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2025-05-12 04:07:54

偏见的AI模型正在增加政治两极分化

2025-05-12 04:04:28

生成AI的出现引发了人们对提高生产力和提高政府服务的潜力的乐观情绪,同时也引起了人们对偏见和错误信息的关注。卡内基捐赠基金会的一项研究发现,在不同数据集中训练的大型语言模型(LLM)表现出地缘政治偏见,从不同的意识形态角度从各种意识形态的角度为有争议的问题提供了矛盾的答案。例如,模型在对哈马斯的表征,台湾的美国 - 中国紧张局势和北约扩大方面有显着差异。这些差异凸显了依赖AI生成的信息的风险可能会导致基于国家和意识形态过滤器的世界观不同,这对公共政策和信息完整性构成了挑战。

偏见的AI模型正在增加政治两极分化

AI代理如何在常规工作任务上比较

2025-05-12 04:00:44

《金融时报》的年度订阅价格为49美元,最初价格为59.88美元。该订阅包括每天通过FT编辑页面和新闻通讯访问八个策划文章。

AI代理如何在常规工作任务上比较

如何负责任地将生成AI集成到电子商务价值链中

2025-05-12 04:00:00

BOF的白皮书与Zalando合作研究了电子商务中生成AI(AI)的集成,以增强消费者的参与度和简化工作量。它解决了诸如劳动力抵抗和不断发展的法规之类的挑战。本文强调了对AI代实施的适当准备的重要性,包括员工教育和道德考虑,同时探讨了虚拟助手和聊天机器人等实际用例。

如何负责任地将生成AI集成到电子商务价值链中

最聪明的数据中心/AI股票现在可以购买2,000美元

2025-05-10 22:32:00

AI/数据中心主题中的两个隐藏的股票(VRTX)和NVENT(NVT)位于AI/数据中心主题中。Vertiv为数据中心和网络提供了关键的数字基础设施解决方案,经历了大量积压增长并提高其收入预测。尽管有潜在的关税不确定性,分析师仍会在未来几年投影强大的自由现金流。同样,Nvent通过战略收购来扩大其对电力公用事业和数据中心的影响,从而将自己定位为受益于不断增长的需求。

最聪明的数据中心/AI股票现在可以购买2,000美元

天气警报宣布了阵风风和上半岛上的火灾危险,直到周日早上

2025-05-10 21:25:00

国家气象局在周六发布了一份报告,警告阵阵风,并为密歇根州几个县的周日早上提高了火灾危险。南部最多可达25英里 /小时,干燥的条件和缺乏降雨构成密歇根州西部西部的高野火风险。该服务敦促避免户外燃烧,并通过911通过911向紧急服务报告野火。

天气警报宣布了阵风风和上半岛上的火灾危险,直到周日早上

教皇在大选以来的首次郊游期间向前任坟墓祈祷

2025-05-10 21:11:15

教皇狮子座XIV自当选以来首次公开露面,访问了Genazzano的一个庇护所,在那里他在教皇弗朗西斯坟墓上祈祷,并迎接了朝圣者。教皇还持有他最初的正式听众,强调天主教会在应对AI和劳工权利等现代挑战方面的作用,反映了教皇利奥十三世的遗产,后者在工业革命期间解决了工人的权利。他表示致力于继续教皇方济各设定的改革议程。

教皇在大选以来的首次郊游期间向前任坟墓祈祷

AI如何改变学生的想法:隐藏的认知风险

2025-05-10 19:43:39

十七岁的玛雅人与她的AI助手有关气候焦虑的敬意,并没有意识到这种互动正在通过个性化的回应加强和放大她的悲观观点。这反映了人们对AI系统如何通过在有意识的意识下运作的机制来增强现有偏见并影响思维模式的更广泛的关注。研究强调了AI引起的加强周期的风险,像Maya这样的用户在日常生活和学术工作中采用算法思维模式,可能破坏创造力和批判性思维能力。为了减轻这些风险,教育工作者和学生必须实施道德准则,限制具有记忆特征的AI系统的长期接触,并促进关键的媒体素养以识别算法偏见。这确保了在技术进步的过程中保存人类认知多样性和创造力。

AI如何改变学生的想法:隐藏的认知风险

AI21实验室筹集了3亿美元的D系列,为企业建立可靠的AI |CTECH

2025-05-10 18:16:00

AI21实验室是一家位于特拉维夫的以色列初创公司,正在筹集3亿美元的D融资回合,其总资本筹集到6.36亿美元。在Google和Nvidia的支持下,该公司旨在提高生成AI的可靠性,而不是专注于模型大小。AI21成立于2017年,开发了由Capgemini和Wix等企业客户使用的大型语言模型。该公司最近推出了Maestro,这是一个编排平台,可提高主要LLM的指导遵循的准确性高达50%,并弥合不同AI方法之间的差距。

AI21实验室筹集了3亿美元的D系列,为企业建立可靠的AI |CTECH

机器学习模型指导新生儿筛查中的智能基因选择

2025-05-10 17:41:00

大众杨百翰的研究人员发表了一项研究,该研究强调了国际新生儿基因组测序(NBSEQ)计划中基因选择的显着差异。他们提出了一种机器学习模型,以优先考虑基因以进行公共卫生考虑,旨在在全球NBSEQ计划中提高一致性和明智的决策。该研究发表在医学遗传学上,确定了影响基因包容的关键因素,并使用13个预测因子开发了一个预测模型,以根据最新的科学证据和公共卫生优先事项对基因进行对基因进行排名。

机器学习模型指导新生儿筛查中的智能基因选择