根据Stack Overflow的2024年开发者调查数据显示，只有12%的开发者认为人工智能对他们的工作构成威胁，70%的开发者愿意使用人工智能工具来提高开发效率。全职就业率保持稳定，失业开发者比例增加，但全球仍然只有4.4%。调查发现，调查对象的年薪中位数显著下降，自由职业者和兼职就业增加。开发者对人工智能工具的采用在开发过程中迅速增加。

牛津、剑桥等学校的研究人员发现，使用合成数据训练大模型可能导致模型崩溃，进而影响下一代模型的训练数据集。模型崩溃与模型设计、学习过程和数据质量有关。研究人员评估了模型崩溃对语言模型的影响，发现随着时间推移，模型产生的错误会增加。科技公司已部署“水印”技术来排除AI生成的内容，但商业可行性有限。

Twitter现在默认将用户数据共享给xAI公司进行训练，用户可以在网页版上关闭共享选项。建议用户关闭选项以保护数据隐私。

生成式人工智能（AI）正在蓬勃发展，各行各业和创新者都在寻找改变数字体验的方法。开源语言模型是一种经济高效的尝试AI的方式，而Kubernetes则是最适合扩展和自动化AI/ML应用的开源平台。微软的KAITO项目是一个在Kubernetes集群中自动部署大型AI模型的开源工具，它简化了部署、扩展和管理AI工作负载的繁琐细节。KAITO支持多种开源模型和容器化模型，并提供了精细调整、适配器和更广泛的模型范围的支持。

Grok AI助手使用用户数据进行训练，但用户可以选择退出。用户可以在设置菜单中找到退出选项，或者通过点击菜单中的三个点，选择“设置和隐私”，再选择“隐私和安全”，最后选择“Grok”来退出。用户可以取消勾选允许使用其帖子和与Grok的互动数据进行训练和优化的选项，并选择不与xAI共享互动数据。另外，用户还可以选择拥有私人账户，以防止其帖子被用于训练Grok的基础模型或生成用户查询的响应。用户也可以删除与Grok的对话历史。

AI工具的发展已经从模型开发转向了帮助软件工程师快速构建规模化的AI应用。AI堆栈是一组集成的工具、解决方案和组件，简化了AI应用的开发和管理。堆栈包括编程语言、模型提供商、LLM框架、向量数据库、操作数据库、监控和评估工具以及部署解决方案。POLM AI堆栈使用Python实现，便于开发现代AI应用并处理非结构化的AI相关数据。它采用基于文档的数据模型，并提供统一的数据库架构和编程语言。AI领域正朝着人机交互界面的代理系统发展，这是由基础模型的能力驱动的。专门的库和组件正在出现，以支持这些系统，重点是多功能的数据库基础设施。

微软的Bing搜索引擎推出了AI搜索功能，提供AI概述和索引跳转链接。市场份额较小，但有望替代部分传统搜索市场。微软和OpenAI都在测试AI搜索。竞争激烈，谷歌占据市场份额91.05%。微软和谷歌之间的竞争也涉及到Reddit。

AI工具在日常工作中的应用包括ChatGPT用于批量处理文字格式，Gemini用于核查事实和获取灵感，Perplexity用于寻找技术概念的浅易解释。这些工具提高了工作效率，减少了重复性工作的时间成本。

英特尔在中国举办第十七届网络与边缘计算行业大会，探讨边缘人工智能（AI）的未来发展趋势。英特尔加快推动以大模型为代表的AI技术助力传统制造业转型升级，并提供开放、即插即用的解决方案。与中国三大运营商合作部署5G网络，并在机器人技术领域进行合作。英特尔提供多种AI解决方案，包括视觉分析、生命科学、媒体和娱乐、制造业等领域。通过开放的生态系统全速助力企业推进AI创新，为全球企业智能化转型铺路。

智能AI助手豆包与奥运冠军合作，推出专属奥运智能体，用户可在豆包App中畅聊奥运话题。豆包网页版上线“AI带你解读奥运”专区，提供奥运新闻、赛事回放、AI解说等内容。豆包PC端上线“AI解读”和“问问豆包”功能，用户可免费观看奥运赛事并与豆包实时互动。豆包还将推出智能生图玩法。