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首席执行官布莱恩·汤普森之死暴露了人们对美国医疗系统的愤怒
2024-12-07 05:03:45
联合医疗保健公司首席执行官布莱恩·汤普森在纽约一家酒店外被“明目张胆、有针对性”杀害的事件震惊了美国。该事件暴露了人们对价值数万亿美元的医疗保险行业的普遍愤怒，该行业因“事先授权”、拒绝患者索赔和高昂费用等做法而受到批评。今年夏天针对联合健康集团的抗议凸显了医疗服务被拒绝和上诉程序困难的个人经历。警方在犯罪现场的弹壳上发现了信息，批评者称这些信息指的是保险公司用来避免赔付的策略。这一事件在网上引发了保险客户从愤怒到庆祝的反应，弥合了政治分歧。卫生系统的复杂性和成本导致公众沮丧。
联合医疗保健公司首席执行官布莱恩·汤普森在纽约一家酒店外被“明目张胆、有针对性”杀害的事件震惊了美国。该事件暴露了人们对价值数万亿美元的医疗保险行业的普遍愤怒，该行业因“事先授权”、拒绝患者索赔和高昂费用等做法而受到批评。今年夏天针对联合健康集团的抗议凸显了医疗服务被拒绝和上诉程序困难的个人经历。警方在犯罪现场的弹壳上发现了信息，批评者称这些信息指的是保险公司用来避免赔付的策略。这一事件在网上引发了保险客户从愤怒到庆祝的反应，弥合了政治分歧。卫生系统的复杂性和成本导致公众沮丧。
Apple 在 NeurIPS 2024 上的机器学习研究
2024-12-07 04:19:44
Apple 出席神经信息处理系统 (NeurIPS) 会议，突显了其致力于通过创新研究推进机器学习的决心。以下是 Apple 贡献的一些关键要点：### 以隐私为中心的研究**1.全球屏障和感应便签本：**- **研究重点：** 本文探讨了为什么基于 Transformer 的模型难以完成需要全局推理的任务，其中需要结合学习的概念和外推法。- **关键见解：** 研究表明，这些模型无法有效地学习具有高全局性的分布，这意味着处理复杂逻辑链的局限性（例如，从 \(a \rightarrow b\) 推断 \(a \rightarrow c\)和 \(b \rightarrow c\))。- **解决方案建议：** 引入“感应暂存器”的概念是为了使变压器能够克服这些限制。### 表征学习**2.JEPA 如何避免嘈杂的功能：**- **研究重点：** 这项研究探讨了深度线性自蒸馏网络中的隐式偏差，重点关注联合嵌入预测架构（JEPA）和掩码自动编码器（MAE）如何学习表示。- **关键见解：** 在简化的线性设置中，JEPA 更喜欢学习以高回归系数为特征的“高影响力”特征，这有助于解释为什么 JEPA 倾向于优先考虑抽象特征而不是细粒度像素信息。### 设备上训练和推理**3.MLX 框架：**- **研究重点：** MLX 是一个针对 Apple 芯片统一内存架构进行优化的开源框架，可在 Apple 设备上实现高效的机器学习。- **NeurIPS 的关键演示：**- 在 iPhone 上微调 7B 参数语言模型 (LLM)。- 在 iPad 上使用大型扩散模型生成图像。- 在配备 Apple 芯片的 Mac 上使用各种大型语言模型生成文本。### 适合移动设备的模型**4.MobileClip 架构：**- **研究重点：** 一系列适合移动设备的图像文本模型，结合了混合 CNN/Transformer 架构，专为高效的零样本场景分类和检索任务而设计。- **主要特点：**- 在零样本分类、检索、理解关系、属性和订单信息方面实现最先进的结果。- 在 NeurIPS 期间展示了 iPhone 上实时场景分类的性能。### 社区支持**5.亲和团体赞助：**- **对代表性不足群体的支持：** Apple 支持多个在 NeurIPS 举办活动的亲和团体，包括：- AI 中的 Black（12 月 10 日研讨会）- 机器学习中的女性 (WiML)（12 月 10 日研讨会）- AI 中的 LatinX（12 月 10 日研讨会）- AI 中的酷儿（研讨会于 12 月 11 日，社交于 12 月 12 日）### 隐私设计苹果对隐私的承诺是影响研究和产品设计的核心价值观。该公司强调用户数据保护的重要性，同时努力改善用户体验。＃＃＃ 结论Apple 参与 NeurIPS 反映出其在推进机器学习技术方面的持续努力，特别是关注隐私保护方法、高效的设备上计算和包容性社区支持。通过这些贡献，Apple 旨在培育更加公平和创新的 ML 研究环境。
Apple 出席神经信息处理系统 (NeurIPS) 会议，突显了其致力于通过创新研究推进机器学习的决心。以下是 Apple 贡献的一些关键要点：### 以隐私为中心的研究**1.全球屏障和感应便签本：**- **研究重点：** 本文探讨了为什么基于 Transformer 的模型难以完成需要全局推理的任务，其中需要结合学习的概念和外推法。- **关键见解：** 研究表明，这些模型无法有效地学习具有高全局性的分布，这意味着处理复杂逻辑链的局限性（例如，从 \(a \rightarrow b\) 推断 \(a \rightarrow c\)和 \(b \rightarrow c\))。- **解决方案建议：** 引入“感应暂存器”的概念是为了使变压器能够克服这些限制。### 表征学习**2.JEPA 如何避免嘈杂的功能：**- **研究重点：** 这项研究探讨了深度线性自蒸馏网络中的隐式偏差，重点关注联合嵌入预测架构（JEPA）和掩码自动编码器（MAE）如何学习表示。- **关键见解：** 在简化的线性设置中，JEPA 更喜欢学习以高回归系数为特征的“高影响力”特征，这有助于解释为什么 JEPA 倾向于优先考虑抽象特征而不是细粒度像素信息。### 设备上训练和推理**3.MLX 框架：**- **研究重点：** MLX 是一个针对 Apple 芯片统一内存架构进行优化的开源框架，可在 Apple 设备上实现高效的机器学习。- **NeurIPS 的关键演示：**- 在 iPhone 上微调 7B 参数语言模型 (LLM)。- 在 iPad 上使用大型扩散模型生成图像。- 在配备 Apple 芯片的 Mac 上使用各种大型语言模型生成文本。### 适合移动设备的模型**4.MobileClip 架构：**- **研究重点：** 一系列适合移动设备的图像文本模型，结合了混合 CNN/Transformer 架构，专为高效的零样本场景分类和检索任务而设计。- **主要特点：**- 在零样本分类、检索、理解关系、属性和订单信息方面实现最先进的结果。- 在 NeurIPS 期间展示了 iPhone 上实时场景分类的性能。### 社区支持**5.亲和团体赞助：**- **对代表性不足群体的支持：** Apple 支持多个在 NeurIPS 举办活动的亲和团体，包括：- AI 中的 Black（12 月 10 日研讨会）- 机器学习中的女性 (WiML)（12 月 10 日研讨会）- AI 中的 LatinX（12 月 10 日研讨会）- AI 中的酷儿（研讨会于 12 月 11 日，社交于 12 月 12 日）### 隐私设计苹果对隐私的承诺是影响研究和产品设计的核心价值观。该公司强调用户数据保护的重要性，同时努力改善用户体验。＃＃＃ 结论Apple 参与 NeurIPS 反映出其在推进机器学习技术方面的持续努力，特别是关注隐私保护方法、高效的设备上计算和包容性社区支持。通过这些贡献，Apple 旨在培育更加公平和创新的 ML 研究环境。
从图纸到数字购物中心：谷歌的新人工智能如何创造新的零售空间PYMNTS.com
2024-12-07 01:52:30
谷歌推出了 Genie 2，这是一个人工智能系统，可以将简单的绘图和文本描述转换为可玩的 3D 环境。该技术旨在让没有技术专业知识的创作者也能创建 3D 环境，并为成熟的工作室提供快速原型制作工具，从而实现游戏开发的民主化。此外，它还可以通过实现数字零售空间和交互式客户体验的高效构建来使虚拟商务企业受益。Genie 2 可以从单个图像中生成多种视角，例如第一人称视图或等距视图，从而可能通过个性化和动态环境彻底改变游戏和零售交互。
谷歌推出了 Genie 2，这是一个人工智能系统，可以将简单的绘图和文本描述转换为可玩的 3D 环境。该技术旨在让没有技术专业知识的创作者也能创建 3D 环境，并为成熟的工作室提供快速原型制作工具，从而实现游戏开发的民主化。此外，它还可以通过实现数字零售空间和交互式客户体验的高效构建来使虚拟商务企业受益。Genie 2 可以从单个图像中生成多种视角，例如第一人称视图或等距视图，从而可能通过个性化和动态环境彻底改变游戏和零售交互。
Cathie Wood 的 ARK 购买 Tempus AI 股票，抛售 Palantir 和 Butterfly
2024-12-07 01:07:30
ARK ETF 于 2024 年 12 月 6 日星期五报告的交易显示，大量购买了价值 890 万美元的 Tempus AI Inc 股票，同时减少了 Palantir Technologies Inc 的股份，销售额接近 690 万美元。ARK 还继续出售 Butterfly Network Inc 股票，并少量出售 Senti Biosciences Inc 股票。这些交易反映了ETF的动态管理方法，根据市场状况和长期投资前景调整策略。
ARK ETF 于 2024 年 12 月 6 日星期五报告的交易显示，大量购买了价值 890 万美元的 Tempus AI Inc 股票，同时减少了 Palantir Technologies Inc 的股份，销售额接近 690 万美元。ARK 还继续出售 Butterfly Network Inc 股票，并少量出售 Senti Biosciences Inc 股票。这些交易反映了ETF的动态管理方法，根据市场状况和长期投资前景调整策略。
《洛杉矶时报》老板表示，文章将使用人工智能仪表来显示消息来源的“偏见”
2024-12-07 01:05:00
Patrick Soon-Shiong 自 2018 年起担任《洛杉矶时报》老板，计划在文章中引入人工智能驱动的“偏见计”，帮助读者了解偏见程度。这一声明是在最近的争议之后发布的，包括员工辞职和裁员，以及阻止卡马拉·哈里斯支持总统的决定。职工会在没有证据的情况下批评了黄馨祥关于新闻编辑室中隐含偏见的言论。此外，黄馨祥的目标是在报纸的观点部分纳入更多保守派的声音，并任命保守派评论员斯科特·詹宁斯 (Scott Jennings) 加入《洛杉矶时报》编辑委员会。
Patrick Soon-Shiong 自 2018 年起担任《洛杉矶时报》老板，计划在文章中引入人工智能驱动的“偏见计”，帮助读者了解偏见程度。这一声明是在最近的争议之后发布的，包括员工辞职和裁员，以及阻止卡马拉·哈里斯支持总统的决定。职工会在没有证据的情况下批评了黄馨祥关于新闻编辑室中隐含偏见的言论。此外，黄馨祥的目标是在报纸的观点部分纳入更多保守派的声音，并任命保守派评论员斯科特·詹宁斯 (Scott Jennings) 加入《洛杉矶时报》编辑委员会。
Meta 推出新的 Llama AI 模型，迈向下一阶段
2024-12-07 00:59:06
Meta 公布了 2023 年最后一次重要的人工智能更新，推出了 Llama 3.3，这是一个 700 亿参数的模型，其性能几乎与更大的模型相同，但效率更高。首席执行官马克扎克伯格宣布新模型将增强用例并鼓励更多开发人员利用 Meta 的开源人工智能协议。Llama 的下载量超过 6.5 亿次，是目前世界上采用率最高的人工智能模型。该公司的目标是通过与第三方开发商合作并将其工具建立为行业标准来保持人工智能和虚拟现实领域的领先地位。此外，扎克伯格还概述了在路易斯安那州建立一个新的人工智能数据中心的计划，并继续发展成为世界领先的人工智能助手，目前 Meta 的应用程序生态系统每月有 6 亿活跃用户。此外，基于手腕的 sEMG 技术的进步可以显着促进 Meta 的 AR 和 VR 应用可穿戴设备的发展，符合其主导未来数字连接趋势的更广泛愿景。元有宣布
Meta 公布了 2023 年最后一次重要的人工智能更新，推出了 Llama 3.3，这是一个 700 亿参数的模型，其性能几乎与更大的模型相同，但效率更高。首席执行官马克扎克伯格宣布新模型将增强用例并鼓励更多开发人员利用 Meta 的开源人工智能协议。Llama 的下载量超过 6.5 亿次，是目前世界上采用率最高的人工智能模型。该公司的目标是通过与第三方开发商合作并将其工具建立为行业标准来保持人工智能和虚拟现实领域的领先地位。此外，扎克伯格还概述了在路易斯安那州建立一个新的人工智能数据中心的计划，并继续发展成为世界领先的人工智能助手，目前 Meta 的应用程序生态系统每月有 6 亿活跃用户。此外，基于手腕的 sEMG 技术的进步可以显着促进 Meta 的 AR 和 VR 应用可穿戴设备的发展，符合其主导未来数字连接趋势的更广泛愿景。元有宣布
国家知识产权局发布人工智能相关发明专利申请指南草案
2024-12-07 00:30:18
###六。伦理人工智能的不断发展给各行业带来更多发展机遇，但也引发了算法伦理、数据安全、数据合规等伦理问题。人工智能相关内容申请专利的，应当符合我国专利法第五条的规定。#### 人工智能应用中的道德考虑：1. **算法道德**：将人工智能算法或模型应用于各个领域时，申请人必须确保这些技术不违反相关法律法规、社会道德或公共利益。这包括：- 确保算法设计的公平、透明、问责和非歧视。- 避免对特定人群的无意偏见和歧视。2. **数据安全**：数据是人工智能系统的关键组成部分。申请人必须确保数据的获取、存储和使用符合相关法律法规的规定：- 确保从用户或第三方收集的所有数据都是合法且合乎道德的。- 实施强大的安全措施来保护用户隐私并防止未经授权的访问或滥用。3. **数据合规**：人工智能算法的应用必须遵守有关数据的使用、存储和共享的法律要求：- 遵守中国《网络安全法》、《个人信息保护法》（PIPL）以及其他有关数据保护的相关法律法规。- 确保用于收集、处理和存储数据的方法是透明的并遵守道德标准。4. **公共利益**：人工智能系统不应损害公共利益：- 避免以可能伤害个人或社区的方式使用人工智能技术。- 采取措施确保人工智能应用不侵犯用户权利或危害公共安全。#### 道德问题示例：- **医疗保健应用**：确保用于医疗诊断和治疗建议的人工智能算法透明、准确并尊重患者隐私。- **金融应用**：使用人工智能进行信用评分必须避免对受保护群体的偏见，并确保遵守数据保护法。- **社交媒体应用程序**：实施人工智能来审核内容应以尊重用户权利并避免有害或歧视性做法的方式进行。#### 道德合规：1. **数据源审查**：验证人工智能应用中使用的所有数据源的合法性和道德使用。2. **用户同意**：确保用户了解其数据将如何使用并获得明确同意。3. **透明度报告**：提供透明度报告，详细说明人工智能算法的运作方式，包括任何潜在的偏见或限制。＃＃＃＃ 结论：专利申请人必须确保在其申请中考虑上述道德因素，以遵守中国专利法并维护公众对人工智能技术的信任。通过遵守这些准则，申请人可以为道德人工智能系统的发展做出积极贡献，同时保护用户权利和社会利益。
###六。伦理人工智能的不断发展给各行业带来更多发展机遇，但也引发了算法伦理、数据安全、数据合规等伦理问题。人工智能相关内容申请专利的，应当符合我国专利法第五条的规定。#### 人工智能应用中的道德考虑：1. **算法道德**：将人工智能算法或模型应用于各个领域时，申请人必须确保这些技术不违反相关法律法规、社会道德或公共利益。这包括：- 确保算法设计的公平、透明、问责和非歧视。- 避免对特定人群的无意偏见和歧视。2. **数据安全**：数据是人工智能系统的关键组成部分。申请人必须确保数据的获取、存储和使用符合相关法律法规的规定：- 确保从用户或第三方收集的所有数据都是合法且合乎道德的。- 实施强大的安全措施来保护用户隐私并防止未经授权的访问或滥用。3. **数据合规**：人工智能算法的应用必须遵守有关数据的使用、存储和共享的法律要求：- 遵守中国《网络安全法》、《个人信息保护法》（PIPL）以及其他有关数据保护的相关法律法规。- 确保用于收集、处理和存储数据的方法是透明的并遵守道德标准。4. **公共利益**：人工智能系统不应损害公共利益：- 避免以可能伤害个人或社区的方式使用人工智能技术。- 采取措施确保人工智能应用不侵犯用户权利或危害公共安全。#### 道德问题示例：- **医疗保健应用**：确保用于医疗诊断和治疗建议的人工智能算法透明、准确并尊重患者隐私。- **金融应用**：使用人工智能进行信用评分必须避免对受保护群体的偏见，并确保遵守数据保护法。- **社交媒体应用程序**：实施人工智能来审核内容应以尊重用户权利并避免有害或歧视性做法的方式进行。#### 道德合规：1. **数据源审查**：验证人工智能应用中使用的所有数据源的合法性和道德使用。2. **用户同意**：确保用户了解其数据将如何使用并获得明确同意。3. **透明度报告**：提供透明度报告，详细说明人工智能算法的运作方式，包括任何潜在的偏见或限制。＃＃＃＃ 结论：专利申请人必须确保在其申请中考虑上述道德因素，以遵守中国专利法并维护公众对人工智能技术的信任。通过遵守这些准则，申请人可以为道德人工智能系统的发展做出积极贡献，同时保护用户权利和社会利益。
人工智能的能源需求引发全球电网担忧石油价格网
2024-12-07 00:00:00
人工智能由于其高能耗要求，正在对全球能源市场产生重大影响，引发人们对经济和环境影响的担忧。尽管存在这些挑战，人工智能仍然是公共和私营部门的优先投资领域。在人工智能增长的推动下，数据中心市场预计到2024年将达到3000亿美元，未来五年平均复合年增长率约为10%。然而，这种快速扩张引发了能源可用性和可靠性方面的问题，促使人们加强对 ESG 实践和可再生能源整合的审查。数据中心电力需求的激增正在超过全球可用电力供应，因此需要紧急基础设施投资，以防止潜在的能源短缺和价格上涨。虽然人们正在探索量子计算等创新解决方案来减少人工智能的能源足迹，但立即采取行动快速建设清洁能源对于缓解这些挑战至关重要。
人工智能由于其高能耗要求，正在对全球能源市场产生重大影响，引发人们对经济和环境影响的担忧。尽管存在这些挑战，人工智能仍然是公共和私营部门的优先投资领域。在人工智能增长的推动下，数据中心市场预计到2024年将达到3000亿美元，未来五年平均复合年增长率约为10%。然而，这种快速扩张引发了能源可用性和可靠性方面的问题，促使人们加强对 ESG 实践和可再生能源整合的审查。数据中心电力需求的激增正在超过全球可用电力供应，因此需要紧急基础设施投资，以防止潜在的能源短缺和价格上涨。虽然人们正在探索量子计算等创新解决方案来减少人工智能的能源足迹，但立即采取行动快速建设清洁能源对于缓解这些挑战至关重要。
太疲惫而无法拥抱人工智能？如何毫无压力地驾驭新技术
2024-12-06 23:31:17
由于压力和要求的增加，员工倦怠往往会导致工作场所对新的人工智能工具产生抵制。为了在不增加压力的情况下有效引入人工智能，组织应该从小规模、可管理的实施开始，解决员工的直接痛点。创造一个不受评判的支持性学习环境也有助于建立对人工智能技术的信任和信心。如果经过深思熟虑的整合，人工智能有可能显着减少工作量并提高生产力，将倦怠转化为工作场所创新和效率的机会。
由于压力和要求的增加，员工倦怠往往会导致工作场所对新的人工智能工具产生抵制。为了在不增加压力的情况下有效引入人工智能，组织应该从小规模、可管理的实施开始，解决员工的直接痛点。创造一个不受评判的支持性学习环境也有助于建立对人工智能技术的信任和信心。如果经过深思熟虑的整合，人工智能有可能显着减少工作量并提高生产力，将倦怠转化为工作场所创新和效率的机会。
玛丽亚·凯莉 (Mariah Carey) 在人工智能理论后揭穿 Spotify 视频：只是“糟糕的灯光和红唇”
2024-12-06 23:23:30
流行歌手玛丽亚·凯莉 (Mariah Carey) 驳斥了有关在向她的 Spotify 忠实粉丝群（被称为“羔羊”）的视频信息中使用人工智能的传言。这位歌手在推特上澄清说，糟糕的灯光和她标志性的红唇颜色是造成这种猜测的原因，而不是人工智能技术。此前，一些粉丝怀疑她使用了人工智能，因为她在预先录制的视频中面无表情，感谢支持者多年来的忠诚。
流行歌手玛丽亚·凯莉 (Mariah Carey) 驳斥了有关在向她的 Spotify 忠实粉丝群（被称为“羔羊”）的视频信息中使用人工智能的传言。这位歌手在推特上澄清说，糟糕的灯光和她标志性的红唇颜色是造成这种猜测的原因，而不是人工智能技术。此前，一些粉丝怀疑她使用了人工智能，因为她在预先录制的视频中面无表情，感谢支持者多年来的忠诚。