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2.在"设置DD功能DD微信手麻工具"里.点击"开启".

3.打开工具加微信【8700483】.在"设置DD新消息提醒"里.前两个选项"设置"和"连接软件"均勾选"开启"(好多人就是这一步忘记做了)

4.打开某一个微信组.点击右上角.往下拉."消息免打扰"选项.勾选"关闭"(也就是要把"群消息的提示保持在开启"的状态.这样才能触系统发底层接口。)

【央视新闻客户端】

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AI速记

一、科技与AI的发展理念

科技与人类的交集：技与人性相交之处蕴含着无限可能，它不仅能解决挑战，更能将挑战转化为机遇，帮助人们更智慧地行动、更健康地生活，以从未想过的方式体验世界。

科技的进步意义：科技的进步是一种联合的力量，它使人们更接近自主的未来，让人们能获得更好的医疗保健，使生活更互联、更有活力、更人性化。当今的挑战需要大胆的解决方案，而科技突破将为可持续发展等方面带来新的契机。

科技的创新潜力：CES展示了科技的创新潜力，每一个屏幕、像素和技术部件都彰显了人类智慧与技术力量相结合的非凡潜力。这不仅是一个展示突破的舞台，更是激发新发现的火花，是解决重大挑战、提供无限可能的开端。

二、NVIDIA的发展与AI进程

早期发展历程：NVIDIA于1993年起步，推出了NV1，其统一设备架构（UDA）使在PC中拥有游戏控制台成为可能，6年后发明了可编程GPU，开启了GPU在现代计算机图形领域的长期发展。2012年，Alex Krizhevsky、Elias Sutskever和Jeff Hinton利用CUDA处理AlexNet，推动了AI的快速发展。

AI发展阶段：AI发展从感知AI到生成式AI，再到能够感知、推理、规划和行动的代理AI，如今又迈向物理AI阶段。自2012年以来，AI发展速度惊人，特别是谷歌Transformer（如BERT）的发布，彻底改变了人工智能和计算的格局，使机器学习从根本上改变了计算的各个层面。

Geforce与AI的关系：Geforce在AI发展进程中起到了关键作用，它使AI走向大众，如今AI又反过来革新Geforce。AI的发展让人们能够理解多种模态的信息，几乎所有的AI应用都基于对输入、转换和生成信息的模态处理，而这一过程中机器学习改变了应用构建和计算方式，Geforce是AI发展的重要推动者。

三、计算机图形学与新GPU产品

实时计算机图形技术：实时计算机图形技术借助可编程着色和光线追踪加速来生成像素，而人工智能在其中发挥了重要作用。通过人工智能对像素进行调节和控制，不仅能生成其他像素，还能预测未渲染的像素，例如DLSS技术，其最新版本可在计算一帧的基础上额外生成三帧，大大提高了渲染性能。

RTX Blackwell系列：NVIDIA宣布推出下一代RTX Blackwell系列GPU，如RTX50系列。该系列GPU性能强大，拥有920亿个晶体管、4000 TOPS（或TFlops）的AI性能（是上一代Ada的3倍）、380光线追踪TFlops、125着色器TFlops，内存采用G7，速度为每秒1.8TB。其可编程着色器还能处理神经网络，带来了诸如神经纹理压缩和神经材质着色等新技术成果。

产品性价比与应用场景：以RTX5070为例，其性能可与RTX4090相媲美，但价格仅为549美元，具有很高的性价比。该系列GPU不仅可用于台式机，还能应用于笔记本电脑，如1299美元的5070笔记本电脑就能拥有4090的性能。这得益于人工智能技术在其中的应用，使得在减少计算量的同时提高了能效，预示着计算机图形的未来将是人工智能与计算机图形的融合。

四、人工智能扩展定律与Blackwell

AI扩展定律：AI行业遵循扩展定律发展，包括数据、模型和计算的扩展。其中，预训练扩展定律表明，拥有越多的训练数据、越大的模型和越多的计算资源，模型就越有效、能力越强。此外，还有后训练扩展定律，它利用强化学习、人类反馈等技术，让AI根据人类查询生成答案后，人类给予反馈，从而使AI在特定领域优化技能。

测试时扩展定律：测试时扩展定律是指AI在使用时能够改变资源分配，专注于决定使用多少计算来生成答案，例如通过推理、长思考等方式，将问题分解成多个步骤，生成多个想法并评估，从而提高答案的质量。这些扩展定律推动了从ChatGPT到Gemini Pro等众多AI系统的发展，也促使对计算资源需求的大幅增长。

Blackwell的意义：Blackwell芯片已全面生产，众多云服务提供商和计算机制造商都在使用。它有多种配置，可适应不同的数据中心需求。Blackwell的性能功耗比上一代提高了4倍，性能价格比提高了3倍，这意味着在降低训练成本的同时，还能提高数据中心的业务收入。其强大的计算能力使得AI能够处理更多的任务，如生成大量的AI tokens，满足未来AI发展对计算资源的需求。

五、企业级AI与模型系列

NVIDIA Nims：NVIDIA创建了Nims，它将复杂的软件和模型打包成AI微服务，这些微服务针对不同功能如视觉、语言理解、语音、动画、数字生物学等有相应的预训练模型，并且可以在各种云平台和OEM设备上运行，方便软件开发者将其集成到自己的软件包中，创建各种AI代理并部署给客户。

NVIDIA Nemo：Nemo是一个数字员工入职、培训和评估系统，类似于未来AI代理的人力资源管理系统。企业可以利用它对AI代理进行培训，使其适应公司独特的语言、业务流程等，通过提供工作成果示例、给予反馈、设置限制等方式来管理和优化这些AI代理，就像对待普通员工一样。

基于Llama的模型系列：NVIDIA推出了基于Llama的一系列模型，如Nemo、Tron、语言基础模型等。Llama 3.1下载量极高，被衍生出约60,000个其他模型，NVIDIA对其进行微调，使其更适合企业使用。这些模型有不同的版本，包括响应速度快的小模型、主流版本和可作为教师模型的超大型模型，可用于不同的功能，在各种AI代理相关的功能评估中表现出色，并且这些模型都是开源的，可供生态系统使用和修改。

六、AI代理及其应用领域

AI代理的构成与功能：AI代理是由多个模型组成的系统，能够对任务进行推理、分解成子任务、检索数据或使用工具来生成高质量的响应。NVIDIA提供了如Nim预训练模型和Nemo框架等构建块，方便组织开发AI代理并将其部署到任何地方，还能像对待员工一样对其进行入职培训。

知识工作者和学生的应用：针对数十亿的知识工作者和学生，AI代理可作为研究助手，处理复杂文档如讲座、期刊、财务报告等，并生成交互式播客用于轻松学习。例如通过结合单元回归模型和扩散模型，可将全球天气预报的尺度从25公里缩小到2公里。

其他领域的应用：在软件安全方面，NVIDIA管理的AI代理可持续扫描软件漏洞并提醒开发者采取行动；在药物研发领域，虚拟实验室AI代理能帮助研究人员筛选数十亿种化合物以更快找到有潜力的药物候选物；在视频分析方面，基于NVIDIA Metropolis蓝图构建的AI代理可分析来自数十亿摄像头每天产生的海量视频数据，实现交互式搜索、内容摘要、自动记录等功能，还能用于监测交通流量、工业设施中的流程监控并生成改进建议等。

七、物理AI与相关应用

物理AI的概念：物理AI与传统的大型语言模型有所不同，传统模型根据输入的上下文和提示逐个生成文本输出，而物理AI需要创建一个世界模型，这个模型要理解世界的语言、物理动力学（如重力、摩擦、惯性）、几何和空间关系以及因果关系等，以应对如机器人执行任务等实际物理场景中的请求，生成动作指令而非文本指令。

NVIDIA Cosmos：NVIDIA宣布推出Cosmos，这是一个世界基础模型开发平台，用于推进物理AI发展。它包含自回归世界基础模型、基于扩散的世界基础模型、高级标记化以及NVIDIA TAO和AI加速数据管道等。Cosmos可根据文本、图像或视频提示生成虚拟世界状态的视频，其生成结果优先考虑自动驾驶和机器人应用场景的特殊需求，如真实世界环境、光照和物体恒存性等。

Cosmos的应用与意义：开发者可以使用Cosmos进行多种操作，如利用NVIDIA Omniverse构建基于物理的、精确的场景，然后将Omniverse渲染输出到Cosmos中生成逼真的物理合成数据，用于强化学习AI反馈以改进策略模型或测试验证模型性能等。Cosmos还能实时生成标记，为AI模型提供预见能力和多宇宙模拟能力，帮助模型选择正确路径。它基于2000万小时的视频数据进行训练，这些数据主要关注物理动态内容，可用于合成数据生成以训练模型、为机器人模型提供基础、生成多种物理场景、为视频添加字幕等多方面用途，并且Cosmos是开源许可的，有望对机器人和工业AI领域产生重大影响。

八、各行业中的AI应用案例

工业数字化：在工业数字化方面，NVIDIA与Keyon（一家供应链解决方案公司）和Accenture（全球最大的专业服务提供商）合作，将物理AI应用于价值1万亿美元的仓库和配送中心市场。通过构建工业数字孪生，利用Keyon的仓库管理解决方案为数字孪生中的工业AI大脑分配任务，机器人在模拟的数字环境中执行任务，同时Keyon精确跟踪数字孪生中的所有状态，从而可以模拟无限场景并测量运营关键绩效指标（KPI），如吞吐量、效率和利用率等，在部署到实际仓库之前进行优化，这有助于实现整个制造业的软件定义和自动化转型。

自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车领域，NVIDIA提供了包括训练系统（DGX）、模拟和合成数据生成系统（Omniverse）以及车内计算机（AGX）在内的三种计算机解决方案。NVIDIA与众多汽车公司合作，如丰田等，其下一代汽车处理器Thor已投入生产，处理能力是上一代的20倍。此外，Drive OS已通过最高功能安全标准认证，是首个可编程的软件定义AI计算机。通过Omniverse和Cosmos，可生成合成驾驶场景来增强训练数据，将数千次驾驶数据转化为数十亿英里的有效训练数据，大大提高了自动驾驶汽车的安全性和先进性。

机器人领域：对于机器人领域，尤其是人形机器人，NVIDIA的Isaac Group提供了机器人基础模型、数据管道、模拟框架和机器人计算机等四个方面的支持。通过Isaac Group的蓝图，可利用少量人类演示数据生成大量的合成运动数据集，例如通过Group Telly Up让熟练工人在数字孪生环境中操作机器人来捕获数据，再利用Group Mimic将少量轨迹数据扩展为更大的数据集，最后使用Group Gen在Omniverse和Cosmos上进行域随机化和3D到真实场景的扩展，从而为机器人策略训练提供大规模数据集，加速通用机器人的开发进程。

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