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人工智能促使科学家尝试更简单的量子纠缠方法
2024-12-07 09:47:06
物理学家发现了一种更简单的方法，可以使用名为 PyTheus 的人工智能工具在遥远的光子之间创建量子纠缠，而无需预先纠缠对或贝尔态测量。这种方法依赖于光子路径的不可区分性，并降低了量子网络的复杂性，挑战了长期以来关于远距离产生纠缠的假设。这一发现可能会带来更高效的量子通信协议和可扩展的量子网络。
物理学家发现了一种更简单的方法，可以使用名为 PyTheus 的人工智能工具在遥远的光子之间创建量子纠缠，而无需预先纠缠对或贝尔态测量。这种方法依赖于光子路径的不可区分性，并降低了量子网络的复杂性，挑战了长期以来关于远距离产生纠缠的假设。这一发现可能会带来更高效的量子通信协议和可扩展的量子网络。
Llewellyn King：人工智能机器学习的后门挑战
2024-12-07 09:30:00
提供的文本不包含任何可用于生成摘要或摘要的连贯新闻内容。它似乎不完整，由不相关的标签或标题组成，例如“州”、“邮政编码”和“国家/地区”。请提供完整的文章或文本进行总结。状态邮政编码国家
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富人买得起个人护理。剩下的就只能用人工智能了
2024-12-07 09:00:00
社交情感人工智能领域正在进军传统上由人类掌握的领域，例如咨询、教学和辅导。Vedantu 和芬兰公司 Annie Advisor 等公司正在整合人工智能来监控学生的参与度并提供支持。初创公司 clare&me 和 Limbic 提供人工智能驱动的心理健康服务。虽然富裕人士可能是技术的早期采用者，但他们重视人际互动。最初专注于自动化学习的学校由于其好处而纳入了更多的人工监督。研究强调了医疗保健、咨询和教育领域的人际关系对于获得更好的结果和福祉的重要性。然而，经济压力导致专业人士过度劳累，进行有意义的互动的时间减少。由于向富人提供的服务与向其他人提供的服务之间的差距日益扩大，这一趋势进一步加剧。基于人工智能的解决方案被视为服务不足的人群的一种可行的替代方案。
社交情感人工智能领域正在进军传统上由人类掌握的领域，例如咨询、教学和辅导。Vedantu 和芬兰公司 Annie Advisor 等公司正在整合人工智能来监控学生的参与度并提供支持。初创公司 clare&me 和 Limbic 提供人工智能驱动的心理健康服务。虽然富裕人士可能是技术的早期采用者，但他们重视人际互动。最初专注于自动化学习的学校由于其好处而纳入了更多的人工监督。研究强调了医疗保健、咨询和教育领域的人际关系对于获得更好的结果和福祉的重要性。然而，经济压力导致专业人士过度劳累，进行有意义的互动的时间减少。由于向富人提供的服务与向其他人提供的服务之间的差距日益扩大，这一趋势进一步加剧。基于人工智能的解决方案被视为服务不足的人群的一种可行的替代方案。
亿万富翁 David Tepper 将其投资组合的 14% 投资于这两只出色的人工智能 (AI) 股票杂七杂八的傻瓜
2024-12-07 08:17:00
人工智能市场正在快速增长，吸引了许多旨在获取显着经济利益的公司。David Tepper 的 Appaloosa Management 建议投资亚马逊 (AMZN) 和 Meta Platforms (META) 等人工智能相关股票，这些股票约占该基金投资组合的 14%。由于对人工智能技术的大量参与和持续的收入增长，两家公司都被认为是有前途的。亚马逊是一家多元化科技巨头，通过 AWS 提供强大的云计算服务，正在利用人工智能来增强其运营和盈利能力。尽管仅占总收入的 17% 左右，但 AWS 就占了亚马逊营业收入的 60% 以上。该公司强大的竞争优势和多元化的商业模式使其能够在人工智能市场取得长期成功。Meta Platforms 主要通过广告赚取收入，利用人工智能算法来提高 Facebook 和 Instagram 等平台的流量和参与度。最近对生成式人工智能工具的投资取得了积极成果，为其财务业绩做出了贡献。Meta Platforms 计划进一步投资人工智能基础设施，旨在利用跨平台庞大用户网络的增长机会。对于那些希望从不断扩大的人工智能领域受益的人来说，这两家公司都是战略投资选择。
人工智能市场正在快速增长，吸引了许多旨在获取显着经济利益的公司。David Tepper 的 Appaloosa Management 建议投资亚马逊 (AMZN) 和 Meta Platforms (META) 等人工智能相关股票，这些股票约占该基金投资组合的 14%。由于对人工智能技术的大量参与和持续的收入增长，两家公司都被认为是有前途的。亚马逊是一家多元化科技巨头，通过 AWS 提供强大的云计算服务，正在利用人工智能来增强其运营和盈利能力。尽管仅占总收入的 17% 左右，但 AWS 就占了亚马逊营业收入的 60% 以上。该公司强大的竞争优势和多元化的商业模式使其能够在人工智能市场取得长期成功。Meta Platforms 主要通过广告赚取收入，利用人工智能算法来提高 Facebook 和 Instagram 等平台的流量和参与度。最近对生成式人工智能工具的投资取得了积极成果，为其财务业绩做出了贡献。Meta Platforms 计划进一步投资人工智能基础设施，旨在利用跨平台庞大用户网络的增长机会。对于那些希望从不断扩大的人工智能领域受益的人来说，这两家公司都是战略投资选择。
SoundHound AI：餐厅革命背后的声音（纳斯达克股票代码：SOUN）
2024-12-07 08:00:28
SoundHound AI, Inc.（纳斯达克股票代码：SOUN）在快速服务餐厅 (QSR) 行业显示出巨大潜力，与全球 20 强 QSR 品牌中的 7 个建立了合作伙伴关系，并在 10,000 多家餐厅部署。该公司目前在价值 140 亿美元的食品自动化市场中的市场份额为 0.1%，这表明如果人工智能语音代理获得积极认可，其增长潜力巨大。除了汽车和 QSR 之外，SoundHound 还涉足金融服务、医疗保健和保险领域。担忧包括人工智能系统故障和当前超买股票状态引起的社交媒体强烈反对。尽管存在这些担忧，分析师仍认为 SoundHound 值得买入，但预计由于兴奋情绪降温，该公司将出现回调。
SoundHound AI, Inc.（纳斯达克股票代码：SOUN）在快速服务餐厅 (QSR) 行业显示出巨大潜力，与全球 20 强 QSR 品牌中的 7 个建立了合作伙伴关系，并在 10,000 多家餐厅部署。该公司目前在价值 140 亿美元的食品自动化市场中的市场份额为 0.1%，这表明如果人工智能语音代理获得积极认可，其增长潜力巨大。除了汽车和 QSR 之外，SoundHound 还涉足金融服务、医疗保健和保险领域。担忧包括人工智能系统故障和当前超买股票状态引起的社交媒体强烈反对。尽管存在这些担忧，分析师仍认为 SoundHound 值得买入，但预计由于兴奋情绪降温，该公司将出现回调。
人工智能，真正的潜力
2024-12-07 07:04:58
Sandy Reinke 在新乌尔姆商会人工智能 (AI) 研讨会上演示了如何通过人工智能系统的分步说明制作花生酱和果冻三明治。该活动由 Vivid Image 总裁 Steve Gasser 领导，旨在教育当地小型企业如何有效且合乎道德地使用 ChatGPT 等人工智能工具。与会者了解了如何制定提示、利用人工智能扩展业务运营以及生成新闻稿、房屋描述和视频等内容。法律考虑和人工智能的风险还讨论了“幻觉”。加瑟强调，虽然人工智能不会取代人类，但将人类创造力与人工智能相结合可以带来更好的结果。
Sandy Reinke 在新乌尔姆商会人工智能 (AI) 研讨会上演示了如何通过人工智能系统的分步说明制作花生酱和果冻三明治。该活动由 Vivid Image 总裁 Steve Gasser 领导，旨在教育当地小型企业如何有效且合乎道德地使用 ChatGPT 等人工智能工具。与会者了解了如何制定提示、利用人工智能扩展业务运营以及生成新闻稿、房屋描述和视频等内容。法律考虑和人工智能的风险还讨论了“幻觉”。加瑟强调，虽然人工智能不会取代人类，但将人类创造力与人工智能相结合可以带来更好的结果。
关于人工智能和未来工作的开创性会议为更加可持续的未来带来了希望——卡塔尔乔治城大学
2024-12-07 07:02:54
卡塔尔乔治敦大学 (GU-Q) 结束了第九届 Hiwaraat 会议，重点关注“人工智能崛起：未来工作的机遇和挑战及其对环境的影响”。该活动与卡内基梅隆大学在卡塔尔举行，来自 GU-Q 的 Dean Safwan Masri 和来自德克萨斯大学奥斯汀分校的 Moriba Jah 博士等专家进行了讨论，强调需要将人工智能视为可持续发展的合作者。主要主题包括人工智能对就业、经济不平等和环境挑战的影响，卡塔尔投资局的 Mohammed Al-Hardan 和西门子智能基础设施的 Hakan Ozdemir 等演讲者提供了见解。会议还讨论了卡塔尔在人工智能发展背景下的具体技术和环境问题。
卡塔尔乔治敦大学 (GU-Q) 结束了第九届 Hiwaraat 会议，重点关注“人工智能崛起：未来工作的机遇和挑战及其对环境的影响”。该活动与卡内基梅隆大学在卡塔尔举行，来自 GU-Q 的 Dean Safwan Masri 和来自德克萨斯大学奥斯汀分校的 Moriba Jah 博士等专家进行了讨论，强调需要将人工智能视为可持续发展的合作者。主要主题包括人工智能对就业、经济不平等和环境挑战的影响，卡塔尔投资局的 Mohammed Al-Hardan 和西门子智能基础设施的 Hakan Ozdemir 等演讲者提供了见解。会议还讨论了卡塔尔在人工智能发展背景下的具体技术和环境问题。
仔细观察：人工智能生成的色情调查中不起诉背后的法律
2024-12-07 05:07:58
兰开斯特县地方检察官正在处理有关对涉及兰开斯特乡村走读学校学生的人工智能生成色情内容的调查的询问。地方检察官办公室决定不对学校官员提出指控，并表示管理人员没有义务报告此类事件，即使他们知道这些事件。CBS21 的 Maxine Rose 深入探讨了这一决定的法律依据。
兰开斯特县地方检察官正在处理有关对涉及兰开斯特乡村走读学校学生的人工智能生成色情内容的调查的询问。地方检察官办公室决定不对学校官员提出指控，并表示管理人员没有义务报告此类事件，即使他们知道这些事件。CBS21 的 Maxine Rose 深入探讨了这一决定的法律依据。
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。