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TED 2025的发言人庆祝了AI的潜力，并警告了其危险
Axios在温哥华举行的年度TED会议上的INA油炸报告，讨论重点关注人工智能。各个领域的演讲者强调了与AI相关的潜在利益和风险。
META AI版权案例中的AAP文件法庭摘要
美国出版商协会于4月11日提交了一份法庭之友摘要，支持作者起诉META，以寻求与AI培训有关的版权侵权。摘要认为，元人使用受版权保护的作品来训练其美洲驼模型并不符合公平的使用标准，并与公司声称不存在许可选项的说法相矛盾。著名的原告包括莎拉·西尔弗曼（Sarah Silverman），理查德·卡德里（Richard Kadrey）和其他人指控梅塔（Meta）未经海盗遗址允许或赔偿的数百万件受版权保护的作品。该诉讼是通过出版行业组织，公司，作者等针对AI公司进行的大约40个持续案件的一部分。AAP的简短挑战META的断言，即AI培训材料没有可行的许可选项，参考其他AI公司和出版商之间的现有许可交易。据报道，据报道，据报道，据报道，梅塔（Meta）讨论了获取授权内容，但选择使用盗版材料。摘要断言，梅塔的行动破坏了版权激励措施和损害作者从创造性投资中受益的能力，认为AI技术的长期潜力只能通过为各方保留可销售的权利来实现。法院关于即决判决动议的法院听证会定于5月1日，而今天，元人开始解决美国联邦贸易委员会提起的关于收购的反托拉斯案件，据称据称抑制了社交媒体上的竞争。这美国出版商协会提起amicus摘要
AI驱动的紫外线技术提供了细胞培养的快速污染检查
Smart Camp的研究人员使用UV吸光度光谱和机器学习开发了一种新颖的方法，可以在制造过程中早期检测细胞治疗产品（CTP）中的微生物污染。该技术在半小时内提供了快速，无标签的无侵入性检测，与最多需要14天的传统方法或仍然需要复杂过程和熟练的人力的传统方法相比，无菌测试所需的时间大大减少了。该方法旨在确保对重症患者的及时治疗可用性，同时优化资源分配并降低制造成本。未来的研究将着重于将其应用扩展到更广泛的微生物污染物。
AI和时间的崩溃
该消息讨论了先进的AI，尤其是大型语言模型（LLM）对人类认知和时间经验的变革性影响。LLM在传统的时间限制之外运行，立即综合知识并侵蚀人类学习和记忆过程中固有的序列。这种转变挑战了我们对身份的理解，这从根本上与时间性联系在一起，导致人们对深度，个人成长和生活经验的侵蚀感到担忧。文章表明，在以瞬时技术为主导的时代，对这种暂时趋势的抵抗可能植根于拥抱慢弱和持久的时间经历作为叛乱的一种形式。
Dentsu通过人工智能和神经科学释放营销卓越|lbbonline
Dentsu推出了AI和神经科学驱动的测量引擎，以提高创意资产性能。在启动之前，该工具在超过1000亿个数据点的支持下预测了注意力，情感和记忆力，并优化了各种平台和语言的广告系列。它可以实现实时分析和优化，从而提供了洞察力，例如客户点击率提高120％。该系统将认知科学与机器学习相结合，以预测结果预先发布，并在竞选执行过程中提供可行的数据，从而提高决策速度和信心。
数据科学和机器学习平台（DSML）市场中断：在2030年以CAGR 24.81％骑行高增长浪潮
QKS Group报告了一个全球数据科学和机器学习平台（DSML）市场预计将以24.81％的复合率在2030年增长。该报告强调，在各个行业中，DSML工具的采用越来越大，以促进更智能的决策，增强的客户体验和竞争优势。主要见解涵盖了全球和区域趋势，竞争分析，行业投资模式以及由AI进步驱动的技术破坏。领先的供应商包括IBM，SAS，DataRobot，AWS，Microsoft等。QKS组
Sunreef Yachts引入太阳皮肤3.0牢房，具有AI优化的海洋电气化
Sunreef游艇已经揭开了太阳皮肤3.0，这是一种用于游艇的高级太阳能技术，其具有AI优化的硅细胞，可提供更高的效率和耐用性。即使在阴影条件下，这种新系统也可以增强能源的产量，这标志着可持续海洋旅行的显着进步。Sunreef继续凭借其创新的太阳能解决方案和耐用的材料来领导环保游艇设计。
退伍军人求职者如何与AI一起写出出色的价值主张
资深求职者经常努力创造一个价值主张，雇主越来越寻求。价值主张不是列出资格，而是说明候选人如何解决特定的公司问题并增加了独特的价值。该过程涉及分析职位描述，识别关键技能，使用AI来起草语句，结合定量数据，提炼语言以清晰度和自然练习交付。退伍军人应专注于展示他们在解决特定于雇主的问题上的专业知识。
为了使语言模型更好，研究人员避开语言|Quanta杂志
大型语言模型（LLMS）的最新进步使他们能够在潜在空间中进行推理代表了这些模型如何处理和生成信息的重大进展。通过允许LLM在不连续将其计算转换为文本的情况下运行，汤姆·戈德斯坦（Tom Goldstein）和他的马里兰州团队等研究人员为模型效率和解决问题的能力开辟了新的可能性。###关键概念1。**潜在空间推理**： - 传统的LLM在每一层计算后将中间结果转换为文本表示。 - 潜在空间推理涉及允许计算在没有这种转换的情况下进行连续的，数值域进行，从而在更少或动态的层面层中实现了更深的推理。2。**循环体系结构**： - 戈德斯坦（Goldstein）的团队设计了一个具有复发块的体系结构，可以根据任务的复杂性多次使用。 - 该块过程不断嵌入，直到它们稳定或显示最小的变化，表明推理完成而没有过早转换回文本。3。**动态层用法**： - 该模型决定，根据手头任务的难度级别，循环循环需要多少次。 - 对于更简单的任务，需要更少的迭代；对于更复杂的迭代，额外的迭代允许在潜在空间中进行更深入的探索。###优势1。**效率和资源管理**： - 该模型根据输入的复杂性动态调整其计算深度，从而优化了资源使用情况。 - 这种方法可减少不必要的计算，以实现更简单的任务，同时为更复杂的问题提供足够的处理时间。2。**提高性能**： - 初始测试表明，在某些推理和编码任务中，这种模型可以胜过具有较少参数的传统LLM。 - 戈德斯坦（Goldstein）的经常性模型在数学推理任务上的准确性约为28％，尽管参数少得多，但尽管参数少得多。3。**紧急行为**： - 该模型自然学会了为道德上复杂的场景分配更多的计算资源，表明对体系结构的适应性和智能使用。###挑战1。**采用障碍**： - 当前的大规模LLM大量投资于现有的架构和培训方法。 - 将潜在的空间推理整合到这些模型中需要大量的工程工作，这可能会延迟广泛采用。2。**与人类推理模式的对齐**： - 由于数据培训LLM的文本主要是文本性的，因此远离这种格式可能会导致与人类认知过程不符的推理模式。 - 存在发现新的但潜在的无助或误导推理策略的风险。###未来方向1。**进一步的研究和测试**： - 继续研究潜在空间推理的益处和局限性对于理解其全部潜力至关重要。 - 跨各个领域的其他基准测试可以帮助确定这些模型在何处需要改进的区域。2。**与现有架构的集成**： - 调查将传统基于文本的LLM与潜在空间推理结合的混合方法可以提供更平衡的解决方案。 - 这可能涉及使用潜在空间来处理特定的处理阶段，同时保持基于文本的输出生成的鲁棒性。3。**道德和实际考虑**： - 确保在潜在空间中训练的模型与道德准则和人类价值观很好地保持一致，因为它们可以自动解决复杂问题。 - 在早期解决潜在的未对准可以防止问题的问题。＃＃＃ 结论LLM在潜在空间中推理的能力与当前实践有很大的不同，这可能会释放新的效率和解决问题的能力。尽管将这些进步集成到现有框架中存在挑战，但最初的结果表明，这个方向对AI研究和应用程序中的未来发展有望。
我测试了给您的年长父母的AI，如果您不能打扰
AI初创公司介绍了Intouch服务，该服务使用AI生成的语音电话检查了年迈的父母。AI进行对话，并为用户帐户提供了心情指标的摘要。尽管可能担心其非人格化的性质，但该创作者声称它有助于维持接触并确保遥远的亲戚的安全。
