AI 技术是十分耗电的。IBM 研究院的研究人员在《自然》期刊上发表论文，报告了他们的模拟 AI 芯片原型，能以十四分之一的功耗处理自然语言 AI 任务。为 AI 推理设计的模拟芯片使用相变存储器 (PCM)，PCM 不是记录数字系统中的 0 或 1，而是非晶态和晶态之间的连续值。该值被称为突触权重（synaptic weight），可存储在每个 PCM 装置的物理层原子配置中。存储器是非易失性的，关闭电源权重仍会保留。PCM 可将神经网络的权重直接编码到物理芯片上。IBM 的原型芯片能编码 3500 万个 PCM 装置，能支持最多 1700 万参数的模型。

新加坡南洋理工大学科学家开发出一种像人类角膜一样薄的柔性电池，当它浸入盐溶液甚至泪液中时可储存电力，未来可为智能隐形眼镜供电。智能隐形眼镜能在角膜上显示可见信息，并可用于访问增强现实。当前主要用途包括帮助矫正视力、监测佩戴者的健康状况，以及透过泪液中的葡萄糖来测量血糖，为患有糖尿病和青光眼等慢性疾病的人标记和治疗疾病。智能隐形眼镜需要数据的记录、传输与存储，例如利用无线技术接收数据，甚至可将数据投射到镜片上。技术人员希望，在不久的未来，智能隐形眼镜就可记录佩戴者看到和听到的一切，并将其传输到基于云的数据存储。

以色列军工巨头拉斐尔先进防御系统公司（Rafael Advanced Defense Systems） 的董事长 Yuval Steinitz 表示，到明年这个时候，以色列将成为第一个拥有部分激光防御系统保护的国家。两年后激光防御系统将有望提供全方面的保护，能抵御导弹、炮弹、火箭等的攻击。以色列军方官员此前表示，激光防御系统已经完成了多次成功测试，摧毁了火箭、炮弹和无人机。以色列国防军参谋长 Aviv Kohavi 今年一月表示，激光防御系统包括了陆基和空基，他对部署的时间表达了谨慎乐观。

加州圣迭戈的研究人员报告，GPT-4 生成的代码 62% 包含 API 误用。大模型展现出了非凡的自然语言理解和代码生成能力。如今软件工程师在遇到编程问题时不是去问 StackOverflow 而是去问大模型如 GPT-4。但大模型生成的代码未必安全，在软件开发环境中实际使用其生成的代码可能会带来严重的安全隐患。其中 API 误用可能会导致资源泄露和程序崩溃等种种问题。而使用大模型生成代码的用户最有可能是新人，不熟悉 API，难以分辨其中的 API 误用。研究人员从 StackOverflow 收集了 1208 个与 Java API 相关的编程问题，评估了流行的大模型，发现即使是 GPT-4，其生成的代码中有 62% 包含 API 误用。