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福克斯新闻AI通讯：女人说chatgpt挽救了她的生命

- 一名妇女将Chatgpt归功于检测医生最初错过的癌症，从而挽救了她的生命。 - 特斯拉（Tesla）已在某些地区进行了FSD监督的测试运行，这是一项自动乘车服务。 - 中国的AI公司DeepSeek受到了美国众议院委员会关于数据收集做法并涉嫌与中国政府的联系的审查。 - 特朗普总统签署了旨在促进教育体系中精英管理的行政命令。 - 由新加坡公司开发的一种新的称为Manus的AI模型，它因其自主功能而引起关注。

我们所知道的人力资源专业注定要失败吗？ 是的，是的。

您的分析强调了人力资源（HR）的角色和运作的关键转变，因为人工智能（AI）更加集成到组织工作流程中。这是一些基于您的见解的关键要点和可行的步骤：###关键要点1。**人力资源身份危机**：人力资源中的传统角色，例如招聘，培训和员工服务，将由AI从根本上改变。这需要主动重新思考这些功能的运作方式。2。**自动化福利**：早期采用AI工具可以显着降低成本，同时提高效率和服务质量（例如Chipotle的招聘自动化）。3。** HR的成熟度模型**：利用诸如系统性HR成熟模型之类的框架来评估和增强组织采用新技术的准备。4。**积极的重新设计**：尽早与IT团队互动，将AI工具集成到现有的工作流程中，从而促进了人力资源内的创新文化。5。**咨询角色转移**：随着AI接管交易任务，人力资源专业人员可以转向更具战略性的咨询角色，重点关注领导力支持和人才发展等高价值活动。6。**数据驱动的决策**：利用AI进行实时洞悉组织优势和劣势将使更好的决策和积极主动解决问题。7。**与供应商的合作**：与AI供应商紧密合作，开发量身定制的解决方案，以满足您组织的独特需求，而不是等待现成的产品。###可行步骤1。**进行人力资源审核**： - 评估当前招聘，培训，入职，绩效管理和其他关键领域的流程。 - 确定AI可以立即价值的瓶颈和效率低下。2。**制定战略计划**： - 绘制一个路线图，以在未来1 - 3年内将AI集成到您的人力资源功能中。 - 设定特定目标（例如，将招聘时间减少X％，提高培训完成率）。3。**与IT和数据团队合作**： - 建立跨职能团队以探索人力资源中潜在的AI应用程序。 - 确保来自不同系统的数据无缝集成以支持AI驱动的见解。4。**试点计划**： - 从小效率区域的试点计划（例如招聘，合规培训）开始。 - 收集反馈并根据现实世界用例中的解决方案进行迭代。5。**训练和提高技能**： - 为AI基本面和最佳实践的UPSKILL HR专业人员提供培训课程。 - 鼓励团队内部持续学习和实验的文化。6。**内部交流福利**： - 清楚地传达了AI如何改善员工体验（例如，更快的响应，个性化支持）。 - 通过透明的对话解决有关AI创造的新机会的问题。7。**监视和适应**： - 不断监视AI对人力资源过程的影响。 - 保持敏捷以根据不断发展的技术趋势和组织需求来调整策略。###未来前景人力资源的未来在于利用AI不仅为了效率，还为创新，数据驱动的决策和战略咨询。通过主动拥抱这种转型，组织可以增强其竞争优势，同时确保人力资源仍然是至关重要且不可或缺的功能。---通过遵循这些步骤并拥抱向AI增强人力资源功能的转变，您可以确保组织良好，以利用AI在提高生产力和组织效率方面的全部潜力。

DeepMind UK员工寻求工会和挑战国防交易和以色列联系

《金融时报》通过各种报告和新闻通讯提供了股票市场，公司战略，资产管理和公司融资的全面覆盖范围和分析。吉利安·特特（Gillian Tett）和约翰·加珀（John Gapper）等财务专家提供了关键见解，涵盖了数百万美元的行业以及对交易公司的详细分析。

AI不会取代医生 - 它将升级他们

比尔·盖茨（Bill Gates）预测AI将在十年内与医生相提并论，这被批评为过于乐观和潜在的有害。专家认为，尽管AI可以通过支持临床决策和扩大医疗指导的机会来增强医疗保健，但由于背景，判断力，同理心和医学经验的重要性，它无法替代训练有素的医生。当前的应用显示，AI可以提高紧急情况下的诊断准确性和响应时间，而无需更换医生。重点应该放在将AI与临床医生相结合，而不是自动化其角色以获得更好的患者结局。比尔·盖茨

人文学科可以在人工智能上生存吗？

一个异常聪明的学生讨论了她与AI系统互动的经历，感到从社会义务中解放出来，并注意到机器给予的纯粹关注，这与人类的互动形成了鲜明的对比。这导致了关于AI在教育和人文学科中的影响的课堂讨论，突出了向理解自己而不是积累知识的转变，因为传统的学术生产力正在自动化。文本强调了在技术进步中培养学习和自我理解的渴望的重要性。

摩根士丹利说，华尔街对AI放缓的恐惧是“可笑的” NVIDIA首席执行官Jensen Huang在公司的AI会议上与机器人进行了互动。尽管担心关税和对AI低落影响股票市场的担忧，但摩根士丹利却拒绝了对减少AI支出的担忧，理由是CIPS强劲。分析师约瑟夫·摩尔（Joseph Moore）强调了Openai的Sam Altman和Alphabet的Sundar Pichai的证据，表明对GPU芯片的需求持续很高。由于DeepSeek有效的大型语言模型首次亮相和随后的关税担忧，今年的股票今年有了股票，摩尔预测，NVIDIA限制因素的增长已解决。 2026年年年的收入和每股收预测并重对该司的“曾经。” NVIDIA首席执行官Jensen Huang在公司AI会议上与机器人进行了交谈。 乔什·埃德尔森 /法新社 股市的AI贸易今年有关税和对AI慢丁基的担忧。 但是摩根士丹利（Morgan Stanley）以对芯片的持续需求为由，认为较低的AI支出的担忧。 摩根·斯莱尔（Morgan Stale）说：“我们最近强调了这种强劲的推论需求，但要变得更强大是一致的。” 华尔街银行之一并不担心人工情报贸易，因为它在公司担心公司投资较低的情况下挣扎 摩根·斯托莱（Morgan）Stay Stalay分析师约瑟夫·摩尔（Joseph Moore）在周五的一份报告中说：“我们处于AI的消化阶段的想法使人们对更多的推理芯片进行了挑战，这引起了人们非常强烈的需求。” 摩尔指出，Openai的Sam Altman和Alphabet的Sundar Pichai最近的评论是AI公司仍然无法获得足够的GPU芯片的证据。 摩尔解释说：“尽管Wall Stret的手列表非常真实，但Silicon Valley的焦点已转向了一个非常不同的挑战 - 自生态系统开始和ISSYSTEM以来的代币增长超过5倍，以处理这些工作量。” AI股票尤其是今年，这是由DeepSeek有效的大语言模型的1月下旬首次亮相引起的。该模型刺激了近距离大分所需的饲料，需要更少的NVIDIA GPU芯片才能发展其AI功能。 唐纳德·特朗普总统之后的AI泡沫很少 释放了一波关税 在4月初。 AI亲爱的股票 Nvidia 自1月下旬以来，已经下跌了28％，而与AI交易紧密相关的大型技术巨头则下降了约21％，因为它是几个月前的峰值。 转向NVIDIA，摩尔提供限制和对H20芯片的出口限制可能会限制公司在接下来的季度的收入上行空间。尽管如此，一旦供应限制了，他们应该看到大量的增长 摩尔说：“ NVIDIA在10月的Blackwell几乎没有收入，当时1月份为110亿美元，在本季度可能超过30亿美元。”很快。 摩尔说：“根据我们的支票，这一需求评论在过去几天中加剧了。” “我们最近强调了这一强大的推论需求，但是要变得更强大是一致的。 摩尔将他2026年的Caldar年收入和NVIDIA的每股收益估计分别提高了10.7％和11.9％，并补充说，筹码巨头仍然是“最佳选择”。 分析师重申了他对NVIDIA的“增持”评级，以及一组160美元的目标目标，这是当前水平的潜在上升空间。

AI驱动的机器人来建筑工人工作

建筑行业将看到Ric Robotics命名为Zyrex的AI驱动的自动驾驶机器人，该机器人身高20英尺，能够处理焊接，木工和3D打印建筑等任务。预计在2026年初，Zyrex旨在解决劳动力短缺，并通过其认知能力来改善建筑工地的安全性，并通过LIDAR和视觉传感器增强了自主操作。该机器人旨在通过VR和物理模拟器最初在人类控制下运行，然后过渡到完全自主权。RIC Robotics设想Zyrex是解决行业紧迫挑战的解决方案，潜在的租赁期权以每月20,000美元或更短的价格提供。

粉丝正在使用AI来预测F1比赛结果，并且该软件只会变得更聪明

数据科学家Mariana Antaya创建了一个机器学习模型，以预测一级方程式赛车冠军，正确预测了迄今为止五场比赛中的三场。Antaya使用上几个赛季的单圈时间和合格的表演，旨在通过结合其他数据点（例如天气状况和团队绩效趋势）来提高模型的准确性。她的项目在F1社区中广受欢迎，并激发了粉丝的贡献，这些贡献提出了新的改进功能。

AI占据了领域：人工智能如何为下一个体育时代提供动力|pymnts.com

四月标志着棒球，NBA季后赛，NFL选秀和保龄球的进步，在各种运动中进行了重大活动。人工智能（AI）越来越多地整合在这些运动中，改变了玩家的竞争，球迷的参与和爱好者的参与方式。AI为足球，视频侦察和越位检测的球员安全和绩效分析的传感器提供动力，在保龄球，步态分析和预防跑步，比赛分析和线路呼叫中的棒球，实时得分和指导方面的数据驱动训练以及有氧运动中的表格评估。这项技术通过提高效率，准确性和参与度来增强体育体验，同时提高诸如隐私之类的道德考虑。

如果您从事技术工作，那么谈论AI的“有意识”变得越来越忌

在解雇工程师声称AI是有意义的三年后，像Anthropic和Google DeepMind这样的科技公司现在正在考虑高级AI模型有一天有意识或具有经验的可能性。拟人计划研究其AI系统是否可以发展偏好或困扰，而Google科学家建议重新考虑与新AI系统有关的意识概念。评论家认为，这种重点更多是品牌而不是科学有效性。