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‘生成型’新闻 2个
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生成型AI正在改变出版行业的制作方式生成型人工智能（AI）正在迅速改变出版行业的制作方式。过去，出版工作主要依赖人力，从策划到翻译、校对、营销等各个环节，而现在，随着AI基础的自动化和协作结构的重组，行业的变化正在加速。尤其是内容制作速度的提升和全球流通壁垒的降低，预计将改变出版市场的结构。 根据行业消息，最近国内出版行业中，利用生成型AI进行内容制作的过程正在迅速变化。AI的应用已超越简单的句子生成，广泛应用于资料调查、初稿撰写、翻译、校对、摘要、宣传文案制作等出版制作的各个环节。 尤其是，随着社会热点或特定事件发生后相关书籍迅速出版的案例增多，AI的应用潜力引起了更多关注。过去，收集相关资料和整理稿件需要相当长的时间，但现在通过AI，资料整理和初稿撰写的速度大大缩短。 分析认为，生成型AI正在加剧出版制作的速度竞争。一些电子书和实用书籍从策划到出版的时间大幅缩短，尤其是在电子书和网络小说市场，快速的制作周期和内容供应速度变得愈加重要，AI的应用也随之提升。 AI翻译技术的发展也成为出版行业变化的关键因素。最近，基于生成型AI的翻译质量迅速提高，海外书籍在国内出版的速度也随之加快。过去，专业翻译和校对工作需要数月时间，而现在，AI进行初步翻译后，人类再进行润色，这种方式大大提高了制作效率。 这种变化也影响了国内内容的海外拓展。通过AI翻译，网络小说、电子书和实用内容可以迅速转换成多种语言，使得中小型出版社和小型创作者也能获得进入全球市场的机会。 在出版的附加工作中，AI的应用范围也在扩大。越来越多的案例显示，利用生成型AI制作书籍封面设计方案，自动生成宣传文案、介绍文字和推荐语等。AI技术也被应用于根据读者偏好制作摘要内容和个性化推荐功能。 尤其是在平台基础的出版市场，AI的应用更加活跃。电子书和网络小说平台通过强化AI推荐系统、自动编辑功能和摘要服务等策略，增加用户的停留时间。此外，过去需要数万元的封面图像和插图，现在通过AI以低成本制作，使用频繁。 然而，部分读者群体对AI生成的内容也表现出抵触情绪。在信息传递为主的内容中，AI的应用接受度较高，但在文学或散文等情感和个性重要的领域，仍然认为人类作家的角色至关重要。 业界普遍认为，生成型AI更可能成为提升生产力的协作工具，而非完全取代出版人。简单重复的工作将由AI承担，而策划、创造力、最终编辑和策展则由人类负责。 生成型AI的普及不仅改变了出版行业的制作方式，也成为内容消费和流通结构的关键变量。在制作速度和全球扩展性日益重要的环境下，AI的应用能力有望成为出版行业的新竞争力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-05-09 17:06:00 -
HBM之父金正浩教授警告：内存将吞噬GPU“现在是GPU的时代，但未来GPU将被整合到HBM和HBF中，GPU和CPU将沦为组件。”被称为“高带宽内存（HBM）之父”的韩国科学技术院电气与电子工程系教授金正浩预测，AI半导体格局将发生根本性逆转，现有的以英伟达GPU为中心的模式将被内存为中心的结构所取代。本报于16日在大田韩国科学技术院的Terra Lab独家采访了金教授。“幻觉是内存不足所致……需要1000倍记忆力”金教授指出，当前AI市场正从“生成型AI”向“代理型AI”转变，内存瓶颈问题日益严重。“AI正在从执行命令的‘生成型’转向自主判断并撰写最终报告的‘代理型AI’。在‘上下文工程’中，AI需要一次性处理大量文档和视频等数据，这需要内存带宽和容量分别增加1000倍。”他还指出，AI的“幻觉现象”本质上也是内存问题。“由于内存不足，AI只能回答已知问题，导致幻觉现象。要成为能够完美回答任何问题的代理，AI需要成为记忆力天才。”HBM是“参考书”，HBF是“图书馆”目前主导AI加速器市场的HBM是通过垂直堆叠DRAM来最大化速度的内存。但金教授认为，仅靠HBM无法满足代理型AI时代的需求，他提出的下一代解决方案是高带宽闪存（HBF）。“HBM是为了快速回答而放在桌子旁的浅参考书，即短期记忆。而HBF则是通过堆叠NAND闪存来大幅增加容量的巨大书架，即长期记忆。AI要在全球数据中找到完美答案，必须依赖图书馆般的HBF层次结构。”SK海力士“抢占先机” vs 三星“追赶”……HBM的重演企业间的竞争已经非常激烈。SK海力士今年2月与美国SanDisk合作成立了HBF标准化联盟，抢占了生态系统的先机。三星电子则在专注于下一代HBM4E的同时，也在投资符合HBF概念的NAND架构。金教授认为，这种格局与2010年代HBM初期如出一辙。“在2010年代HBM萌芽期，SK海力士积极投资成为第一，而三星则因质疑产品的高价而放慢投资速度，遭遇了后果。10年后，哪家公司能取得最大增长，将由HBM和HBF决定，最终HBF将决定胜负。如果现在不连续投资基础设施和研发，三星和SK海力士都可能面临风险。”他预计HBF工程样品将在2027年问世，最早在2028年，谷歌、英伟达或AMD中的一家将正式采用它。“GPU将沦为组件……内存成为中心”金教授在采访中最强烈的观点是计算范式的根本逆转。他预测AI时代的最终赢家将是内存而非GPU。“现在GPU或CPU是计算的中心。但未来，拥有巨大容量的HBM和HBF将成为中心，GPU反而会被整合到其中，‘内存中心计算’时代将到来。GPU和CPU将沦为组件，而HBF将成为引领这一范式的基础。”他还解释说，埃隆·马斯克最近宣布建设涵盖封装、内存和代工的大型工厂，也是因为看到了这一内存中心的变化。“马斯克之所以宣布建造这个大型工厂，是因为他洞察到了内存中心的变化。”在英伟达GPU霸权被视为理所当然的今天，金教授断言，10年后半导体产业的重心将完全转移。现在正是决定主导还是追随的关键时刻。
2026-03-31 02:51:00
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生成型AI正在改变出版行业的制作方式
生成型人工智能（AI）正在迅速改变出版行业的制作方式。过去，出版工作主要依赖人力，从策划到翻译、校对、营销等各个环节，而现在，随着AI基础的自动化和协作结构的重组，行业的变化正在加速。尤其是内容制作速度的提升和全球流通壁垒的降低，预计将改变出版市场的结构。 根据行业消息，最近国内出版行业中，利用生成型AI进行内容制作的过程正在迅速变化。AI的应用已超越简单的句子生成，广泛应用于资料调查、初稿撰写、翻译、校对、摘要、宣传文案制作等出版制作的各个环节。 尤其是，随着社会热点或特定事件发生后相关书籍迅速出版的案例增多，AI的应用潜力引起了更多关注。过去，收集相关资料和整理稿件需要相当长的时间，但现在通过AI，资料整理和初稿撰写的速度大大缩短。 分析认为，生成型AI正在加剧出版制作的速度竞争。一些电子书和实用书籍从策划到出版的时间大幅缩短，尤其是在电子书和网络小说市场，快速的制作周期和内容供应速度变得愈加重要，AI的应用也随之提升。 AI翻译技术的发展也成为出版行业变化的关键因素。最近，基于生成型AI的翻译质量迅速提高，海外书籍在国内出版的速度也随之加快。过去，专业翻译和校对工作需要数月时间，而现在，AI进行初步翻译后，人类再进行润色，这种方式大大提高了制作效率。 这种变化也影响了国内内容的海外拓展。通过AI翻译，网络小说、电子书和实用内容可以迅速转换成多种语言，使得中小型出版社和小型创作者也能获得进入全球市场的机会。 在出版的附加工作中，AI的应用范围也在扩大。越来越多的案例显示，利用生成型AI制作书籍封面设计方案，自动生成宣传文案、介绍文字和推荐语等。AI技术也被应用于根据读者偏好制作摘要内容和个性化推荐功能。 尤其是在平台基础的出版市场，AI的应用更加活跃。电子书和网络小说平台通过强化AI推荐系统、自动编辑功能和摘要服务等策略，增加用户的停留时间。此外，过去需要数万元的封面图像和插图，现在通过AI以低成本制作，使用频繁。 然而，部分读者群体对AI生成的内容也表现出抵触情绪。在信息传递为主的内容中，AI的应用接受度较高，但在文学或散文等情感和个性重要的领域，仍然认为人类作家的角色至关重要。 业界普遍认为，生成型AI更可能成为提升生产力的协作工具，而非完全取代出版人。简单重复的工作将由AI承担，而策划、创造力、最终编辑和策展则由人类负责。 生成型AI的普及不仅改变了出版行业的制作方式，也成为内容消费和流通结构的关键变量。在制作速度和全球扩展性日益重要的环境下，AI的应用能力有望成为出版行业的新竞争力。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-05-09 17:06:00 -
HBM之父金正浩教授警告：内存将吞噬GPU
“现在是GPU的时代，但未来GPU将被整合到HBM和HBF中，GPU和CPU将沦为组件。”被称为“高带宽内存（HBM）之父”的韩国科学技术院电气与电子工程系教授金正浩预测，AI半导体格局将发生根本性逆转，现有的以英伟达GPU为中心的模式将被内存为中心的结构所取代。本报于16日在大田韩国科学技术院的Terra Lab独家采访了金教授。“幻觉是内存不足所致……需要1000倍记忆力”金教授指出，当前AI市场正从“生成型AI”向“代理型AI”转变，内存瓶颈问题日益严重。“AI正在从执行命令的‘生成型’转向自主判断并撰写最终报告的‘代理型AI’。在‘上下文工程’中，AI需要一次性处理大量文档和视频等数据，这需要内存带宽和容量分别增加1000倍。”他还指出，AI的“幻觉现象”本质上也是内存问题。“由于内存不足，AI只能回答已知问题，导致幻觉现象。要成为能够完美回答任何问题的代理，AI需要成为记忆力天才。”HBM是“参考书”，HBF是“图书馆”目前主导AI加速器市场的HBM是通过垂直堆叠DRAM来最大化速度的内存。但金教授认为，仅靠HBM无法满足代理型AI时代的需求，他提出的下一代解决方案是高带宽闪存（HBF）。“HBM是为了快速回答而放在桌子旁的浅参考书，即短期记忆。而HBF则是通过堆叠NAND闪存来大幅增加容量的巨大书架，即长期记忆。AI要在全球数据中找到完美答案，必须依赖图书馆般的HBF层次结构。”SK海力士“抢占先机” vs 三星“追赶”……HBM的重演企业间的竞争已经非常激烈。SK海力士今年2月与美国SanDisk合作成立了HBF标准化联盟，抢占了生态系统的先机。三星电子则在专注于下一代HBM4E的同时，也在投资符合HBF概念的NAND架构。金教授认为，这种格局与2010年代HBM初期如出一辙。“在2010年代HBM萌芽期，SK海力士积极投资成为第一，而三星则因质疑产品的高价而放慢投资速度，遭遇了后果。10年后，哪家公司能取得最大增长，将由HBM和HBF决定，最终HBF将决定胜负。如果现在不连续投资基础设施和研发，三星和SK海力士都可能面临风险。”他预计HBF工程样品将在2027年问世，最早在2028年，谷歌、英伟达或AMD中的一家将正式采用它。“GPU将沦为组件……内存成为中心”金教授在采访中最强烈的观点是计算范式的根本逆转。他预测AI时代的最终赢家将是内存而非GPU。“现在GPU或CPU是计算的中心。但未来，拥有巨大容量的HBM和HBF将成为中心，GPU反而会被整合到其中，‘内存中心计算’时代将到来。GPU和CPU将沦为组件，而HBF将成为引领这一范式的基础。”他还解释说，埃隆·马斯克最近宣布建设涵盖封装、内存和代工的大型工厂，也是因为看到了这一内存中心的变化。“马斯克之所以宣布建造这个大型工厂，是因为他洞察到了内存中心的变化。”在英伟达GPU霸权被视为理所当然的今天，金教授断言，10年后半导体产业的重心将完全转移。现在正是决定主导还是追随的关键时刻。
2026-03-31 02:51:00
