався сильним.

Покращена продуктивність широко корисна для економіки. Це дозволяє працівникам отримувати підвищення заробітної плати без компаній, які потребують подальшого підвищення цін та допомагають забезпечити доступ до продуктів та послуг, які вони вимагають. Крім того, і особливо актуальні для мене як грошово -кредитного розробника, зростання потенційного виробництва зменшує необхідність використання грошової політики для уповільнення попиту. Цей ефект є корисним з очевидної причини, що він дозволяє збільшити економічне зростання без більшої інфляції. Але важливо, що це також знижує ризик перевищення політики, яка може призвести до зростання рівня безробіття.

Тепер, коли я розглянув роль, яку зростання продуктивності відігравав у відновленні післяпандемії, я хотів би зосередитись на двох компенсаційних силах на продуктивність, яку я зараз вивчаю. Це зміни торговельної політики та зростання ШІ.

Я очікую, що в найближчій перспективі поводиться на продуктивність праці, що випливає з останніх змін до торговельної політики та пов'язаної з ними невизначеності з кількох причин. По -перше, невизначеність щодо торговельної політики, ймовірно, зменшить інвестиції в бізнес вперед. У цей час фірми не знають остаточного рівня та захворюваності на тарифи чи їх тривалості. Фірми, що роздумують про великі інвестиції, можуть спостерігати за умовами, які могли б утриматись під парадоксом ощадливості, цікавившись, чи можуть вони отримати кращу угоду, якщо вони просто чекають. Більш високі витрати на імпортні матеріали та компоненти також можуть змусити фірми затримати або масштабувати свої інвестиційні плани. Це зменшення формування капіталу може призвести до повільніших технологічних інновацій та прийняття та зниження загальної ефективності виробничих процесів. По -друге, протекціоністська торгова політика, хоча і призначена для підтримки внутрішніх галузей, може ненавмисно призвести до менш конкурентного середовища, якщо вони підтримують менш ефективні фірми. По-третє, будь-які перебої ланцюгів поставок, що виникають внаслідок змін політики, зробить виробництво повільнішим та менш ефективним. Ці порушення можуть призвести до невідповідностей запасів, затримок виробництва та збільшення витрат, коли фірми намагаються знайти альтернативних постачальників або переробити свою продукцію для розміщення нових вхідних обмежень. Цей набір перебоїв може поставити особливий виклик для кредитних політиків. Зниження потенційного ВВП означає менше слабкості в економіці, що, в свою чергу, означає більший інфляційний тиск. Відповідно до принципу Тейлора, для якого на цій конференції не потрібно пояснення, причал більша інфляція вимагає більш високого рівня політики. Я вважаю, що очікування інфляції надійно закріплюється. Тому все інше рівне, нижча продуктивність може призвести до того, що я підтримував рівень утримання на більш високому рівні.

Другий постійний економічний розвиток, який я бачу, змінюючи продуктивність, – це швидко розширюється використання ШІ. Я вважаю цю нову технологію, як імовірно, що має значний позитивний вплив на зростання продуктивності праці. Насправді я вважаю, що AI як готовий бути принаймні таким же трансформаційним, як і інші технології загального призначення, такі як друкарня, парова машина та Інтернет. З більш широким прийняттям AI ми могли б спричинити потенційне виробництво.

Як я обговорював у кількох останніх виступах, AI має потенціал для революції численних секторів нашої економіки.⁴ Ми вже бачимо, що помічники AI підвищують продуктивність у обслуговуванні клієнтів, розробці програмного забезпечення та медичній діагностиці. Здатність AI обробляти та аналізувати величезну кількість даних може призвести до прориву в наукових дослідженнях та інноваціях, що призведе до збільшення швидкості прибуття нових ідей, що ще більше посилює його вплив на продуктивність.

Звичайно, бум продуктивності AI прийшов би з власним набором викликів. Якщо потенційна продукція розширюється занадто швидко, це може залишити слабкість в економіці та ринку праці. Більше того, підвищення продуктивності від ШІ може не бути рівномірним для всіх секторів, типів роботи чи завдань, що призводить до перехідного періоду, коли ринок праці коригується. Незважаючи на ці виклики, я оптимістично ставлюсь до ШІ та його потенціалу сприяти значному зростанню продуктивності в найближчі роки.

Підводячи підсумок, я бачу важливу роль для зростання продуктивності праці у наданні допомоги розробникам політики FOMC для досягнення наших цілей подвійного мандату. Ця динаміка розігралася, поряд з іншими факторами, в останні роки, коли інфляція полегшилася від історичних максимумів, тоді як ринок праці залишався міцним. Два, що розгортаються, економічні події, ймовірно, впливатимуть на зростання продуктивності в найближчі роки – зокрема, зміни в торговельній політиці та розширенні ШІ. Ці дві події можуть виявити, що вони суперечать один одному, але це занадто рано передбачити саме. Я буду ретельно стежити за розробками в цьому просторі. Я з нетерпінням чекаю взаємодії з тими, хто вивчає цю тему, включаючи, я впевнений, багато в цій кімнаті.

Дякую. Я з нетерпінням чекаю дискусії.

---

1. Погляди, висловлені тут, є моїми власними і не обов'язково є думками моїх колег у Федеральній резервній раді або Федеральному комітету з відкритих ринку. Повернутися до тексту

2. Для додаткової дискусії див. У полі “Продуктивність праці з початку пандемії” в Раді губернаторів Федеральної резервної системи (2025), Звіт про грошово -кредитну політику (PDF) (Вашингтон: Рада губернаторів, лютий), стор. 18–20. Повернутися до тексту

3. Дивіться Остан Гулсбі, Чад Сиверсон, Ребекку Голдгоф та Джо Татарка (2025), “Цікавий зростання продуктивності в ресторанах США”, NBER робоча стаття 33555 (Кембридж, Массачусетс: Національне бюро економічних досліджень, березень). Повернутися до тексту

4. Див. Лізу Д. Кук (2024), “Штучний інтелект, великі дані та шлях, що випереджає продуктивність”, промова, що проводиться у “Зрив з підтримкою технологій: наслідки AI, великих даних та віддаленої роботи”, конференція, організована банками Федерального резерву Атланти, Бостона та Річмонда, проводиться в Атланті, Джорджія, 1 жовтень.

Зворотній зв'язок – це популярний набік нового вченого, дивлячись на новітні новини про науку та технології. Ви можете подати предмети, на які, на вашу думку, можуть розважити читачів на відгук, електронною поштою відгук@newscientist.com

Як крихає кит

Детальніше про тему незвичайних одиниць вимірювання, зокрема, як передавати розмір інформації. Уважні читачі згадають припущення Крістофера Діонни про те, що масштаб великих наборів даних можна було б передати, порівнюючи їх з геномом синього кита (12 квітня).

Брюс Хортон пише з твердим рипостами. “Вся суть використання синіх китів для вимірювання розміру речей полягає в тому, що всі знають, наскільки великий синій кит, тому ми можемо легко візуалізувати довжину всього, що вимірюється синіми китами”, – пише він. “Але більшість людей не можуть візуалізувати розмір ДНК синього кита, щоб ідея не спрацювала добре”.

У нього є сенс. Зворотній зв'язок все ще відлякується епохою проекту геному людини на початку 2000 -х, коли нам довелося знайти порівняння, щоб зрозуміти, скільки інформації проводиться на нашій ДНК. Вони часто стосувалися стеків Біблії, що сягають на півдорозі до Місяця. Сьогодні ми просто використали б зібрані Колесо часу книги.

На щастя, у Брюса є рішення. Він вказує нам на дослідження 2005 року в науковому журналі Parody Аннали неймовірних дослідженьякий описує SNAP: протокол передачі даних на основі равликів. Дослідники приєднали гігантську африканську землю до двоколісного візка, колеса яких були компакт-дисками або DVD-дисками. Поки равлик рухався повільно, дані, тим не менш, проїжджали на 37 000 кілобайт в секунду-це означає, що система на основі равликів передає інформацію швидше, ніж існуючі широкосмугові з'єднання.

Snap, стверджує Брюс, ” – це стандартна одиниця вимірювання передачі даних, яка легко для того, щоб візуалізувати та розуміти, і рекомендується для загального використання”.

Можливо. Поки ми чекаємо подальшої кореспонденції, ми хочемо порекомендувати новий підрозділ, розроблений Кеном Тейлором та його дружиною. У них є сад, який включає деякі дерева Дамсона, які Кен описує як “горезвісно мінливу врожай з року в рік”. Отже, вони встановили «крихту», що є мірою того, скільки десертів вони можуть зробити за урожай. Кен повідомляє: “2024 був дуже поганий рік – всього 3 розсипки”.

Шок -висновки

“Ну, хто б це подумав”, – каже редактор новин Олександра Томпсон. “Зупиніть преса”. Вона привертала увагу зворотного зв'язку на прес -реліз із заголовком: “Потрапивши в позашляховик, збільшує ймовірність смерті або серйозних травм, нові дослідження”.

Порівняно з меншими автомобілями, один із цих чудових позашляховиків, швидше за все, вбиває вас, якщо він вас вдарить. Тепер ви можете очікувати, що відгук придушить при великій очевидності цього: так, важчі предмети вдарили важче, ніж легші, якщо вони приходять з однаковою швидкістю. Але, звичайно, однією з головних чеснот науки є відмова приймати здоровий глузд для відповіді, а натомість перевірити речі.

Ми запрошуємо внески читачів у категорію “Не лайно, Шерлок”. Чим болісніше очевидно відкриття і втомлено завислий експеримент, тим краще. Чи люди насолоджуються пікніками менше, якщо вони переповнені мурахами? Чи збільшується ваш рахунок за воду, якщо у вас є герметичний кран? Принаймні один допитливий розум хоче знати.

Лизати борсуків

Історик Грег Дженнер зробив помітне відкриття у квітні. Напишіть на Bluesky, Грег каже: “Ви можете ввести будь -яке випадкове речення в Google, а потім додати” значення “після цього, і ви отримаєте пояснення відомої ідіоми чи фрази, яку ви щойно склали”.

Винахід Грега полягав у тому, що “ти не можеш лизати борсука двічі”, що AI Google AI повідомив йому, що “ти не можеш обдурити чи обдурити когось вдруге після того, як вони були обдуровані один раз”. Гм, насамперед, електорат США просить відрізнятися. По -друге, це є, і ми не можемо цього наголосити достатньо, повністю складеним. І все -таки це не зупинило AI, що розповсюджує детальне пояснення. “” Лизання “в цьому контексті означає обдурити чи обманювати когось”, – йдеться у повідомленні, і “Фраза, ймовірно, походить з історичним видом спорту борсука”. Приманка борсука була справжньою справою; Цей етимологічний зв’язок не є.

У відповідях люди подали власні складені фрази та “інтерпретації” Google. Кіт Йейтс придумав “Ти не можеш пробігти милю, не вдаривши його молотком”, що, мабуть, “мотиваційна фраза, яка часто використовується для підкреслення труднощів або боротьби, пов'язаних з досягненням мети”. Зворотній зв'язок був особливо в захваті від використання “часто” у цьому потоку дурниць.

Kai Kupferschmidt запропонував “краще мати щупальця в наметі, ніж щур у кріслі Раттана”. Google повідомив йому, що це “жартівлива ідіома, яка говорить про те, що краще опинитися в ситуації, яка спочатку незручна або незвична, ніж ситуація, яка є небажаною та/або небезпечною”. Зворотній зв'язок має ряд думок з цього приводу, що не в останню чергу: чому б щупальця слід вважати незручним, але не небезпечним? Ми прочитали HP Lovecraft: щупальця – це поганий знак.

На жаль, функція “значення”, здається, була деактивована. Ми намагалися переконати Google дати нам визначення для “ніколи не натирайте капусту з оленями”, і це не зробить цього.

Звичайно, це означає вибрати AI за те, що він був побудований: генерування відповідей на запитання. І це не так, як ми не зустрічали жодних людей, які скоріше бликають нісенітниці, ніж визнають, що вони не знають відповіді на запитання.

Але це, можливо, підкреслює проблеми з додаванням цієї технології на сторінку, яка мала бути джерелом точної інформації. Зараз відгуки вже не повністю довіряють результатам у Google, що іронічно означає, що AI мав рацію: ви дійсно не можете лизати борсука двічі.

Отримали історію для відгуків?

Ви можете надіслати історії на відгук електронною поштою на адресу відгук@newscientist.com. Будь ласка, включіть домашню адресу. Цього тижня та минулі відгуки можна побачити на нашому веб -сайті.

Організації та професійні асоціації відіграватимуть вирішальну роль у підтвердженні нових інструментів штучного інтелекту (AI) для фармацевтів, пояснив Гаррі Тревіс, президент групи Travis. Крім того, роздроблений характер даних про аптеку потребує спільних зусиль для встановлення стандартів та вдосконалення доступу до даних для ефективної реалізації ШІ.

Стенограма відредагована для ясності; Підписи були створені авто.

Стенограма

Як фармацевти можуть забезпечити, щоб інструменти AI залишалися точними та вільними від упередженості у використанні в реальному світі?

Я думаю, що фармацевти повинні звернутися до своїх професійних організацій та довірених організацій, і їм доведеться зробити важку роботу з перевірки цих інструментів. Це, мабуть, надмірно спрощена метафора [or] Порівняння, але якщо ви підете назад у часі, 30 років [or] 40 років тому автоматичні лічильники таблеток вийшли в Інтернет. Ми вірили, що ці автоматизовані лічильники таблеток збираються рахувати 90 таблеток? Всі вони повинні були бути підтверджені, і окремі фармацевти цього не зробили. Тіла акредитації зробили це. [It’s going to be the] Те саме з інструментами AI. Тіла з акредитації [and] Професійні асоціації повинні активізувати та заповнити цю прогалину та спілкуватися [to] Фармацевт, який “ми повернулися до цього”.

Дані та доступ до даних були постійною боротьбою за охорону здоров'я. Як ми можемо забезпечити, щоб AI має доступ до даних, якими він повинен використовуватись точними, ефективними та безпечними способами?

Дані існують у багатьох різних місцях, що стоять за такою кількістю різних кодів доступу та брандмауерами, і подібними речами. Кожна компанія, яка існує в ланцюжку даних аптеки – і я регулярно в цьому бізнесі – ми дійсно просто повинні пройти важку роботу кожного постачальника технологій [and] Кожен постачальник даних, який намагається розібратися, як проводяться API [application programming interfaces] Налаштування? І чи потрібно нам придумати нові галузеві консорції, щоб допомогти у сумісності даних та стандартах даних? Або [do] Ті, хто в даний час існує, потрібно адаптувати для AI, щоб окремий користувач повинен був впевнено, що вони зможуть отримати дані. Тому що у вас є найрозумніший агент у світі, але якщо він не може отримати дані, він мертвий після прибуття. І [it requires] Командна робота, багато командної роботи.

Акції Palantir Technologies Inc. впали на понад 8% у торгівлі після годин сьогодні, незважаючи на те, що компанія з аналітики великих даних перемагає очікування щодо доходів та настанов, оскільки інвестори, можливо, очікували ще більш сильних результатів.

За свій фінансовий 2025 рік, що закінчився 31 березня, Палантір повідомив, що скоригований прибуток на акцію в 13 копійок, що перевищує восьми центів за акцію в тому ж кварталі 2024 року, за доходом 883,9 млн. Дол. США, що перевищує 39% за рік. Заробіток на акцію відповідав 13 центів, які очікують аналітики, а дохід Палантіра випереджав очікувані 863 мільйони доларів.

Palantir побачив, що дохід США зросла на 55%за рік, до 828 мільйонів доларів, комерційний дохід США-на 71%, до 255 мільйонів доларів, а дохід уряду США-на 45%, до 373 мільйонів доларів.

У кварталі також компанія забронювала свій найвищий квартал американської комерційної контрактної вартості, яка склала 810 мільйонів доларів, що майже втричі порівняно з роком тому. Загальна вартість угоди про комерційну угоду зросла на 127%, до 2,32 мільярда доларів станом на кінець березня.

Нові угоди та клієнти були ключовими для сильних цифр Палантіра, а клієнти компанії підраховують 39% за рік. Компанія закрила 139 угод щонайменше 1 мільйон доларів у кварталі, 51 угода – щонайменше 5 мільйонів доларів та 31 угоди – щонайменше 10 мільйонів доларів.

Бізнес основні моменти в кварталі включали інтеграцію моделей Vision Xai Corp. Grok-2 та Grok-2 в платформу штучного інтелекту Palantir, розширення можливостей для логіки, автоматизації, будівельника трубопроводів та інших інструментів AIP з вдосконаленою мовою та баченням. Palantir також представив новий інтерфейс програмування програм для модельних експериментів, який дозволяє розробникам відстежувати, візуалізувати та порівнювати навчальні тренінги за допомогою Python, що полегшує оптимізацію моделей у існуючих робочих процесах.

У кварталі також Палантір оголосив стратегічне партнерство з Databricks Inc., яка спрямована на поєднання операційної системи AI Palantir з інженерною та аналітикою даних даних даних. Співпраця прагне забезпечити більш об'єднане AI та рішення даних для підприємств та державних клієнтів.

“Ми перебуваємо в середині тектонічної зміни в прийнятті нашого програмного забезпечення, особливо в США, де наші доходи зросли на 55% за рік, тоді як наш комерційний дохід у США збільшився на 71% у першому кварталі, щоб перевершити щорічний курс пробігу”,-сказав співзасновник та головний виконавчий директор Олександр К. Карп. “Ми доставляємо операційну систему для сучасного підприємства в епоху ШІ”.

Як результат, він додав: “Ми підвищуємо свої цілорічні вказівки щодо загального зростання доходів до 36% та наше керівництво щодо зростання комерційних доходів США до 68%”.

За свій фінансовий другий квартал Палантір очікує, що дохід від 934 мільйони до 938 мільйонів доларів США та скоригований дохід від операцій від 401 до 405 мільйонів доларів. Перспективи доходу напевно випереджали 899,4 мільйона доларів, які очікують аналітики.

За свій повний фінансовий рік компанія очікує, що дохід від 3,89 млрд. До 3,902 млрд. Дол.

Зображення: Палантір

Уряд США розширює спостереження за соціальними медіа для моніторингу мільйонів відвідувачів та іммігрантів – і його сприйняття більшої кількості аналітики даних та інструментів штучного інтелекту також може збільшити ретельний контроль громадян США.

“Це майже-якщо не зовсім-неможливо, щоб уряд зосередився лише на негромадянах і не дивитися на чужих соціальних медіа”,-каже Рейчел Левінсон-Вальдман у Центрі справедливості Бреннана, неприбуткової політики …

Прийняття агентського штучного інтелекту (AI) у всьому світі та в Таїланді забезпечить бізнес з можливістю розуміти споживачів у кількох ситуаціях, що дозволяє їм приймати розумні рішення.

Agentic AI інтегрує дані, вдосконалені технології та творчі можливості, щоб допомогти підприємствам підвищити їх маркетинг, комунікацію/продуктивність реклами та розробку продуктів.

Teeradet Dumrongbhalasitr, виконавчий директор компанії Egg Digital, провідний постачальник аналітики великих даних, що використовує AI, інтегровані медіа та маркетингові послуги, заявив, що зростання агентського ШІ є зміною ігор, оскільки ця система не є лише помічником, а й технологією, яка може планувати, визначити та еволюціонувати самостійно.

“Агентний АІ відзначає перехід від розумних інструментів до справді розумного, автономного досвіду”, – сказав він.

Г -н Терадет заявив, що підприємства та бренди повинні прийняти агента AI, щоб дати їм всебічне розуміння клієнтів та автоматизувати їх розумне прийняття рішень.

Ця технологія може допомогти сприяти розвитку глибоких маркетингових стратегій та планів комунікацій, оснащуючи підприємства з можливістю доставляти відповідні пропозиції у відповідний час на каналах, що пропонують динамічний персоналізований досвід, сказав він.

PwC повідомила, що 17,8% тайських підприємств прийняли AI у 2024 році, а 73,3% планують використовувати його в майбутньому.

Більше того, 70% тайських малих та середніх підприємств використовують або тестують AI, при цьому 90% повідомляють про зростання доходу від ШІ.

Дослідження Telenor Asia в січні 2025 року виявило, що 77% респондентів використовують інструменти AI для особистого використання, особливо розваги, такі як соціальні медіа та потокове відео.

Яєчний цифровий прогнозує ринок AI та аналітики даних до 2028 року, охоплюватиме п'ять областей: аналітика, орієнтована на AI, обробка природної мови для взаємодії з даними, персоналізовані та контекстні візуалізації, прогнозні та наказові уявлення в масштабі та об'єднана екосистема даних.

Компанія співпрацювала з глобальними лідерами AI Tech для впровадження своєї агентської системи AI AI, розроблена для того, щоб допомогти підприємствам зрозуміти клієнтів та автоматизувати своє інтелектуальне прийняття рішень на основі трьох основних підприємств Analytics AI та консультації, конвергенції медіа та маркетингових технологічних рішень.

Яєчний цифровий також представив п'ять клієнтських двигунів, що працюють на його системі AI агента.

До п'яти двигунів належать “дані першої сторони-великі дані”, які мають можливість підвищити ефективність маркетингу за допомогою динамічної персоналізації.

Інша – агентна лабораторія AI, агентна модель AI, розроблена для того, щоб допомогти бізнесу приймати рішення швидше, точніше та розумніше.

Управління координації досліджень та розробок Національного наукового фонду, що діє в Управлінні з питань науки та технологій Білого дому, проводить публічні коментарі до 29 травня на стратегічному плані досліджень та розробок штучного інтелекту 2025 року, який має на меті зберегти США «неперевершеним світовим лідером» в ШІ.

В даний час США, схоже, мають щось вузьке лідерство в районі над Китаєм. Нещодавно генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг підкреслив ставки, попереджаючи, що Китай “дуже близький” для нас можливостей і що гонка ШІ “довгострокова, нескінченна”, CNBC цитував його.

Запит на інформацію (RFI) підкреслює необхідність визначення “унікальної ролі федерального уряду в дослідженні та розробок AI (НДДКР) протягом наступних 3 – 5 років”. Він шукає вклад у сфери, де інвестиції в приватному секторі можуть не вистачати. RFI зазначає, що уряд повинен визначити пріоритет дослідження, що “галузь навряд чи вирішиться”, оскільки, хоча вона може “обслуговувати національні інтереси”, вона “не може забезпечити негайну комерційну віддачу”.

RFI спеціально шукає представників громадськості, “включаючи дослідників ШІ, лідерів галузі та інших зацікавлених сторін, які безпосередньо займаються або впливають на науково -дослідні роботи”, щоб забезпечити вклад. Також просили ідеї щодо конкретних пріоритетів НДДКР, що наводить такі приклади, як “Основні досягнення в алгоритмах AI, архітектури”, “Дослідження високого ризику, високодоступних апаратів AI”, “апаратне забезпечення AI наступного покоління” та “агентні та фізично втілені AI”.

AI Pioneer та начальник AI Facebook Ян Лекунн висвітлили запит уряду на LinkedIn, назвавши це “уряд США просить поради щодо національної стратегії AI R&D”. Його пост дала майже 500 реакцій станом на 3 травня, включаючи 49 коментарів та 40 репостів. Видатні відповіді варіювались від біоінформатичного попередження про те, що RFI може стати “інтелектуальним вилученням для приватної вигоди” до прохання інвесторів-стартап-інвестора про те, що федеральні долари підтримували “рамки eval” та “відкритий інструмент для випадків використання реального світу”.

Дослідники з лабораторії інформатики та штучного інтелекту MIT (CSAIL) розробили нову модель штучного інтелекту, натхненну нейронними коливаннями в мозку, з метою значно просування, як алгоритми машинного навчання обробляють довгі послідовності даних.

AI часто бореться з аналізом складної інформації, яка розгортається протягом тривалих періодів часу, таких як тенденції клімату, біологічні сигнали чи фінансові дані. Один новий тип моделі AI, що називається “Моделі стану простору”, була розроблена спеціально для більш ефективного розуміння цих послідовних моделей. Однак існуючі моделі стану простору часто стикаються з проблемами-вони можуть стати нестабільними або вимагати значної кількості обчислювальних ресурсів при обробці довгих послідовностей даних.

Для вирішення цих питань дослідники CSAIL T. Konstantin Rusch та Daniela rus розробили те, що вони називають «лінійними моделями коливального стану-простору» (Linoss), які використовують принципи примусових гармонічних осциляторів-концепція, глибоко вкорінена у фізиці та спостерігається в біологічних нейронних мережах. Цей підхід забезпечує стабільні, експресивні та обчислювально ефективні прогнози без надмірно обмежувальних умов щодо параметрів моделі.

“Наша мета полягала в тому, щоб зафіксувати стабільність та ефективність, що спостерігаються в біологічних нейронних системах, і перетворити ці принципи в машинну рамку навчання”, – пояснює Руш. “За допомогою Linoss ми тепер можемо надійно вивчити взаємодію дальньої дальності, навіть у послідовностях, що охоплюють сотні тисяч точок даних або більше”.

Модель Linoss унікальна в забезпеченні стабільного прогнозування, вимагаючи набагато менш обмежувального вибору проектування, ніж попередні методи. Більше того, дослідники жорстко довели загальну можливість моделі, тобто вона може наблизити будь -яку безперервну, причинну функцію, що стосується вхідних та вихідних послідовностей.

Емпіричне тестування продемонструвало, що Linoss послідовно перевершує існуючі найсучасніші моделі в різних вимогливих завданнях та завданнях прогнозування. Зокрема, Linoss перевершив широко використовувану модель MAMBA майже два рази у завданнях, що включають послідовності екстремальної довжини.

Визнаний за його значення, дослідження було обрано для усної презентації в ICLR 2025 – честь, присуджена лише перших 1 відсотка подання. Дослідники MIT передбачають, що модель Linoss може суттєво вплинути на будь-які сфери, які отримали б користь від точного та ефективного прогнозування та класифікації довгого горизонту, включаючи аналітику охорони здоров'я, науку про клімат, автономне водіння та фінансові прогнози.

“Ця робота є прикладом того, як математична суворість може призвести до прориву продуктивності та широких додатків”, – говорить Рус. “За допомогою Linoss ми надаємо науковій спільноті потужним інструментом для розуміння та прогнозування складних систем, подолання розриву між біологічним натхненням та обчислювальними інноваціями”.

Команда уявляє, що поява нової парадигми, як Ліносс, буде цікаво практикам машинного навчання. Забігаючи наперед, дослідники планують застосувати свою модель до ще більш широкого спектру різних способів даних. Більше того, вони припускають, що Ліносс міг би забезпечити цінну інформацію про нейронауку, потенційно поглиблюючи наше розуміння самого мозку.

Їх роботи підтримали Швейцарський національний науковий фонд, програма Schmidt AI2050 та Міністерство американського прискорювача штучного інтелекту ВПС.

ЧАС ЧИТАННЯ: 6 хвилини

Клацніть тут, щоб прочитати основні моменти з історії

• Вісконсін побачив кілька нових пропозицій центру обробки даних, включаючи проекти в Бівер -Дам, Вісконсін -Рапідс, Порт -Вашингтон та Кеноша. Microsoft зламала землю в 2023 році на 450-мегаватт, 3,3 мільярда доларів кампусу на горі Плезант на колишньому сайті FoxConn-проект, який двічі призупинився.

• Центри обробки даних використовують багато електроенергії – становить майже 4,5% споживання електроенергії в 2023 році.

• Вісконсін входить до числа держав, які пропонували податкові пільги та знижки на електроенергію для технологічних компаній, що будують центри обробки даних.

• Технологічні компанії обіцяють інвестиції на мільярд доларів, високотехнологічні робочі місця та надходження податку на нерухомість-аргументовані громади будуть передані, якщо не за стимули.

Розбудова нових центрів обробки даних-часто гаргантуанських складів мікрочіпів, що спрямовуються на владу, що силові хмарні обчислення, штучний інтелект та соціальні медіа-привертає увагу комунальних послуг та держав, які, передбачаючи потенційні прибутки, змушені задовольняють енергетичні потреби технологічних компаній.

Такі гіганти, як Amazon, Google, Meta та Microsoft, укладаються на національному рівні з комунальними послугами, що стикається з результатами попиту на електроенергію. У 2023 році центри обробки даних становили майже 4,5% споживання електроенергії в США, що, як очікується, на повітряну кулю до 12% до 2028 року.

Вісконсін побачив кілька нових пропозицій центру обробки даних, включаючи проекти в Бівер -Дам, Вісконсін -Рапідс, Порт -Вашингтон та Кеноша. Microsoft зламався в 2023 році на 450-мегаватт, 3,3 мільярда доларів на кампусі на горі Плезант на колишньому майданчику FoxConn, хоча робота в центрі обробки даних з тих пір двічі зупинилася.

Комунальні послуги, як правило, працюють за державними монополями, які дозволяють компаніям покривати витрати на послуги та заробляти на себе інвестиції в інфраструктуру. Громадськість – це “оплата податків”, тобто їм не вистачає інших варіантів.

Зазвичай це гарантує, що комунальні послуги зростають у відповідності з суспільними потребами в енергії, але коли кілька клієнтів вибору додають значного навантаження в мережу, пріоритети можуть змінюватися.

Для залучення інвестицій держави змагаються за Woo Big Tech з конкурентними стимулами, включаючи знижену швидкість електроенергії. Більше 30 держав, включаючи Вісконсін, звільняють центри обробки даних з податку з продажу на обладнання інформаційних технологій.

Але залицяння може стати гонкою до дна.

Компанії часто обіцяють інвестиції на мільярд доларів, високотехнологічні робочі місця та податок на нерухомість, продається як нульова вартість держав-аргументовані громади будуть передані, якби не стимули.

Менш обговорювано, однак, вплив нових електричних навантажень та способи, як комунальні послуги можуть поширювати енергетичні витрати на громадськість.

У гіршому випадку, будівництво нових електроенергії може виявитися непотрібним, якщо проект Центру обробки даних не зможе здійснити або його потреби в енергетиці, потенційно залишаючи громадськість, щоб підняти законопроект.

Це деякі з питань, обговорених у недавній білої книжці, створеній дослідниками Гарвардського університету, які висловлюють скептицизм, що споживачі не поглинають витрати на енергетичні витрати.

Арі Пеское, який керує Гарвардською ініціативою закону про електроенергію, а юридична колегія Еліза Мартін переглянула майже 50 провадження у комунальних справах, документуючи, як комунальні послуги можуть субсидувати потреби в електроенергії корпорацій трильйонів і одночасно зафіксувати прибуток, передавши витрати платтям ставок.

Нещодавно Wisconsin Watch Environmental Reporter Беннет Голдштейн розмовляла з Пеское. Їх інтерв'ю було відредаговано на довжину та ясність.

Куди спрямовані Сполучені Штати щодо використання електроенергії?

Наше використання електроенергії було в основному рівним протягом останніх 15 років, і тепер раптом це прогнозується змінитися досить різко і досить швидко. І це зростання центру обробки даних, який дійсно веде цей заряд.

Ці центри обробки даних є просто масштабними, масштабними споживачами енергії. Один об'єкт може використовувати стільки енергії, скільки велике місто. У Луїзіані є об'єкт, який зараз будується, який може бути двома гігаватами. Місто Новий Орлеан – один Гігаватт. Процес встановлення ставок просто не розроблений для цих масових нових об'єктів.

Чи можете ви описати способи, якими компаніями центрів обробки даних отримують субсидії на Site проект?

Найпростіший спосіб, що це може статися, – це лише те, що утиліта створює частину інфраструктури – нову лінію електропередач, нову електростанцію – і вона розроблена насамперед для задоволення потреб одного з цих великих центрів обробки даних, і корисність розповсюдить витрати на всіх споживачів.

Але ми вважаємо, що це насправді не має сенсу, коли в деяких випадках є мільярди доларів інфраструктури для одного заможного споживача. Утиліти від цього багато користуються.

Ваша стаття зазначила, що комунальні договори з центрами обробки даних розглядаються як конфіденційні угоди, а не підлягають публічній оцінці. Чому це має значення та які ще тенденції ви помітили у розгляді, який ви переглянули?

Випадок ставки – це те, як корисність встановлює тарифи для всіх, і це дуже публічний процес.

Більшість проваджень, які ми розглянули, були про ці, начебто “бічні угоди” між центром обробки даних та корисністю. У цих провадженнях беруть участь дуже мало сторін, тому це проблема для регуляторів, оскільки регулятори повинні приймати рішення на основі доказів, які є перед ними. Тут часто є лише одна сторона. Це корисність, і це дуже важко регуляторам правити проти корисності, коли немає жодних конкуруючих доказів.

У деяких штатах регулятори повинні оцінити, наприклад, чи є вигоди від економічного розвитку договору, які роблять його в суспільних інтересах, навіть якщо це переміщує деякі витрати на інших платників податків. У деяких штатах регулятори повинні виявити, що їх договір не обтяжує інших платників податків.

Такі види питань щодо розподілу витрат, як правило, сильно оскаржуються, коли є й інші сторони, що беруть участь, тому ми не вкладаємо багато акцій у претензіях, що ці секретні договори не обтяжують інших платників податків.

Чи є нові центри обробки даних та супутня інфраструктура, щоб живити їм хороші інвестиції для громадськості?

Коли ви чуєте, як один із цих закладів оголошено, іноді їх оголошують з великими фанфарами. Обрані чиновники люблять оголошувати великі проекти. Деякі з цих закладів отримують великі прес -релізи та прес -конференції, і губернатор там посміхається.

Але, повинен бути певний механізм, щоб забезпечити, щоб потенційно дуже дорога інфраструктура була побудована для цих об'єктів, за якою не оплачується громадськістю, а центром обробки даних. Ми не можемо висловити конкретну претензію щодо конфіденційної угоди, але ми скептично ставимося до того, що ці угоди не змінюють витрати.

Вони погана угода для платників податків, дивлячись на витрати на електроенергію – не враховуючи більш широкі суспільні наслідки цих об'єктів та будівельних робочих місць.

Які альтернативи, які б пошкодили клієнтів ці витрати?

Ці конфіденційні договори: Давайте позбумось від них. Давайте зробимо більш публічний прозорий процес, який заохочує та дозволяє отримати більше участі. Давайте включимо ці центри обробки даних у випадки швидкості та з'ясували, які положення та умови для них мають сенс.

Дозвольте Центрам обробки даних укласти контракт на інфраструктуру з розробниками, які не є корисними. У вас є компанії, які не є комунальними послугами, що конкурують на ринках, щоб будувати електростанції для продажу цієї влади. Якщо ви можете мати договір лише між центром обробки даних та розробником електростанції, корисність не є його частиною, і, отже, немає небезпеки, що ці витрати можуть якось проникнути до рахунків інших споживачів.

Як платники податків можуть виступати за себе?

Комісії з комунальних послуг мають деякі громадські процеси, особливо для будівництва нових проектів. Навіть якщо цей контракт є секретним, якщо вони збираються побудувати нову електростанцію, зазвичай існує публічний процес. Ці процеси часто можуть привертати увагу та мати громадські слухання та можливості для громадськості.

Як щодо створення спеціальних тарифів для дуже великих клієнтів, таких як недавній південний схід Пропозиція Вісконсіна Від ми енергії для “дуже великих клієнтів”?

Має багато сенсу встановити окремі умови та умови для комунальних послуг для цих дуже, дуже великих споживачів енергії. Це мільярди доларів витрат, і має сенс встановити певну договірну систему або тарифну систему, яка гарантує, що ці суб'єкти відповідають за ці витрати.

Існує ризик, що корисність починає будувати цю інфраструктуру та потенційно інвестувати сотні мільйонів, навіть мільярди доларів. Ринок змінюється – як, можливо, ми зараз бачимо – і раптом розробник центру обробки даних не хоче завершити свій об'єкт з будь -якої кількості причин. Тепер, хто залишиться, несучи вартість на мільярд доларів, яку просто витрачала комунальні послуги? Ви хочете переконатися, що він знаходиться в центрі обробки даних.

Що означає будівництво більшої кількості центрів обробки даних для стримування викидів парникових газів?

Багато нового зростання зустрінуться електростанціями природного газу. Наприклад, ми бачимо це в Луїзіані. Багато держав мають сильні цілі з чистої енергії. Близько 20 або більше держав взяли на себе 100% чисту силу на якусь майбутню дату. (Мета Вісконсіна: щоб вся електроенергія, що споживається в державі, була на 100% без вуглецю до 2050 року.) Ці цілі передаються на те, скільки енергії буде продано в цій державі. Якщо продається більше енергії, це означає, що ми повинні будувати більш чисту енергію, щоб досягти цих цілей. Це вже завдання, щоб досягти цілей таким, яким вони є.

Перевидайте цю історію

Перевидайте наші статті безкоштовно, в Інтернеті або в друку під ліцензією Creative Commons.

Нью -Йорк, 02 травня 2025 р. (Globe Newswire) – Експертні споживачі назвали Клавіо Топ-маркетинговий інструмент для 2025 року. Визнаний своєю здатністю інтегрувати автоматизацію маркетингу, персоналізацію, керовану даними, та залучення до Omnichannel, Klaviyo став важливою платформою для понад 167 000 брендів у всьому світі.

Топ -інструмент автоматизації маркетингу

Ця стаття спонсорується Клавіо. Усі висловлені думки – це експертні споживачі. Експертні споживачі пропонують новини та відгуки про споживчі товари та послуги та можуть заробляти комісії від покупок, зроблених за допомогою посилання.

Klaviyo був заснований у 2012 році Ендрю Біалекі та Едом Халленом для вирішення завдання ефективного використання даних клієнтів для маркетингу. Протягом багатьох років він перетворився на Провідний B2C CRM Це об'єднує маркетинг, аналітику та обслуговування клієнтів на одній безшовній платформі. Постійні інновації компанії дозволили бізнесу будь -яких розмірів будувати змістовні відносини з клієнтами, одночасно максимізуючи залучення та дохід.

Інтелектуальна автоматизація для персоналізованого маркетингу

Ключовим фактором визнання Клавіяо є його Інтелектуальні можливості автоматизації. Підприємства можуть налаштувати автоматизовані робочі процеси для електронної пошти, SMS та мобільних сповіщень, гарантуючи, що клієнти отримують своєчасні та відповідні повідомлення. Вбудований Клавіо Платформа даних клієнтів (CDP) Дозволяє брендам отримати доступ до розуміння в реальному часі, що дозволяє досягти рівня персоналізації, що виходить за рамки традиційної сегментації.

AI-керовані відомості про оптимізацію кампаній

Платформа AI маркетинг інструменти Також підвищує ефективність кампанії. Прогностична аналітика прогнозує поведінку клієнтів, допомагаючи брендам визначити найкращі терміни та обмін повідомленнями для просвітницької роботи. Автоматизоване тестування A/B постійно уточнює маркетингові стратегії, тоді як динамічний контент адаптується до індивідуальних переваг клієнтів, створюючи індивідуальний досвід, який підвищує коефіцієнти конверсії.

Безшовна залучення

Підхід Клавіо на всій каналі ще більше зміцнює свою позицію як провідний маркетинговий інструмент. Підприємства можуть безперешкодно інтегрувати електронні листи, SMS та мобільні сповіщення, а також включати взаємодію з обслуговування клієнтів та управління огляду. Це гарантує, що клієнти отримують згуртований досвід бренду, незалежно від того, як вони вирішили займатися.

Аналітика для рішень, керованих даними

Розширені інструменти аналітики та звітування Надайте можливість бізнесу приймати рішення, керовані даними. Klaviyo надає уявлення про поведінку клієнтів з такими функціями, як аналіз на відпочинок, частоту та грошовий (RFM), відстеження воронки та когортний аналіз. Ці показники допомагають брендам зрозуміти тенденції придбання та вдосконалити свої маркетингові стратегії для максимальної віддачі від інвестицій.

Масштабованість та проста інтеграція для зростаючого бізнесу

Масштабованість – ще одна функція. Klaviyo призначений для підтримки підприємств усіх розмірів – від стартапів до великих підприємств. Маючи понад 350 інтеграції та гнучкі API, бренди можуть легко включати Klaviyo у свої існуючі технологічні стека. Попередньо побудовані шаблони та потоки автоматизації роблять впровадження безшовним, що дозволяє бізнесу виконувати складні маркетингові стратегії, не вимагаючи великих технічних знань.

Зауважує вперед, Клавіо Продовжує інновації, розширюючи свої пропозиції поза автоматизацією маркетингу. Нещодавнє впровадження послуги Klaviyo вводить підтримку клієнтів на свою платформу “все в одному”, що ще більше подорожує розрив між маркетингом та досвідом клієнтів. Консолідуючи ці функції, підприємства можуть будувати більш сильні відносини з клієнтами, впорядковуючи внутрішні операції.

“Комплексний підхід Klaviyo являє собою майбутнє маркетингових технологій. Його здатність інтегрувати маркетинг, аналітику та обслуговування клієнтів в одну платформу робить його неоціненним активом для брендів, які прагнуть покращити залучення клієнтів”, – сказав Дрю Томас, прес -секретар для споживачів експертів.

Щоб вивчити повні особливості Клавіо, Клацніть тут. Для більш детального огляду відвідайте Веб -сайт експертних споживачів.

Про Клавіо

Заснований у 2012 році Ендрю Біалекі та Едом Халленом, Клавіо – це Платформа управління відносинами з клієнтами B2C (CRM) Це дозволяє брендам використовувати свої дані клієнтів для персоналізованого маркетингу, аналітики та залучення клієнтів. Компанія була створена для вирішення критичного розриву: допомога підприємствам ефективно використовувати свої дані клієнтів для сприяння змістовному взаємодії та зростанню доходу.

З моменту свого створення Клавійо перетворився з бази даних клієнтів на всебічну платформу маркетингу та аналітики. Основні віхи в його розробці включають в себе введення електронного маркетингу у 2013 році, SMS -маркетинг у 2020 році, огляди продуктів у 2022 році та його Платформа даних клієнтів (CDP) У 2023 році. Зовсім недавно, у 2025 році, Klaviyo запустив свій повномасштабний B2C CRM, що ще більше посилює свої можливості.

Сьогодні Klaviyo забезпечує понад 167 000 брендів у всьому світі, пропонуючи єдине рішення, яке інтегрує інформацію, керовану даними, з автоматизацією. Його назва, натхненна іспанським словом “clavija” (термін для альпінізму або пітонів), відображає місію компанії підтримувати бренди в масштабах їх зростання. Штаб -квартира в Бостоні, Клавіяо також має офіси в Денвері, Сан -Франциско, Лондоні, Дубліні та Сіднеї.

Про експертних споживачів: Експертні споживачі надають новини та відгуки про споживчі товари та послуги. Як філіал, експертні споживачі можуть заробляти комісії від продажів, отриманих за допомогою наданих посилань.