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华为的AI在运行DeepSeek的R1模型中的表现如何优于Nvidia
华为的AI在运行DeepSeek的R1模型中的表现如何优于Nvidia
2025-06-19 11:00:08
华为和Siliconflow的研究人员推出了CloudMatrix 384,这是一种专门的“ AI超节点”,旨在处理广泛的AI工作负载。它包括384个Ascend 910C NPU和192 Kunpeng Server CPU,通过统一的总线相互连接,以获得高带宽和低潜伏期。该系统的高级大语言模型提供解决方案,CloudMatrix-Inster,在运行DeepSeek的R1推理模型中优于领先系统。华为期望CloudMatrix重新定义AI基础架构基础。
我们上次将AI放在芭比娃娃的时候学到了什么
我们上次将AI放在芭比娃娃的时候学到了什么
2025-06-19 11:00:00
文章讨论了对儿童综合玩具的关注和思考,这是受到童年对动画玩具引起恐惧的记忆的启发。现代智能玩具(现为200亿美元的行业),由于与Openai这样的合作伙伴关系,人们变得越来越聪明。这种趋势引起了父母对隐私,安全性以及对孩子与技术关系的影响的担忧。Hello Barbie等过去的例子遇到了安全问题,但公司继续开发此类产品。研究表明,尽管AI可以具有教育意义,但孩子们通常更喜欢使用更简单的玩具使用自己的想象力。本文探讨了替代技术集成的玩具,这些玩具避免了潜在的陷阱,重点是参与和安全之间的平衡。
研究人员警告POC漏洞利用Atlassian的AI代理商后AI攻击
研究人员警告POC漏洞利用Atlassian的AI代理商后AI攻击
2025-06-19 10:50:00
来自CATO网络的研究人员发现了Atlassian模型上下文协议(MCP)的潜在安全缺陷,这是一种用于企业工作流的AI集成协议。该团队展示了概念验证攻击,称为“生活在AI上”,恶意用户可以将有害说明注入JIRA服务管理中的支持门票,从而导致数据剥落和未经授权的访问。这种漏洞突出了与AI驱动系统中不受信任的输入相关的风险,而无需进行适当的隔离或上下文控制措施。CATO网络建议对MCP工具调用进行严格的控制作为缓解策略。
SEO来搜索SEO
SEO来搜索SEO
2025-06-19 10:30:00
联合创始人詹姆斯·卡德瓦拉德(James Cadwallader)和迪伦·巴布斯(Dylan Babbs)推出了AI SEO初创公司,因为用户更多地依赖AI摘要,因此在传统引擎(例如Google)上的搜索流量下降。随着企业在降低的知名度上挣扎,深刻帮助公司在AI响应中了解他们的品牌业务,并优化Google AI概述,复杂性和Chatgpt等人工智能搜索引擎的内容。该初创公司的价值超过1亿美元,使用合成提示来跟踪AI平台的品牌提及和情感,提供了提高在线可见性的建议。伴随着Nvidia和Khosla Ventures等投资者,深刻是一个不断增长的市场的一部分,由于人们通过AI技术与搜索引擎互动的方式发生了变化,因此传统的SEO方法变得过时了。
报告:META的目标是雇用AI投资者Nat Friedman和Daniel Gross |pymnts.com
报告:META的目标是雇用AI投资者Nat Friedman和Daniel Gross |pymnts.com
2025-06-19 10:20:05
据报道,梅塔(Meta)正在谈判聘请Venture Capital Fund NFDG的AI投资者Nat Friedman和Daniel Gross。该公司的目标是领导其AI努力。如果Meta部分获得NFDG,它将在NFDG的AI初创公司中获得少数股权,而无需访问敏感信息。此举是在AI专家最近的员工雇用之后,技术巨头优先考虑AGI开发和AI行业进步的竞争优势。元
本田支持的Helm.ai揭开了自动驾驶汽车的视觉系统
本田支持的Helm.ai揭开了自动驾驶汽车的视觉系统
2025-06-19 10:06:05
本田支持的Helm.ai揭示了其基于相机的系统Helm.ai Vision,旨在解释大众市场中的自动驾驶技术的城市环境。该系统将集成到本田的2026年零系列电动汽车系列中。Helm.ai首席执行官Vladislav Voroninski表示,该公司正在与多家汽车制造商进行对话,并计划将其技术部署在生产中。尽管主要关注基于视觉的系统,但Helm.ai还是承认其他传感器在低可见性条件下安全性的重要性。迄今为止,这家初创公司已筹集了1.02亿美元,并正在为各种硬件平台优化其系统。
AI使用多少能量?知道不说的人
AI使用多少能量?知道不说的人
2025-06-19 10:00:00
Openai的首席执行官Sam Altman表示,平均CHATGPT查询使用0.34瓦的能量,但缺乏对计算过程的详细说明。专家争辩说,从Openai就其环境影响计算进行了更高的透明度,并批评AI模型的环境数据中缺乏披露。Sasha Luccioni最近的一项研究强调,大型语言模型中有84%没有披露的环境信息,强调了对AI工具的效率指标和排放因素的需求。
Genlayer推出了一种新方法,以激励人们使用AI和区块链推销您的品牌
Genlayer推出了一种新方法,以激励人们使用AI和区块链推销您的品牌
2025-06-19 10:00:00
Genlayer是一家为AI和机器代理开发分散的法律基础架构的初创公司,已启动了其首个称为Asimov的激励测试网,标志着其多相验证器入职和技术验证计划的开始。TestNet引入了一个由AI模型提供支持的“智能区块链”,以解决传统上在确定性区块链外部处理的主观决策。Genlayer还发布了Rally,这是一种使用AI验证器的自动影响者活动的分散营销协议。该公司已筹集了750万美元的种子资金,并旨在在今年晚些时候在ZKSYNC和Hearist等技术合作伙伴的支持下部署其主网。
人工智能在信用中的智能应用 - 桌子 - 债券交易者的主要信息来源
人工智能在信用中的智能应用 - 桌子 - 债券交易者的主要信息来源
2025-06-19 09:42:57
买方交易者的未来信用台侧重于利用AI工具来授权交易员在技术上增强权力。驱动此转变的关键动态包括:1)利用技术来增强交易者的能力,2)使用AI进行数据聚合和分析来减少耗时的任务; 3)开发可适应性的交易工具,以支持增加市场上的电子化和自动化,尤其与成长中的资产类别(如私人信贷等增长)相关。这些进步对于有效地处理不断发展的市场细分至关重要。
解码非编码RNA与人工智能的相互作用和功能
解码非编码RNA与人工智能的相互作用和功能
2025-06-19 09:37:20
该文档是研究论文的全面参考列表,主要集中在机器学习,深度学习,自然语言处理,图形神经网络和生物信息学等领域。这是此参考列表中涵盖的内容类型的概述:1。**深度学习模型**:论文详细介绍了基于变压器模型(例如BERT)及其在各个领域中的应用。2。** RNA和蛋白质研究**:RNA结构,修饰途径,蛋白质 - RNA相互作用,折叠动力学和结构分析技术(如形状化学)的作品。3。**生物信息学资源**:用于分析基因组数据的数据库和工具的描述,例如Ensembl,RFAM和国家生物技术信息中心(NCBI)资源。4。**图神经网络**:图表学习的研究,包括针对图形结构量身定制的注意机制和自动编码器。5。**生物学中的机器学习应用**:将机器学习技术应用于生物学数据的论文,重点是疾病机制发现和治疗候选识别。关键参考包括: - ** bert **(来自变形金刚的双向编码器表示),用于用于语言理解中的深层双向变压器。 - ** Modomics数据库**,为RNA修改提供了途径。 - ** RFAM数据库**已更新以整合元基因组数据和病毒家族,从而提高了序列搜索功能。 - ** rnacentral联盟**将二级结构整合到RNA数据库中。 - **字符串数据库**用于蛋白质 - 蛋白质关联和功能富集分析。此外,还有关于物理信息的神经网络(PINN)的参考,将物理原理与深度学习模型整合在一起,以求解部分微分方程,这些方程可用于包括生物信息学在内的各种科学领域。该列表还包括有关无监督句子嵌入的研究,毒药预测的本体预培训以及对图神经网络的全面调查。该参考收集对于在机器学习,计算生物学和结构生物学交集的研究人员中很有用,提供了各种工具和方法来分析复杂的生物学数据。