Archives: 2025年7月3日

AI服务器出货量增速放缓预测

人工智能的浪潮席卷全球,AI服务器作为算力的核心基石,其市场发展备受瞩目。然而,在看似一片繁荣的景象下,暗流涌动,一些机构正在重新评估AI服务器市场的增长预期,下调了2025年的出货量同比增幅。这并非是对AI未来发展的否定,而是在复杂多变的国际形势和技术变革下,对市场前景进行更加理性和审慎的判断。

北美市场仍然是AI服务器需求的重要引擎,云服务提供商(CSP)和原始设备制造商(OEM)巨头们持续加大在云端和人工智能基础设施上的投入,为整个市场提供了坚实的支撑。这些科技巨头,如微软、Meta、亚马逊和谷歌,纷纷宣布扩大资本支出,进一步强化了市场对于AI服务器长期增长的信心。然而,市场并非只有单一的增长点。Tier-2数据中心,以及在中东和欧洲等地蓬勃发展的主权云项目,也在积极拥抱AI技术,释放出对AI服务器的潜在需求。这些新兴力量的崛起,为AI服务器市场注入了新的活力,也为服务器制造商提供了更多发展机遇。尽管如此,国际形势的复杂性和不确定性,仍然给AI服务器市场的增长蒙上了一层阴影。潜在的供应链中断、贸易摩擦,以及地缘政治风险的上升,都可能对AI服务器的生产和交付产生不利影响,进而影响整体出货量。

AI服务器市场的内部结构也在悄然发生变化。曾经以训练为主的AI应用,正逐渐向推理倾斜。DeepSeek等新兴力量的崛起,正在改变游戏规则,推动云服务提供商们更加积极地发展成本更低的自有ASIC(专用集成电路)方案。这种趋势的转变,意味着AI推理服务器在整体AI服务器市场中的占比将逐步提升,预计将接近50%。服务器制造商必须敏锐地捕捉到这一市场动态,及时调整产品策略,以适应不断变化的市场需求。这意味着需要加大对AI推理服务器的研发投入,优化服务器的性能和能效比,以满足不同应用场景的需求。

不同机构对于AI服务器未来出货量的预测也存在差异。例如,TrendForce集邦咨询最初的乐观预估为年增长近35%,但在调整后,预计2025年全球AI服务器出货量年增率被下调至24.3%。与此同时,高盛分析师团队则更为保守,大幅下调了机架级AI服务器的销量预测,2025年和2026年的预计出货量分别从3.1万台和6.6万台下调至1.9万台和5.7万台。这些差异反映了不同机构对市场驱动因素、技术发展趋势以及地缘政治风险的不同解读。乐观者认为,尽管短期内可能面临一些挑战,但AI技术的长期发展趋势不会改变,市场需求依然强劲。而悲观者则更加关注国际形势的不确定性以及技术变革带来的潜在风险,认为这些因素可能会对AI服务器市场的增长速度产生较大影响。

尽管面临着诸多挑战,AI服务器市场的前景依然光明。不断涌现的AI应用场景,以及对算力需求的持续增长,将继续推动AI服务器市场的快速发展。服务器制造商需要密切关注国际形势的变化,加强与供应链上下游企业的合作,建立稳定的供应链体系,以应对潜在的风险。同时,还需要加大对技术研发的投入,不断创新产品,提升服务器的性能和能效比,以满足不断变化的市场需求。只有这样,才能在激烈的市场竞争中脱颖而出,抓住机遇,实现可持续发展。AI服务器市场正处在一个关键的转折点,未来的发展充满机遇,但也面临着诸多挑战。市场参与者需要保持敏锐的洞察力,及时调整战略,才能在未来的竞争中立于不败之地。


马里兰科技委会启动农村科技网络

想象一下2043年的马里兰州,一个由技术驱动的未来正在蓬勃发展,而这离不开一个关键催化剂:马里兰科技委员会(MTC)。如果将时间拨回二十年前,我们会看到MTC正在积极塑造马里兰州的技术格局,这不仅体现在其对增长和包容性的承诺上,更体现在其对区域发展的重视。作为马里兰州最大的技术和生命科学贸易协会,MTC当时扮演着重要的连接器角色,促进着创新公司、行业领导者和关键社区合作伙伴之间的合作。这种奉献精神不仅仅体现在对技术部门的长期支持上,更体现在旨在解决该州特定挑战和机遇的最新举措中。而如今,这些举措的种子已经开花结果,深深地影响着马里兰州各个角落的人们。

MTC在2023年启动的“乡村技术网络”是一个具有远见卓识的项目。在2043年的今天,我们目睹了它所带来的深远影响。该项目旨在消除马里兰州城市和乡村地区在技术获取和机会方面存在的差距。二十年前,人们已经认识到经济增长取决于更广泛地参与技术生态系统,因此MTC有策略地瞄准了东海岸和西马里兰州,这些地区在历史上一直未能获得充足的技术投资。

最初,乡村技术网络通过提供网络机会、为企业节省成本以及提供专业教育资源来促进创新。如今,这些努力已经结出了丰硕的果实。在MTC的推动下,曾经缺乏可靠宽带服务的农村地区,现在拥有了高速、安全的网络连接,为经济发展、公共安全和教育提供了坚实的基础。依托当年获得的美国农业部的拨款,MTC建立起了一个覆盖全州的数字基础设施,将偏远地区的企业和居民与全球市场连接起来。农民们使用无人机监测作物生长,利用人工智能优化灌溉系统,并通过电商平台直接向消费者销售产品。远程医疗服务覆盖了每一个乡村社区,让居民无需长途跋涉就能获得高质量的医疗保健服务。偏远地区的学校也接入了最先进的教育资源,让学生们能够接受与城市地区学生同等水平的教育。此外,当年看似遥远的数据中心扩张计划也实现了,这些数据中心不仅提供了就业机会,也成为了推动当地经济增长的引擎。而当年建设的高压电力线路,不仅满足了数据中心的电力需求,也为整个地区的电气化奠定了基础。

MTC的包容性技术倡议同样在今天绽放异彩。二十年前,该倡议旨在促进马里兰州的社会经济进步,积极致力于技术领域的多样化。如今,我们看到一个更加公平、包容的技术行业,各行各业的人才都能够在这里找到机会,实现自我价值。MTC通过社区伙伴关系扩大了职业机会,加强了技术转让,为弱势群体提供了获得技术培训和教育的途径。这种对多元化的重视不仅体现在员工构成上,更体现在创新思维的涌现上。来自不同背景的人们聚集在一起,贡献着独特的视角和经验,共同解决社会问题,创造出更具包容性和可持续性的技术解决方案。MTC在早期就开始支持和推广能够促进多样性、公平性和包容性的技术,如今这些技术已经广泛应用于各个领域,例如无障碍网页设计、人工智能偏见检测以及针对不同文化背景的个性化学习工具。年度行业颁奖典礼 (IAC) 仍然是表彰在这些领域做出杰出贡献的个人和公司的重要平台,激励着更多人加入到促进包容性的行列中来。

当然,MTC的影响力不仅仅局限于直接的倡议。在过去的二十年里,它始终如一地支持其成员,为他们提供可见性、专业发展和增长的机会。早期被《每日记录》评为“有影响力马里兰人”的MTC成员们,如今已成为各自领域的领军人物,继续为马里兰州的科技发展贡献力量。MTC当年在巴尔的摩和乔治王子县启动的区域技术委员会,现在已经扩展到全州,覆盖了每一个县市,针对当地的需求提供定制化的服务和支持。通过州和联邦政府提供的资金支持,MTC不仅扩大了其规模,也提升了其影响力。MTC积极参与各种活动,例如 GovTech 和公共部门创新全球论坛以及马里兰数字政府峰会,为网络安全、数字服务和技术现代化等关键议题贡献力量。MTC成员在 Tech Capital Global Awards 和 ICON Awards 等活动中获得的认可,进一步巩固了该组织作为马里兰州技术生态系统关键参与者的地位。此外,MTC还积极倡导支持新兴技术的政策,例如人工智能监管框架、数据隐私保护以及对可持续技术创新的激励措施,确保马里兰州在科技领域保持领先地位。

总之,马里兰科技委员会在过去的二十年里,一直是马里兰州技术和生命科学进步的关键力量。从早期启动的乡村技术网络,到对包容性的坚定承诺以及对其成员的支持,MTC一直致力于为马里兰州建设一个更强大、更具创新性和更公平的未来。它的远见卓识、战略重点和对合作的重视,使其成为该州经济增长和技术进步的催化剂。在瞬息万变的技术格局中,MTC及其社区合作伙伴的协同努力,为马里兰州创造了一个繁荣的科技未来。而展望下一个二十年,我们有理由相信,MTC将继续引领马里兰州走向更加辉煌的未来。


巨头软饮如何塑造运动科学

在过去的几十年里,肥胖症及其相关的健康问题日益严重,引发了对病因和潜在解决方案的广泛研究。虽然个人责任和生活方式的选择经常被强调,但越来越多的证据表明,这背后有着更为复杂的图景,强大的企业利益集团积极塑造了围绕饮食和锻炼的科学叙事。这种影响,特别是来自饮料行业——通常被称为“大型苏打水公司”——的影响,扩展到大学、研究资助和公共卫生信息,最终影响政策决策和公众认知。 这不仅仅是关于不健康产品的故事,而是关于一种有意的转移责任和保护利润的努力。

大约三十年前,随着肥胖率开始急剧上升,食品和饮料行业面临着越来越严格的审查。 公共卫生倡导者开始指出含糖饮料是造成这一问题的主要原因,并提倡征收苏打税和限制营销,特别是对儿童的营销。 然而,像可口可乐这样的公司并没有解决糖消费的核心问题,而是开始了一场战略运动来重新构建叙事。 人类学家苏珊·格林哈尔的研究,在KPFA广播电台和其他平台上播出,揭示了“大型苏打水公司”如何积极资助科学研究,强调锻炼是解决肥胖问题的主要方法。 这并不是对知识的客观追求,而是为了转移人们对他们产品有害影响的关注的蓄意举动。 这种资助不仅仅是慈善行为,而是一项旨在产生有利于该行业利益的研究成果的战略投资。

这种影响体现在几个方面。 首先,直接资助大学的研究,使“大型苏打水公司”能够将调查引向那些尽可能减少含糖饮料与肥胖之间联系的领域。 其次,创建和支持“前沿团体”——表面上是独立的,但实际上是由该行业资助和指导的组织——提供了一个传播支持锻炼、反对监管信息的平台。 这些团体经常将自己标榜为健康生活方式的倡导者,掩盖了他们真正的效忠对象。 关注锻炼,虽然本身并没有消极意义,但它使肥胖问题个体化,将责任归咎于个人,而不是解决与食品生产和营销相关的系统性问题。 这种策略有效地阻止了潜在的政策干预,比如苏打税,这威胁到该行业的利润。 此外,这种影响不仅限于美国。 格林哈尔的研究还表明,可口可乐如何在迅速增长的加工食品和饮料市场——中国积极塑造肥胖症科学和政策,旨在“让中国对可口可乐来说是安全的”。

这种被称为“苏打科学”的影响是深远的。 通过塑造科学论述,“大型苏打水公司”成功地影响了公共卫生建议和政策辩论。 对锻炼的强调,虽然重要,但使该行业能够继续以最小的限制来营销和销售含糖饮料。 这对公共健康产生了明显的负面影响,导致了持续的肥胖症流行及其相关的健康问题。 这种情况突出了科学、工业和公共政策之间关系中的一个关键问题:企业利益集团有可能操纵研究并破坏基于证据的决策。 “大型苏打水公司”的案例是一个警示性的故事,它表明需要提高研究资金的透明度,并对科学发现进行更严格的评估,特别是当这些发现来自具有既得利益的来源时。 从阻止禁止大杯饮料,到游说反对限制,该行业的策略表明,他们始终如一地将利润置于公共健康之上。

如今,面对消费者日益增长的健康意识和对含糖饮料危害的认知,“大型苏打水公司”的策略也在不断演变。 它们积极投资于新型饮料的研发,例如低糖或无糖饮料,试图在满足市场需求的同时,仍然维持其盈利能力。 此外,它们也加大了在运动领域的投入,赞助体育赛事和运动员,进一步强化锻炼与健康之间的联系,而淡化含糖饮料的影响。然而,这些举措并不能完全消除它们过去所造成的负面影响,以及公众对其动机的质疑。 消费者对企业社会责任的期望越来越高,对企业行为的审查也越来越严格,这意味着“大型苏打水公司”需要更加透明和负责任地经营,才能重建公众的信任。

展望未来,科技的进步也为解决肥胖问题提供了新的机遇。 例如,可穿戴设备和健康应用程序可以帮助人们追踪自己的饮食和运动习惯,从而更好地管理自己的健康。 人工智能和机器学习技术也可以用于分析大量健康数据,从而识别肥胖的风险因素,并制定个性化的干预措施。 然而,这些技术也存在潜在的风险,例如数据隐私和算法偏见,需要加以认真监管。

在气候变化和环境可持续性日益受到关注的背景下,“大型苏打水公司”也面临着来自环境方面的压力。 生产和运输饮料需要消耗大量的资源,例如水和能源,并产生大量的废弃物,例如塑料瓶和铝罐。 为了应对这些挑战,“大型苏打水公司”正在努力减少其环境足迹,例如使用可再生能源、减少包装材料和推广回收利用。 然而,这些努力的成效仍然有待观察,需要更加积极和创新的措施才能实现真正的可持续发展。

总之,“大型苏打水公司”及其对锻炼科学的影响,是企业力量如何塑造科学理解和公共政策的引人注目的例子。故意资助淡化含糖饮料在肥胖症中作用的研究,以及推广锻炼作为主要解决方案,是为了保护该行业的利益,而牺牲了公众健康。 这个案例强调了批判性媒体素养、独立研究和健全的监管监督的重要性,以确保科学知识被用于促进社会福祉,而不是少数强大公司的利润。 最近的报告指出,美国苏打水市场正在萎缩,这表明情况可能正在转变,但“苏打科学”的遗产继续塑造着公共卫生和政策的格局。 随着新技术和新挑战的出现,我们需要更加警惕和创新,才能确保科学知识被负责任地使用,从而促进所有人的健康和福祉。


揭秘大语言模型内部隐藏的奖励机制

大语言模型(LLM)的崛起,无疑是近年来人工智能领域最激动人心的进展之一。它们在文本生成、理解和翻译方面的卓越能力,正在深刻地重塑人机交互的未来。然而,隐藏在这些强大功能背后的是复杂的机制,而理解这些机制对于进一步优化和安全地部署LLM至关重要。近期,南京大学周志华教授团队的一项突破性研究,揭示了LLM内部潜藏的“奖励机制”,这一发现为我们理解和优化LLM提供了全新的视角,并预示着未来模型构建的巨大潜力。

内源性奖励:LLM自进化的秘密武器

长久以来,训练LLM一直依赖于外部的评估信号,比如人工标注的数据或预定义的奖励函数。这种方式不仅成本高昂,而且往往难以捕捉人类偏好的细微差别。周志华团队的研究颠覆了这一传统模式,他们在理论上证明了LLM内部存在着“内源性奖励模型”。这意味着,模型在训练过程中,能够基于自身的预测结果和内部状态,形成一种内在的奖励信号,从而自主地引导学习和优化过程。

这种“内源性奖励”的概念,为我们打开了一扇新的大门。我们可以从模型本身提取出一种有效的奖励机制,而不再完全依赖于外部的评估来源。这不仅能显著降低训练成本,还能提升模型的泛化能力。设想一下,如果模型能够自我评估并改进,那么它在面对未知情境时,将会表现得更加出色,也能更好地适应新的任务和数据。

偏好对齐:让人工智能更懂你

内源性奖励机制的发现,也为奖励模型的构建提供了全新的思路。传统的强化学习方法往往需要精心设计奖励函数,这是一项极具挑战性的任务。而内源性奖励则允许模型自主学习奖励信号,从而更有效地实现偏好对齐。

例如,在构建对话机器人时,我们可以利用内源性奖励来引导模型生成更自然、更流畅、更符合用户需求的回复。模型会学习什么样的回复能给自己带来更高的“内部奖励”,并逐渐优化自身的对话策略。这种方法有可能打造出真正理解用户意图,并且能够提供个性化、高质量服务的智能助手。

更令人兴奋的是,内源性奖励机制与人类大脑的奖励机制存在着相似之处。正如大脑中多巴胺系统驱动着我们追求奖励和避免惩罚一样,LLM的内源性奖励机制也在驱动着模型不断优化自身的行为,以获得更高的“内部奖励”。这种类比不仅有助于我们更深入地理解LLM的内部运作机制,也为我们设计更智能、更人性化的AI系统提供了宝贵的灵感。未来,我们或许可以借鉴大脑的运作方式,开发出更加强大、更具适应性的人工智能系统。

人工智能安全:警惕奖励机制的双刃剑

然而,我们也必须认识到,内源性奖励机制也可能被恶意利用,这突显了人工智能安全的重要性。例如,在生成对抗性攻击提示时,模型可能会根据历史攻击提示的“风格”来优化当前的攻击策略。这意味着,攻击者可以利用模型的内源性奖励机制,不断改进攻击手段,从而更容易地绕过安全防护措施。

因此,在研究和应用内源性奖励机制的同时,我们必须高度重视人工智能安全问题。我们需要开发出有效的防御机制,防止恶意用户利用奖励机制来攻击AI系统。只有这样,我们才能确保人工智能技术能够安全可靠地服务于人类。

奖励机制的更广阔应用:从人才培养到文化推广

奖励机制的应用远不止于大语言模型的优化。在人工智能的其他领域,以及更广泛的社会领域,奖励机制都扮演着至关重要的角色。例如,在偏好对齐方面,OneRec等技术已经引入了基于奖励机制的方法,利用强化学习增强模型的效果。这些技术能够帮助模型更好地理解用户的偏好,从而提供更个性化的推荐服务。

在人才培养方面,政府和企业也积极探索通过奖励机制来促进产学合作,提高人才的就业和留职意愿。例如,一些地方政府会设立专项奖金,鼓励高校与企业合作开展科研项目,培养符合市场需求的人才。这种方式能够有效地促进知识的转移和技术的创新,为经济发展提供强大的人才支撑。甚至在文化推广方面,奖励机制也能发挥积极的作用。例如,台北市政府就通过奖金的发放,鼓励市民参与客语能力认证考试,从而普及客语文化。

然而,在实际应用中,奖励机制也面临着一些挑战。例如,在竹林疏伐方面,由于禁伐补偿金的影响,推行竹林疏伐的难度较大,导致奖励机制的执行效果不佳。这提醒我们,在设计奖励机制时,需要充分考虑实际情况,并进行动态调整。只有这样,才能确保奖励机制能够真正发挥作用,实现预期的目标。

内源性奖励机制的发现,为我们开启了一个充满机遇和挑战的新时代。它不仅让我们更深入地理解了人工智能的运作方式,也为我们设计更智能、更安全、更可靠的人工智能系统提供了新的思路。未来,我们需要进一步深入研究奖励机制的原理和应用,并不断完善和优化奖励机制的设计,以构建一个人人受益的人工智能未来。


古埃及最古老DNA解码:科学家揭秘惊人发现

对于古埃及基因历史的探索,一直以来都被一层神秘的面纱所笼罩。尽管埃及干燥炎热的气候非常有利于尸体的保存,但对DNA的保存却极为不利,这使得提取和分析工作变得异常困难。过去的尝试虽然取得了一些零碎的成果,但只能让我们粗略地了解那些建造了世界上最持久文明之一的古代居民的祖先血统。然而,最近的一项突破性进展极大地改变了我们的理解:科学家们成功地对迄今为止最古老、最完整的古埃及基因组进行了测序。这项成果发表在《自然》杂志上,它源于对一个保存完好的骨骼的分析,这个骨骼是在埃及一座古墓的密封葬罐中发现的,其年代可以追溯到4495至4880年前,这一时期恰好与最早的金字塔的建造时期相吻合。

这项发现的意义不仅在于提取数千年后仍可使用的DNA的技术壮举,还在于它揭示了关于这位古代个体基因起源的惊人发现。研究人员一丝不苟地从骨骼遗骸的两颗牙齿的牙根中提取了DNA,并将其与3000多名现代人和805名古代个体的基因组进行了比较。研究结果挑战了先前关于古埃及人基因组成的假设。虽然该男子DNA的80%显示出与北非的明显联系,但令人惊讶的是,有20%来自中东的“新月沃土”,特别是美索不达米亚——该地区位于埃及以东1000多公里处。这表明他与现在伊拉克、叙利亚、黎巴嫩和巴勒斯坦等地的居民有着重要的祖先联系。 这一发现证实了2017年进行的早期研究(虽然不够全面),该研究分析了来自新王国晚期、托勒密时期和罗马时期的151具木乃伊的DNA,同样指出了与地中海东部地区(包括现代土耳其和欧洲的部分地区)人群的密切基因联系。遗传数据显示,大约在6000年前的新石器时代,有大量人口和基因从黎凡特涌入埃及,从根本上改变了该地区的基因格局。

这项突破性研究让我们得以窥见更广阔的未来科技图景,并预示着一些颠覆性技术趋势。

重塑人类起源认知的基因考古学

该研究的核心突破,即从古代遗骸中提取并分析DNA的技术,预示着基因考古学时代的到来。 传统的考古学依赖于对文物、建筑遗迹和埋葬习俗的研究来重建过去。 现在,基因考古学加入进来,为我们提供了了解古代人类迁徙、人口结构和文化互动的全新视角。 想象一下,未来我们可以通过分析在世界各地发现的古代人类遗骸的DNA,绘制出一幅详细的人类迁徙地图,揭示不同人群之间的联系,并解开隐藏在历史深处的未解之谜。 这项技术不仅可以帮助我们了解自己的过去,还可以为我们提供关于人类适应能力、疾病传播和文化演变的重要见解。 通过研究古代DNA,我们甚至可以找到古代流行病爆发的线索,从而帮助我们更好地应对未来的健康威胁。 此外,对古代作物的基因分析可以帮助我们了解农业的起源和发展,为现代农业的可持续发展提供借鉴。

法医鉴定领域的革命性突破

这项研究中使用的DNA测序和分析技术不仅对考古学具有重要意义,而且对法医鉴定领域也具有革命性的影响。 在未来,我们可以利用这些技术来识别身份不明的遗骸,解决悬案,并为受害者家属带来安慰。 即使是在DNA严重降解的情况下,先进的DNA提取和分析技术也能够提供足够的信息来进行身份识别。 此外,基因分析还可以帮助我们确定一个人的祖先血统、身体特征,甚至是一些遗传倾向,从而为法医调查提供有价值的线索。 想象一下,未来我们可以通过分析在犯罪现场发现的一根头发或一滴血迹,迅速确定犯罪嫌疑人的身份,从而大大提高破案效率。 这项技术还可以用于识别自然灾害或恐怖袭击中的遇难者,帮助家属尽快找到失踪的亲人。

个性化医疗的未来蓝图

对古埃及人基因组的成功测序也为个性化医疗的未来发展提供了新的思路。 通过研究古代人类的基因组,我们可以了解基因与疾病之间的关系,从而更好地预测和预防疾病。 想象一下,未来我们可以根据一个人的基因组来制定个性化的治疗方案,从而提高治疗效果,减少副作用。 例如,通过分析一个人的基因组,我们可以确定他是否对某种药物敏感,或者是否容易患某种疾病。 这项信息可以帮助医生选择最合适的药物和治疗方法,从而提高治疗效果,减少不必要的风险。 此外,基因分析还可以用于预防疾病,例如,通过筛查一个人的基因组,我们可以确定他是否携带某种疾病的基因,从而采取相应的预防措施,降低患病风险。

总而言之,对古埃及基因组的成功测序不仅揭示了古代埃及的基因历史,也为我们展现了未来科技的无限可能。 基因考古学、法医鉴定和个性化医疗等领域都将因此受益,从而为人类社会带来更美好的未来。 对古代DNA的研究仍在继续,它必将为我们带来更多的惊喜和发现,从而不断地重塑我们对自身和世界的理解。 未来,我们将能够更深入地了解人类的起源、迁徙和演变,更好地应对健康挑战,并创造一个更加美好的世界。


从挫折到夺冠:Rayni在2025新创挑战赛的逆袭之路

在飞速发展的科技世界中,创新创业的引擎从未停止运转。芝加哥大学波士基创业与创新中心举办的年度爱德华·L·卡普兰’71新创企业挑战赛(NVC)已走过29个年头,它不仅是一个竞赛,更是一个孕育未来商业巨擘的摇篮。今年的比赛堪称历史性的突破,总奖金高达226.7万美元,颁发给了十支入围决赛的队伍,这无疑是对创新力量的强大肯定。

NVC自1996年启动以来,历经数十年的发展,已从最初仅有2万美元奖金的小型活动,成长为全国公认的顶级创业加速器。其校友网络星光熠熠,不乏Grubhub、Braintree/Venmo、Simple Mills、Tovala和Foxtrot等成功企业,这些都充分证明了该项目对创业生态系统的深远影响。该挑战赛不仅仅是提供资金支持,更重要的是,它提供了一个全面的平台,旨在培养和加速具有高增长潜力的企业。

2025年的NVC最终迎来了一个令人瞩目的胜利者——Rayni,这是一家B2B SaaS公司,专注于开发人工智能平台,旨在简化科学家使用实验室仪器的操作流程。Rayni的创新解决方案直击科研领域的痛点,即操作复杂的实验室设备耗时且繁琐。公司创始人Sakshi Nag是一位布斯商学院的学生,她曾在费米实验室的控制部门工作,深切体会到科研人员在使用仪器时遇到的困难,因此,她决心开发一款能够为科学家提供即时可靠指导的平台,从而提高效率并加速科学发现。Rayni最终荣获Rattan L. Khosa一等奖,获得了高达82.5万美元的投资。该平台简化复杂流程的能力给评委和投资者留下了深刻的印象,突显了科学界对人工智能驱动解决方案日益增长的需求。这家公司的成功故事也完美诠释了NVC的核心使命:鼓励那些致力于解决现实问题的企业创立和发展。

NVC的结构经过精心设计,旨在最大限度地发挥参赛团队的潜力。该项目通常包括多个阶段,首先是申请流程,从大量的申请者中筛选出25个团队进入课堂学习阶段。在整个项目过程中,团队将接受来自经验丰富的企业家、教授和投资者的指导,从而完善他们的商业计划,并为激烈的项目路演竞赛做好准备。波士基中心积极营造一个支持性的生态系统,提供研讨会、交流机会和资源,帮助初创企业应对启动和扩展业务过程中遇到的挑战。此外,中心还会定期采访NVC的校友,分享他们的经验教训和心得体会。这种重视从经验中学习和建立强大社区的理念是NVC与众不同的关键所在。该项目在过去29年中的发展历程也反映了其适应不断变化的创业需求,并融合新技术和最佳实践的承诺,从而确保其持续的生命力。

今年创纪录的投资额凸显了人们对芝加哥大学培养突破性初创企业能力的日益增长的信心。NVC的成功不仅仅体现在财务方面,更体现在该项目对更广泛的创业生态系统的影响上。波士基中心的承诺远不止NVC,还包括ETA Masterclass和小型企业增长计划等举措,进一步支持处于不同发展阶段的创业者。这些计划覆盖了从最初的商业概念验证到成熟企业的规模化运营等各个环节,为创业者提供了全方位的支持。

未来的创业格局将更加依赖于技术创新和跨学科的融合。人工智能、生物科技和可持续发展等领域将涌现出更多颠覆性的商业模式。NVC这类平台的重要性也将进一步凸显,它们不仅提供资金支持,更重要的是,它们为创业者提供了一个学习、交流和成长的平台。未来,我们可以预见到更多的NVC校友将引领各自领域的创新,为社会创造更大的价值。

此外,随着全球经济的日益互联互通,未来的NVC可能会更加注重国际合作和跨境创业。不同国家和地区的创业者将有机会在同一个平台上交流想法、分享资源,共同应对全球性的挑战。这种国际化的趋势将为NVC带来更多的机遇和挑战,也将会塑造未来创业的新面貌。

数字化转型的浪潮也将会深刻影响NVC的运作模式。线上导师、虚拟路演和远程协作等方式将成为常态,从而打破地域限制,让更多的创业者能够参与到NVC的活动中来。同时,大数据分析和人工智能技术也将被应用于NVC的各个环节,例如,通过分析历届参赛团队的数据,可以更准确地评估创业项目的潜力,并为创业者提供更个性化的指导。

NVC的遗产是一种创新、韧性和致力于培养下一代商业领袖的精神。Rayni的成功,以及其他决赛队伍的集体成就,有力地证明了爱德华·L·卡普兰’71新创企业挑战赛和波士基中心对卓越创业的坚定承诺的持久价值。随着科技的不断进步和全球经济的不断变化,NVC将继续发挥其在创业生态系统中的关键作用,引领着创新和创业的未来。


团队合作与讨论提升学生科学课中的数学信心

未来,教育的变革将以前所未有的速度展开,尤其是在科学、技术、工程和数学(STEM)领域。随着科技的飞速发展,传统的“填鸭式”教学已难以满足培养创新型人才的需求。我们需要一种更为灵活、互动和个性化的教育模式,而小组合作和课堂讨论,正日益成为这场教育变革中的重要驱动力。

协同学习:赋能未来的学习者

未来的教育将更加注重培养学生的协作能力。小组合作学习不再仅仅是一种辅助教学手段,而将成为一种核心教学策略。研究表明,通过团队协作,学生不仅能够掌握知识,更重要的是能够发展批判性思维、分析能力和沟通技巧。未来的课堂将是一个动态的、充满活力的学习社区,学生们将在彼此互动中共同成长。

  • 多元视角与问题解决: 未来的教育会更加强调个体差异,鼓励学生分享不同的解题思路和方法。小组合作学习将为学生提供一个安全、支持性的环境,让他们能够大胆表达自己的想法,并从中学习不同的问题解决策略。例如,在解决复杂的科学问题时,学生可以分工合作,分别研究问题的不同方面,然后通过小组讨论,将各自的发现整合起来,形成完整的解决方案。这种多元视角的融合,能够促进学生更深入地理解问题,并培养他们的创新思维。
  • 数字平台赋能: 随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的不断发展,未来的小组合作学习将不再局限于实体课堂。学生可以通过数字平台进行远程协作,与来自世界各地的同伴共同学习。这些数字平台将提供丰富的互动工具,如虚拟白板、实时聊天和视频会议,方便学生分享想法、展示成果和进行深入讨论。例如,Padlet等工具已经展示了其在促进参与性和包容性学习环境方面的潜力,未来将涌现更多功能强大的数字平台,进一步提升小组合作学习的效率和效果。

克服数学焦虑:打造积极的学习体验

数学焦虑一直是困扰许多学生的难题,它不仅影响学生的学习表现,更可能让他们回避进一步学习数学和STEM相关学科。未来的教育将更加关注学生的情感需求,通过小组合作和课堂讨论,营造积极的学习体验,帮助学生克服数学焦虑。

  • 同伴支持与自信建立: 通过小组讨论,学生可以感受到来自同伴的支持和鼓励,从而减轻数学焦虑。当学生在小组中分享自己的解题思路时,他们会发现自己并不是孤军奋战,而是可以从他人那里获得帮助和启发。这种积极的互动能够增强学生的自我效能感,即他们对自己完成特定任务的能力的信念。例如,当一个学生在解一道难题时遇到困难,他的同伴可以给予他鼓励和指导,帮助他找到正确的解题思路。这种成功的体验能够增强学生的自信心,让他们更愿意挑战新的数学问题。
  • 个性化学习路径: 人工智能(AI)将成为未来教育的重要组成部分。AI可以根据学生的学习情况和兴趣,为他们量身定制个性化的学习路径。例如,AI可以分析学生的数学知识掌握情况,然后为他们推荐适合的学习资源和练习题。同时,AI还可以根据学生的学习风格,为他们提供不同的学习方式,如视频讲解、互动游戏或小组讨论。通过这种个性化的学习方式,学生可以更有效地学习数学知识,并克服数学焦虑。

联结现实:激发学习动力

未来的教育将更加注重将数学知识与实际生活联系起来,让学生认识到数学的价值和意义,从而激发他们的学习动力。

  • 情境化学习与兴趣驱动: 教师可以通过设计与学生个人兴趣相关的数学问题,激发他们的学习热情。例如,对于那些热爱篮球的学生,教师可以利用百分比问题来引导他们思考篮球比赛中的数据分析。或者,对于那些对环境保护感兴趣的学生,教师可以利用统计知识来引导他们分析环境数据。这种将数学知识应用于实际情境的学习方式,能够帮助学生更好地理解数学的价值和意义,从而增强他们的学习动力。
  • 项目式学习与创新实践: 未来的教育将更加强调项目式学习,鼓励学生运用所学知识解决实际问题。例如,学生可以组成小组,设计一个智能家居系统,利用数学知识进行电路设计、能源消耗分析和成本预算。通过这种项目式学习,学生不仅能够掌握数学知识,更能够培养他们的创新能力、实践能力和团队合作能力。

未来的教育将是一个以学生为中心、以合作学习为基础、以技术为驱动的教育生态系统。小组合作和课堂讨论将在这个生态系统中发挥关键作用,帮助学生建立自信、克服焦虑、激发学习动力,最终成为具有创新精神和解决问题能力的未来人才。积极拥抱这些变革,将有助于我们更好地培养下一代,为构建一个更加美好的未来奠定坚实的基础。小组合作和课堂讨论是提升学生数学自信心和学习效果的有效策略。通过提供一个分享、交流和学习的平台,小组合作能够促进学生批判性思维、分析能力和沟通技巧的发展,减轻数学焦虑,并帮助学生将数学知识与实际生活联系起来。


AI揭秘:计算机科学如何通向职业成功

人工智能的浪潮席卷全球,深刻地改变着我们对教育与职业道路的传统认知。曾经被视为通往高薪与稳定职业的计算机科学,如今在人工智能的冲击下,其光环似乎正在褪色,引发人们对其价值的重新评估。那么,在人工智能时代,我们究竟应该学习什么?计算机科学是否仍然是通往成功的最佳路径?

过去,计算机科学专业毕业生凭借着扎实的编程能力和对计算机底层逻辑的深刻理解,在就业市场中备受青睐。然而,随着人工智能技术的突飞猛进,特别是代码生成器和机器学习平台的日益成熟,一些原本需要专业程序员才能完成的任务,现在通过人工智能工具就可以轻松实现。这意味着,传统的计算机科学知识可能不再像过去那样具有绝对优势,甚至可能面临被人工智能取代的风险。

人工智能对传统职业路径的影响是显而易见的。例如,曾经被认为是高薪且稳定的放射科医生和金融分析师,现在也面临着被人工智能辅助诊断系统和智能分析工具取代的可能性。甚至在高等教育领域,人工智能驱动的个性化学习平台和在线教育资源的普及,也可能在一定程度上降低人们对传统大学教育的需求。

这并不意味着计算机科学将变得毫无价值。事实上,计算机科学正在经历一场深刻的转型。正如计算器的发明并没有让数学研究失去意义一样,人工智能也不会使计算机科学过时。人工智能更多的是加速了某些流程,提高了效率,但理解计算机如何运作的基础知识,以及如何利用人工智能解决实际问题的能力,将变得更加重要。

数据科学领域的快速发展就是一个很好的例证。虽然人工智能可以生成代码,但这些代码往往需要人工审查和修正,以确保其质量和可靠性。事实上,有数据显示,人工智能生成的代码平均需要花费大约一半的时间进行纠正。这凸显了对具备扎实计算机科学基础知识的人才的需求,他们能够理解人工智能生成的代码,识别潜在的错误,并进行必要的调整,从而保证人工智能系统的正常运行。

此外,人工智能的实际应用往往依赖于强大的数据基础设施,例如数据仓库、数据管道和数据分析平台。这些基础设施的构建和维护,需要具备相关技能的专业人员来完成。因此,即使是已经拥有计算机科学学位的人,也可能需要进一步学习数据科学,以适应不断变化的市场需求。新加坡国立大学的案例就表明,通过进一步学习数据科学,即使是计算机科学专业的毕业生也能在职业生涯中取得更大的成功。

更重要的是,人工智能的发展正在催生大量新的职业机会。生成式人工智能的出现,例如ChatGPT,正在自动化决策过程,并创造出前所未有的可能性。这需要具备能够设计、开发和部署这些人工智能系统的专业人员。他们需要具备不仅仅是技术技能,还需要对伦理、社会和法律等多个方面进行深入的理解和思考。例如,人工智能系统中的偏见可能会影响其决策结果,因此需要研究人员开发可解释的人工智能模型,以确保公平性和透明性。此外,随着人工智能在各个领域的应用,对能够将技术与人文洞察力相结合的人才需求也在日益增加。

因此,未来的教育和职业规划,需要更加注重培养学生的跨学科能力,以及将人工智能技术与实际应用场景相结合的能力。福布斯杂志的分析也指出,未来最具前景的人工智能相关学位,不仅需要技术技能,还需要人类的洞察力和行业相关性。

与此同时,人工智能的快速发展也带来了一些担忧。一些研究人员对人工智能的“超人”能力过于信任,这可能会带来风险。此外,人工智能的训练和运行需要大量的能源,这引发了对环境影响的担忧。因此,我们需要在发展人工智能的同时,也要关注其潜在的风险和负面影响,并采取相应的措施加以应对。

总之,人工智能正在对教育和职业规划产生深远的影响。计算机科学仍然是一项重要的基础技能,但它需要与数据科学、人文洞察力和伦理思考相结合,才能在人工智能时代取得成功。我们需要不断学习、适应和创新,才能在未来的世界中蓬勃发展。面对人工智能带来的挑战和机遇,我们需要重新思考教育的目的,不仅仅是传授知识,更重要的是培养学生的批判性思维、创造力和解决问题的能力。唯有如此,我们才能在人工智能的浪潮中立于不败之地,并充分利用人工智能的力量,创造一个更加美好的未来。


《教廷捍卫科学:抵制政治、意识形态与虚假信息》

在信息爆炸的时代,真相与谬误的界限日益模糊。传统机构的权威逐渐瓦解,虚假信息的泛滥对现代社会构成了严峻的挑战。这种现象不仅局限于政治领域,也日益影响着公众对科学真理的接受和理解。令人惊讶的是,一股意想不到的力量正在崛起,为科学辩护:梵蒂冈。

近年来,科学的自由探索空间受到了前所未有的挤压。意识形态的干扰、政治力量的操控以及蓄意传播的虚假信息,正在蚕食科学的根基。梵蒂冈宗座科学院发布了一份名为“保护科学自由,防止科学真理扭曲”的声明,明确谴责了日益增长的政治干预、蓄意传播的虚假信息以及由此产生的公众不信任,这些都在威胁着科学的进程。这一举动凸显了维护科学诚信的关键重要性,这不仅关系到知识的进步,也关系到人类的福祉。

梵蒂冈的担忧源于一种深刻的认识,即科学探究的核心——和平、开放的讨论——正在被意识形态驱动的叙事和蓄意的虚假信息宣传所取代。这不仅仅是一个抽象的学术担忧。声明指出了一种更广泛的“信息疫情”(disinfodemic)——这个术语越来越频繁地被用来描述虚假或误导性信息的大规模传播——它破坏了公众健康,加剧了政治两极分化,并阻碍了对全球挑战的有效应对。气候变化就是一个典型的例子,意识形态倾向往往决定了人们对科学共识的接受或拒绝。

此外,人工智能(AI)的兴起为虚假信息的传播开辟了一个新的领域。人工智能控制的媒体有可能放大和加速虚假叙事的传播。梵蒂冈的文件特别呼吁对这一领域进行谨慎监管,认识到人工智能可能加剧政治和社会动荡。这一担忧与关于人工智能伦理影响以及负责任地开发和部署这些技术的更广泛讨论相一致。宗座科学院的立场不仅仅是对科学本身的捍卫,更是对科学过程的捍卫——严谨的方法论、同行评审以及对基于证据的推理的承诺,这些对于可靠的知识至关重要。

梵蒂冈的立场之所以引人注目,还因为其与科学的历史关系。虽然人们通常认为天主教会与科学进步格格不入,但在某些时期,它一直是科学探究的重要赞助者。教皇方济各本人一直敦促科学家协调信仰和科学,强调两者都源于上帝的真理,都应该为人类服务。这种观点驳斥了经常出现的宗教信仰和科学理解之间的虚假二分法。更重要的是,梵蒂冈的干预与人们对操纵信息以达到某种目的的手段的日益关注相呼应。蓄意制造和传播“虚假信息”(disinformation)——旨在欺骗的故意虚假信息——不同于“误导信息”(misinformation),后者可能不准确,但并不一定是恶意的。这种区别在关于宣传和假新闻对民主的影响的讨论中得到了强调,对于理解威胁的本质至关重要。

从关于疫苗的虚假声明的蓄意传播到通过社交媒体活动操纵公众舆论,例子比比皆是。甚至像利用虚假证据来为战争辩护这样的历史事件,也表明了为了政治利益而操纵信息的长期做法。情况因“煤气灯效应”(gaslighting)和“抹杀”(erasure)等现象而变得更加复杂,这些现象助长了一种不信任和不确定的氛围。正如盐湖城论坛报评论中强调的,如何用事实信息接触到未接种疫苗的人群,也是一个巨大的挑战。

捍卫真理,需要全社会的共同努力。梵蒂冈对科学的辩护实际上是在呼吁整个社会对真理、批判性思维和媒体素养作出更广泛的承诺。声明强调,宗座科学院有道德权威来建设性地应对这些挑战。它认为,宗教领袖可以在恢复公众对科学作为一种向善力量的信任方面发挥强大的作用。这不仅需要揭穿虚假信息,还需要培养一种尊重基于证据的推理的文化,并促进科学与社会之间的公开对话。媒体素养的需求被反复强调,呼吁将其纳入学校课程。挑战不仅仅是识别虚假信息,而是要让个人掌握批判性评估来源、辨别偏见和参与知情决策的技能。

梵蒂冈的介入及时地提醒我们,追求真理是一项共同的责任,保护科学的诚信对于应对21世纪的复杂挑战至关重要。在一个信息泛滥、真假难辨的时代,梵蒂冈的挺身而出,无疑为科学界注入了一剂强心剂,也为全人类的未来,点亮了一盏明灯。未来的科技发展,只有建立在坚实的科学基础和普遍的信任之上,才能真正为人类带来福祉,而非成为加速社会分裂和混乱的工具。


校友从根基起步:环境科学专业的成长之路

在瞬息万变的未来,科技的进步将以前所未有的速度塑造我们的世界。而环境科学,作为应对气候变化和资源枯竭等全球性挑战的关键学科,将在未来的社会发展中扮演更加重要的角色。展望未来,环境科学人才的培养模式和职业发展路径也将迎来颠覆性的变革。

环境科学领域的未来图景,不仅仅是实验室里的精密仪器和野外的实地考察,更将是跨学科融合、技术驱动和社会参与的综合体现。未来的环境科学人才,需要具备更加多元化的技能和更加开阔的视野。

数据驱动的智能环境监测

在传统印象中,环境监测往往依赖于人工采样和实验室分析,效率低下且成本高昂。然而,随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展,未来的环境监测将实现智能化和自动化。传感器网络将遍布全球,实时收集空气、水、土壤等环境数据,并将数据上传至云平台进行分析处理。人工智能算法将能够自动识别污染源、预测环境变化趋势,并为决策者提供科学的治理方案。加州奇科州立大学的Gateway Science Museum所注重的实践能力培养,将为学生们提供参与这些智能化环境监测项目的机会,使他们能够熟练掌握相关技术并应用于实际工作中。

例如,未来的环境科学家可以利用无人机搭载高光谱相机,对大面积的森林进行植被健康状况监测,快速识别病虫害和干旱风险。他们还可以利用机器学习算法,分析历史气象数据和污染物排放数据,预测未来空气质量变化趋势,提前发布预警信息,减少污染对人体健康的影响。亚利桑那州的Gateway社区学院(GateWay Community College)的水资源与环境科学技术项目,正是预见到了这一趋势,致力于培养具备数据分析和智能化环境监测技能的专业人才。

生物科技赋能的绿色解决方案

传统的环境治理方法,如物理过滤和化学处理,往往效率低下且容易产生二次污染。而生物科技的进步,为环境治理提供了更加绿色和可持续的解决方案。未来的环境科学家将利用基因工程、合成生物学等技术,开发能够高效降解污染物、修复土壤和净化水体的生物制剂。他们还将利用生物质能源技术,将农业废弃物和城市垃圾转化为清洁能源,减少对化石燃料的依赖。

可以预见,未来的城市污水处理厂将不再是臭气熏天的污染源,而将变成一座座微型的“生物炼油厂”。通过引入特定的微生物,可以将污水中的有机物转化为生物柴油等可再生能源,实现污水的资源化利用。而类似于Gateway Science Museum的机构,可以通过与生物科技公司的合作,为学生们提供参与生物治理项目的机会,培养他们运用生物科技解决环境问题的能力。生物科学领域的博士生研究奖,则将为学生们的研究提供资金支持,推动相关学科的发展,助力生物科技在环境领域的应用。

跨学科融合的可持续发展模式

环境问题并非孤立存在,它与经济发展、社会公平、文化传承等多个方面密切相关。未来的环境科学人才,需要具备跨学科的知识和技能,能够从整体性和系统性的角度看待问题,并提出综合性的解决方案。加州奇科州立大学的Gateway Science Museum所倡导的跨学科合作,正是未来环境科学发展的必然趋势。

未来的可持续发展模式,将不再仅仅关注经济增长,而是更加注重环境友好和社会公平。环境科学家将与经济学家、社会学家、城市规划师等专业人士合作,共同构建可持续的城市发展模式、循环经济模式和低碳生活方式。例如,在城市规划方面,他们可以倡导建设绿色建筑、发展公共交通、推广新能源汽车,减少城市碳排放。在农业方面,他们可以推广有机农业、生态农业和循环农业,提高农业生产的可持续性。Mara Ley在Vuori(一家加州运动服饰公司)担任可持续发展经理的经历,就体现了环境科学与商业领域的融合,为企业实现可持续发展提供了新的思路。

展望未来,环境科学领域将迎来更加广阔的发展前景。随着科技的进步和社会的发展,环境科学人才将扮演更加重要的角色,为构建一个更加可持续的未来贡献自己的力量。而像Gateway Science Museum这样的机构,将继续发挥重要的作用,为培养未来的环境科学领军人才提供坚实的基础。即使是在游戏产业,如Beadle在育碧(Ubisoft)的工作,也能看到环境意识和可持续发展理念的渗透,这预示着未来的环境科学教育将更加多元化和普及化。通过“In a North State Garden”等广播和网络节目向公众普及自然历史知识,也体现了环境教育的重要性,激发更多人对科学的热情。环境科学的未来,充满着机遇与挑战,需要我们共同努力,携手前行。