今日AI领域的焦点呈现出两大趋势：规范化与实用化。一方面，美国政府正式推出AI系统审计框架，标志着行业正在从野蛮生长迈向有章可循的成熟阶段。另一方面，高效的开源模型和专用的端侧硬件不断涌现，极大地推动了AI技术在药物研发等垂直领域的深度应用和商业落地。这预示着AI的竞争正从模型参数的比拼，转向全链路的工程化和产业化效率的较量。 美国商务部发布AI模型审计框架，强制要求高风险系统进行第三方评估 美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）今日正式发布了《人工智能安全与问责框架》。该框架为AI系统，特别是那些应用于金融、医疗和关键基础设施等高风险领域的系统，制定了明确的审计标准和流程。新规要求相关企业必须委托独立的第三方机构进行定期审计， …
阅读更多今日全球AI领域呈现出 监管落地 与 技术竞赛 并行加速的态势。欧盟AI法案亮出首张“罚单”，标志着合规性正式成为科技巨头的核心议题，算法的透明度与公平性不再是可选项。与此同时，欧洲开源力量推出高性能多语言模型，意图在由美国主导的大模型市场中争夺话语权。底层技术方面，从材料科学的AI应用突破到下一代数据中心架构的公布，无不彰显出AI的竞争已深入到基础科学和硬件设施的硬核层面。 欧盟委员会依据《AI法案》对美国科技巨头开出首张巨额罚单 欧盟委员会今日宣布，已对一家美国大型科技公司处以高达8亿欧元的罚款，理由是其社交媒体平台的推荐算法存在“高风险”偏见且缺乏足够的透明度，违反了《AI法案》的规定。这是该法案全面生效以来的首个重大执法行 …
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