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W＆M的最新院长阐明了他对人工智能的愿景|威廉斯堡约克镇每日
2025-04-06 07:00:33
William＆Mary的新计算学院，数据科学与物理学的新院长道格·施密特（Doug Schmidt）将于4月9日发表一场名为“浏览AI Wave：一种以人为中心的创新和道德的方法”的演讲。Schmidt将AI视为变革性，将其视为变革性，将其与印刷和Internet等历史技术相结合。他强调需要道德责任和以人为中心的创新来塑造AI的角色。该活动是免费的，但需要RSVP。
William＆Mary的新计算学院，数据科学与物理学的新院长道格·施密特（Doug Schmidt）将于4月9日发表一场名为“浏览AI Wave：一种以人为中心的创新和道德的方法”的演讲。Schmidt将AI视为变革性，将其视为变革性，将其与印刷和Internet等历史技术相结合。他强调需要道德责任和以人为中心的创新来塑造AI的角色。该活动是免费的，但需要RSVP。
2025-04-06 04:01:09
为生物医学自然语言处理应用程序和建议基准测试大型语言模型
2025-04-06 02:11:49
Qingyu Chen等人在自然通信中发表的文章“针对生物医学自然语言处理应用和建议进行了大型语言模型”，评估了几种与生物医学自然语言处理（NLP）有关的多种大语模型（LLMS）的表现。这是关键发现和含义的摘要：###关键发现1。**任务性能**： - 研究基准的LLM，例如Bert，Roberta，T5，M6和其他生物医学领域多个NLP任务的LLM。 - 任务包括指定的实体识别（NER），关系提取，问题回答，文本摘要等。2。**性能指标**： - 根据精度，F1分数和其他针对每个任务的相关指标对模型进行评估。 - 在大多数任务中，由于其容量和微调潜力，在大多数任务中，大型模型通常都超过较小的模型。3。**上下文理解**：-LLMS展示了高度的上下文理解，这对于生物医学文本至关重要，在生物医学文本中可能是至关重要的（例如，差异诊断）。 - 但是，处理在培训期间可能没有遇到的非常专业或罕见的医学术语仍然存在局限性。4。**培训数据和偏见**： - 该研究强调了各种和高质量培训数据对减轻偏见的重要性。 - 需要合并特定于医学领域的数据集，以在NER和医学中的关系提取等特定任务上进行更好的性能。5。**道德考虑**： - 关于临床环境中LLM的隐私，偏见和滥用诸如道德问题的讨论。 - 建议包括严格的测试和监视机制，以确保安全部署。###含义1。**生物医学NLP任务的模型选择**： - 研究人员和从业者可以根据其特定需求和资源（例如计算能力）使用提供的基准来选择适当的模型。 - 研究表明，较大的模型具有更大的灵活性，但也需要仔细考虑资源限制。2。**开发域特异性模型**： - 明显需要开发专门针对生物医学领域量身定制的LLM。 - 这包括创建和策划特定于医疗环境的大型高质量数据集。3。**标准化和评估框架**： - 研究主张在生物医学NLP领域中标准化评估框架和基准。 - 这将有助于在不同的研究和模型之间进行一致的性能比较。4。**道德和法规考虑**： - 建议包括制定道德准则和监管监督，以确保在医疗机构中负责使用LLM。 - 确保透明度，公平性和患者隐私是需要关注的关键方面。＃＃＃ 结论该研究提供了针对生物医学NLP任务的大型语言模型的全面评估，为其优势和局限性提供了宝贵的见解。它不仅基准了各种模型，而且还为在医疗保健环境中有效利用这些技术提供最佳实践，同时解决道德问题。###致谢 - 这项研究由数个国立卫生研究院（NIH）赠款资助。 - Q.C.，Z.L.和H.X.的贡献得到了认可。领导设计和手稿准备。这项基准测试研究是研究人员和从业者的基础资源，旨在将LLMS整合到生物医学NLP应用中，同时确保满足道德考虑。
Qingyu Chen等人在自然通信中发表的文章“针对生物医学自然语言处理应用和建议进行了大型语言模型”，评估了几种与生物医学自然语言处理（NLP）有关的多种大语模型（LLMS）的表现。这是关键发现和含义的摘要：###关键发现1。**任务性能**： - 研究基准的LLM，例如Bert，Roberta，T5，M6和其他生物医学领域多个NLP任务的LLM。 - 任务包括指定的实体识别（NER），关系提取，问题回答，文本摘要等。2。**性能指标**： - 根据精度，F1分数和其他针对每个任务的相关指标对模型进行评估。 - 在大多数任务中，由于其容量和微调潜力，在大多数任务中，大型模型通常都超过较小的模型。3。**上下文理解**：-LLMS展示了高度的上下文理解，这对于生物医学文本至关重要，在生物医学文本中可能是至关重要的（例如，差异诊断）。 - 但是，处理在培训期间可能没有遇到的非常专业或罕见的医学术语仍然存在局限性。4。**培训数据和偏见**： - 该研究强调了各种和高质量培训数据对减轻偏见的重要性。 - 需要合并特定于医学领域的数据集，以在NER和医学中的关系提取等特定任务上进行更好的性能。5。**道德考虑**： - 关于临床环境中LLM的隐私，偏见和滥用诸如道德问题的讨论。 - 建议包括严格的测试和监视机制，以确保安全部署。###含义1。**生物医学NLP任务的模型选择**： - 研究人员和从业者可以根据其特定需求和资源（例如计算能力）使用提供的基准来选择适当的模型。 - 研究表明，较大的模型具有更大的灵活性，但也需要仔细考虑资源限制。2。**开发域特异性模型**： - 明显需要开发专门针对生物医学领域量身定制的LLM。 - 这包括创建和策划特定于医疗环境的大型高质量数据集。3。**标准化和评估框架**： - 研究主张在生物医学NLP领域中标准化评估框架和基准。 - 这将有助于在不同的研究和模型之间进行一致的性能比较。4。**道德和法规考虑**： - 建议包括制定道德准则和监管监督，以确保在医疗机构中负责使用LLM。 - 确保透明度，公平性和患者隐私是需要关注的关键方面。＃＃＃ 结论该研究提供了针对生物医学NLP任务的大型语言模型的全面评估，为其优势和局限性提供了宝贵的见解。它不仅基准了各种模型，而且还为在医疗保健环境中有效利用这些技术提供最佳实践，同时解决道德问题。###致谢 - 这项研究由数个国立卫生研究院（NIH）赠款资助。 - Q.C.，Z.L.和H.X.的贡献得到了认可。领导设计和手稿准备。这项基准测试研究是研究人员和从业者的基础资源，旨在将LLMS整合到生物医学NLP应用中，同时确保满足道德考虑。
2025-04-06 01:06:24
以色列的未来在于能量，而不是AI的意见
2025-04-06 00:04:48
以色列应利用其战略位置和自然资源，成为必不可少的能源枢纽，而不是努力成为AI超级大国。随着全球能源需求的增加，尤其是在AI基础设施中，以色列可以利用其在海湾中的主要石油和天然气生产商和能源依赖欧洲国家之间的地位，以确保国际能源供应链中的关键作用。通过投资跨国基础设施，核能技术和太阳能，以色列可以确保长期的稳定性和安全性，同时吸引能源密集型行业。
以色列应利用其战略位置和自然资源，成为必不可少的能源枢纽，而不是努力成为AI超级大国。随着全球能源需求的增加，尤其是在AI基础设施中，以色列可以利用其在海湾中的主要石油和天然气生产商和能源依赖欧洲国家之间的地位，以确保国际能源供应链中的关键作用。通过投资跨国基础设施，核能技术和太阳能，以色列可以确保长期的稳定性和安全性，同时吸引能源密集型行业。
Soundhound AI，Inc。（Soun）：将从AI中获利的股票中
2025-04-05 23:36:44
文章讨论了人工智能（AI）对市场和企业的日益增长的影响，强调了采用者将如何从提高效率和盈利能力中受益。根据麦肯锡的全球AI调查，AI的使用激增了，现在有一半的企业利用它比2023年的第三次企业。较大的企业正在领导采用AI技术的道路。预计生产的AI市场将从2022年的400亿美元增长到2032年的1.3万亿美元，推动了生产率的提高和改造行业，例如金融和医疗保健。大型科技公司正在大力投资AI，该财政年度为AI倡议提供了800亿美元。
文章讨论了人工智能（AI）对市场和企业的日益增长的影响，强调了采用者将如何从提高效率和盈利能力中受益。根据麦肯锡的全球AI调查，AI的使用激增了，现在有一半的企业利用它比2023年的第三次企业。较大的企业正在领导采用AI技术的道路。预计生产的AI市场将从2022年的400亿美元增长到2032年的1.3万亿美元，推动了生产率的提高和改造行业，例如金融和医疗保健。大型科技公司正在大力投资AI，该财政年度为AI倡议提供了800亿美元。
人工智能和资产定价：变形金刚的力量
2025-04-05 23:05:12
AI的快速发展改变了财务领域，尤其是资产定价。基于线性因素的传统模型正在用AI驱动的方法取代，这些方法利用了变压器网络来揭示财务数据中的复杂模式和依赖性。这些创新通过整合跨资本信息共享来提高预测准确性和风险评估。最近的研究表明，基于变压器的模型在较低的定价错误，较高的夏普比和更好的可扩展性方面优于传统方法。这种整合挑战了关于市场效率的传统观点，并为投资者提供了新的机会，同时提出了监管问题。
AI的快速发展改变了财务领域，尤其是资产定价。基于线性因素的传统模型正在用AI驱动的方法取代，这些方法利用了变压器网络来揭示财务数据中的复杂模式和依赖性。这些创新通过整合跨资本信息共享来提高预测准确性和风险评估。最近的研究表明，基于变压器的模型在较低的定价错误，较高的夏普比和更好的可扩展性方面优于传统方法。这种整合挑战了关于市场效率的传统观点，并为投资者提供了新的机会，同时提出了监管问题。
Ai Ogura以及Motogp的美国梦如何躺在日本手中|CNN
2025-04-05 23:05:00
Ai Ogura从Moto2到MotoGP的过渡令人印象深刻，展现了他作为骑手的才能和适应能力。这里有一些重点突出了他的旅程：1。** MotoGP中的改编：** - 奥古拉（Ogura）在泰国的赛季揭幕战中获得第五名，并在短跑比赛中获得第四名，在主要大奖赛中获得第五名。 - 他将自己的表现归因于他从初级类别转变为Moto3，然后是Moto2所面临的类似挑战。2。**心理过渡：** - 最初，看到像MarcMárquez这样的MotoGP传奇人物对Ogura来说是一个捏时的时刻，但现在，随着时间的流逝，他正专注于在最高水平上竞争。 - 他认为，一致的稳定进步将有助于他赶上已建立的骑手。3。**粉丝的支持和认可：** - 像苏木伊皮（Ippei Suzuki）这样的日本粉丝正在密切关注奥古拉（Ogura）的进步，以表彰他的才华和独立于传统的支持结构。 - 铃木指出，奥古拉（Ogura）转向Aprilia表明，他不依赖日本主要制造商（例如本田）的支持，这被认为是有希望的。4。**曲目改编：** - 在随后的比赛中，奥古拉（Ogura）在阿根廷美洲的阿根廷Motogp和Motogp中获得了可观的终点（由于技术问题而取消资格，在阿根廷排名第8，在奥斯汀的Sprint和GP中排名第9）。5。**赛道豪斯的团队支持：** - 对于田径馆来说，奥古拉的表现是一个令人鼓舞的信号，因为他们以其MotoGP新秀的长期进展为目标。 - 尽管失去了Pitbull作为球队的figurehead，但如果Liberty Media获得这项运动，Marks仍然对在美国发展的MotoGP保持乐观。6。**未来目标：** - 奥古拉（Ogura）旨在取得更好的成果，以激发日本粉丝的兴趣，并提高MotoGP的个人资料。 - 他在全球舞台上的存在是有助于弥合文化差距，并向摩托车赛车介绍新观众。总体而言，艾古拉（Ai Ogura）向MotoGP的过渡以韧性，战略思维和国内外不断增长的粉丝群为标志。他的表现强调了他作为MotoGP的崛起明星之一的潜力，并有雄心勃勃地提升日本运动的野心。
Ai Ogura从Moto2到MotoGP的过渡令人印象深刻，展现了他作为骑手的才能和适应能力。这里有一些重点突出了他的旅程：1。** MotoGP中的改编：** - 奥古拉（Ogura）在泰国的赛季揭幕战中获得第五名，并在短跑比赛中获得第四名，在主要大奖赛中获得第五名。 - 他将自己的表现归因于他从初级类别转变为Moto3，然后是Moto2所面临的类似挑战。2。**心理过渡：** - 最初，看到像MarcMárquez这样的MotoGP传奇人物对Ogura来说是一个捏时的时刻，但现在，随着时间的流逝，他正专注于在最高水平上竞争。 - 他认为，一致的稳定进步将有助于他赶上已建立的骑手。3。**粉丝的支持和认可：** - 像苏木伊皮（Ippei Suzuki）这样的日本粉丝正在密切关注奥古拉（Ogura）的进步，以表彰他的才华和独立于传统的支持结构。 - 铃木指出，奥古拉（Ogura）转向Aprilia表明，他不依赖日本主要制造商（例如本田）的支持，这被认为是有希望的。4。**曲目改编：** - 在随后的比赛中，奥古拉（Ogura）在阿根廷美洲的阿根廷Motogp和Motogp中获得了可观的终点（由于技术问题而取消资格，在阿根廷排名第8，在奥斯汀的Sprint和GP中排名第9）。5。**赛道豪斯的团队支持：** - 对于田径馆来说，奥古拉的表现是一个令人鼓舞的信号，因为他们以其MotoGP新秀的长期进展为目标。 - 尽管失去了Pitbull作为球队的figurehead，但如果Liberty Media获得这项运动，Marks仍然对在美国发展的MotoGP保持乐观。6。**未来目标：** - 奥古拉（Ogura）旨在取得更好的成果，以激发日本粉丝的兴趣，并提高MotoGP的个人资料。 - 他在全球舞台上的存在是有助于弥合文化差距，并向摩托车赛车介绍新观众。总体而言，艾古拉（Ai Ogura）向MotoGP的过渡以韧性，战略思维和国内外不断增长的粉丝群为标志。他的表现强调了他作为MotoGP的崛起明星之一的潜力，并有雄心勃勃地提升日本运动的野心。
DeepSeek在R2模型的预期中揭示了新的AI推理方法
2025-04-05 23:00:19
中国AI初创公司DeepSeek推出了一种创新的方法，通过结合生成奖励建模（GRM）和自我启示的批评调整，从而增强了大型语言模型的推理能力，该批评是由Tsinghua大学研究人员开发的。这种方法旨在提高对一般查询的响应速度和质量。初步结果表明，DeepSeek-Grm模型与性能中强大的公共奖励模型相匹配。该公司计划在其V3基金会和R1推理模型的成功之后，很快就会发布其下一代模型，该模型因其具有成本效益的绩效而引起了全球的重要关注。尽管猜测DeepSeek-R2即将推出，但该公司尚未正式对此事发表评论。中国人
中国AI初创公司DeepSeek推出了一种创新的方法，通过结合生成奖励建模（GRM）和自我启示的批评调整，从而增强了大型语言模型的推理能力，该批评是由Tsinghua大学研究人员开发的。这种方法旨在提高对一般查询的响应速度和质量。初步结果表明，DeepSeek-Grm模型与性能中强大的公共奖励模型相匹配。该公司计划在其V3基金会和R1推理模型的成功之后，很快就会发布其下一代模型，该模型因其具有成本效益的绩效而引起了全球的重要关注。尽管猜测DeepSeek-R2即将推出，但该公司尚未正式对此事发表评论。中国人
向西拉斐特县牛津发出的龙卷风警告 - 密西西比州每日
2025-04-05 22:49:18
国家气象局向西部拉斐特县发出龙卷风警告，直到下午6:15；Rebalert因严重的雷暴而导致立即寻求庇护所，能够在Batesville附近生产龙卷风。警告延伸至下午6:45下午6点
国家气象局向西部拉斐特县发出龙卷风警告，直到下午6:15；Rebalert因严重的雷暴而导致立即寻求庇护所，能够在Batesville附近生产龙卷风。警告延伸至下午6:45下午6点