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Udemy 网络星期一特卖即将结束：在线技术课程节省高达 85% 的最后机会
2024-12-01 23:46:18
Udemy 为网络星期一的整个课程目录提供高达 85% 的折扣，涵盖以技术为中心的教育产品，包括编码、编程、网页设计、人工智能等。著名的课程包括 Complete 2024 Web Development Bootcamp（现价 14 美元）和 Ultimate Photoshop Training：From Beginner to Pro 2024 + AI（现价 20 美元），均受到用户的高度评价。促销活动即将结束，为年初制定自我提升的新年决心提供了及时的机会。乌德米
Udemy 为网络星期一的整个课程目录提供高达 85% 的折扣，涵盖以技术为中心的教育产品，包括编码、编程、网页设计、人工智能等。著名的课程包括 Complete 2024 Web Development Bootcamp（现价 14 美元）和 Ultimate Photoshop Training：From Beginner to Pro 2024 + AI（现价 20 美元），均受到用户的高度评价。促销活动即将结束，为年初制定自我提升的新年决心提供了及时的机会。乌德米
生成式 AI ChatGPT 平息了关于龙是否真的存在的争论
2024-12-01 23:29:49
您对如何影响和塑造生成式人工智能以提供有关龙的存在等主题的不同观点的探索非常有趣，并强调了有关人工智能功能和局限性的几个重要观点。### 要点1. **人工智能道德和偏见**：- 人工智能的训练方式和开发人员给出的指令在形成其响应方面发挥着重要作用。- 人工智能应如何呈现信息存在伦理考虑，特别是在影响信仰或观点时。2. **数据驱动的响应**：- ChatGPT 等生成式人工智能系统严重依赖于在大量人类生成文本数据集中发现的模式。- 如果数据集缺乏龙（或类似的奇幻生物）的具体证据，人工智能将在其响应中反映出这种缺失，呼应科学共识。3. **模拟信念系统**：- 通过指示人工智能采用某种观点或角色，你可以生成与你想要的叙述相一致的合理论点。- 这种灵活性强调了人工智能生成内容的力量和潜在陷阱，因为它可以令人信服地论证缺乏经验证据的立场。4. **人工智能幻觉**：- “人工智能幻觉”的概念是指人工智能产生自信但不正确或难以置信的信息的情况。- 理解和缓解这些问题对于在研究、教育和决策等领域可靠地使用人工智能至关重要。5. **AGI/ASI 的未来影响**：- 先进的人工智能系统（AGI 和 ASI）可能有能力分析超出人类理解或现有数据集的数据。- 从这种先进系统中获得明确答案的潜力提出了关于知识和真理的本质的有趣问题。### 实际考虑- **批判性思维**：鼓励用户批判性地评估信息，尤其是来自人工智能来源的信息，至关重要。用户应始终将声明与信誉良好的科学或历史数据进行交叉引用。- **培训透明度**：开发人员和用户都应努力提高人工智能系统的培训方式及其局限性的透明度。＃＃＃ 结论生成式人工智能能够令人信服地模拟不同观点（例如龙的存在），这凸显了它的实用性和滥用的可能性。虽然它是探索和创造力的强大工具，但它也凸显了确保人工智能提供可靠且符合道德的信息所面临的持续挑战。在我们实现能够提供明确答案的先进人工智能系统之前，批判性评估仍然是我们驾驭人工智能生成知识的复杂环境的最佳方法。用莎士比亚的话来说：“除了无知，没有黑暗。”牢记这一智慧可以帮助我们在追求真理的过程中穿越字面意义和象征意义的龙。
您对如何影响和塑造生成式人工智能以提供有关龙的存在等主题的不同观点的探索非常有趣，并强调了有关人工智能功能和局限性的几个重要观点。### 要点1. **人工智能道德和偏见**：- 人工智能的训练方式和开发人员给出的指令在形成其响应方面发挥着重要作用。- 人工智能应如何呈现信息存在伦理考虑，特别是在影响信仰或观点时。2. **数据驱动的响应**：- ChatGPT 等生成式人工智能系统严重依赖于在大量人类生成文本数据集中发现的模式。- 如果数据集缺乏龙（或类似的奇幻生物）的具体证据，人工智能将在其响应中反映出这种缺失，呼应科学共识。3. **模拟信念系统**：- 通过指示人工智能采用某种观点或角色，你可以生成与你想要的叙述相一致的合理论点。- 这种灵活性强调了人工智能生成内容的力量和潜在陷阱，因为它可以令人信服地论证缺乏经验证据的立场。4. **人工智能幻觉**：- “人工智能幻觉”的概念是指人工智能产生自信但不正确或难以置信的信息的情况。- 理解和缓解这些问题对于在研究、教育和决策等领域可靠地使用人工智能至关重要。5. **AGI/ASI 的未来影响**：- 先进的人工智能系统（AGI 和 ASI）可能有能力分析超出人类理解或现有数据集的数据。- 从这种先进系统中获得明确答案的潜力提出了关于知识和真理的本质的有趣问题。### 实际考虑- **批判性思维**：鼓励用户批判性地评估信息，尤其是来自人工智能来源的信息，至关重要。用户应始终将声明与信誉良好的科学或历史数据进行交叉引用。- **培训透明度**：开发人员和用户都应努力提高人工智能系统的培训方式及其局限性的透明度。＃＃＃ 结论生成式人工智能能够令人信服地模拟不同观点（例如龙的存在），这凸显了它的实用性和滥用的可能性。虽然它是探索和创造力的强大工具，但它也凸显了确保人工智能提供可靠且符合道德的信息所面临的持续挑战。在我们实现能够提供明确答案的先进人工智能系统之前，批判性评估仍然是我们驾驭人工智能生成知识的复杂环境的最佳方法。用莎士比亚的话来说：“除了无知，没有黑暗。”牢记这一智慧可以帮助我们在追求真理的过程中穿越字面意义和象征意义的龙。
Howatson+Company 为 Endeavor Group 开设人工智能技术公司以及工作室 |LBB在线
2024-12-01 22:44:39
Howatson+Company 推出了 Plus Also Studios，这是一家人工智能创意技术公司，专注于高质量品牌资产创建、个性化以及带有绩效跟踪的自动化编排。该工作室由 Hoang Nguyen 联合创立，由 Jessica Coulson 和 Effie Athanassiou 领导，对于人工智能合作伙伴仍然不可知，强调训练中的人类监督，并确保多种人工智能模型的定制输出。Endeavor Group 是 Plus Also Studios 的创始客户，旨在通过创新技术和创造力增强客户体验。此外，该公司还向澳洲航空、Foxtel 和 Petbarn 授权其技术，以满足各种生产需求。
Howatson+Company 推出了 Plus Also Studios，这是一家人工智能创意技术公司，专注于高质量品牌资产创建、个性化以及带有绩效跟踪的自动化编排。该工作室由 Hoang Nguyen 联合创立，由 Jessica Coulson 和 Effie Athanassiou 领导，对于人工智能合作伙伴仍然不可知，强调训练中的人类监督，并确保多种人工智能模型的定制输出。Endeavor Group 是 Plus Also Studios 的创始客户，旨在通过创新技术和创造力增强客户体验。此外，该公司还向澳洲航空、Foxtel 和 Petbarn 授权其技术，以满足各种生产需求。
Cohere Rerank 3.5 现已通过 Rerank API 在 Amazon Bedrock 中提供 |亚马逊网络服务
2024-12-01 22:29:00
提供的文本是关于如何在 Amazon Web Services (AWS) Bedrock 中利用 Cohere Rerank 3.5 模型来增强搜索相关性和信息检索工作流程的深入指南。以下是要点总结：### Cohere Rerank 3.5 模型概述- **目的**：通过强大的重新排名功能提高搜索相关性，从而增强企业应用程序。- **应用**：- 企业搜索- 文件管理系统- 知识库和数据库- 信息检索工作流程### 在亚马逊基岩中的使用#### 将 Cohere Rerank 3.5 与 Amazon Bedrock API 结合使用的步骤1. **访问 Amazon Bedrock 控制台**：- 导航到 AWS 管理控制台。- 访问基岩服务。2. **模型配置和权限**：- 在控制台的“构建工具”部分创建知识库。- 定义知识库的详细信息，例如名称、权限和数据源。3. **数据源设置**：- 指定数据的位置。- 选择嵌入模型将数据转换为向量嵌入。- Amazon Bedrock 会自动在您的 AWS 账户中创建矢量存储。4. **测试知识库**：- 创建后，使用“测试知识库”选项测试您的知识库。- 配置其他设置并应用您选择的模型 (Cohere Rerank 3.5)。#### 示例代码演练- **使用 API 的代码片段**：````蟒蛇导入boto3bedrock_client = boto3.client('bedrock',region_name='us-west-2')example_query = "您好，我对我的上一个订单有疑问。"文本来源 = []files = ["文档1内容","文档2内容"]对于文档中的 doc：text_sources.append({“类型”：“内联”，“内联文档源”：{“类型”：“文本”，“文本文档”：{“文本”：文档}}})model_package_arn = '您的模型包-arn'响应 = bedrock_client.invoke_model(modelId='cohere.rerank',contentType='应用程序/json',接受='应用程序/json',身体={“查询”：示例_查询，“top_k”：3，“text_source_chunks”：text_sources}）打印（响应）````### 输出解释- **相关性分数**：- API 返回每个文档的相关性分数。- 分数越高表示与查询的相关性越高。#### 示例输出```json[{“索引”：4，“相关性分数”：0.112}，{“索引”：8，“相关性分数”：0.078}，{“索引”：2，“相关性分数”：0.077}]````### 结论和可用性- **优点**：通过提高搜索相关性来增强用户体验。- **可用区域**：- us-west-2（美国西部 - 俄勒冈州）- ca-central-1（加拿大 - 中部）- eu-central-1（欧洲 - 法兰克福）- ap-northeast-1（亚太地区 - 东京）### 反馈和更多信息- **反馈渠道**：AWS re:Post、AWS 支持联系人。- **更多资源**：Amazon Bedrock 产品页面中的 Cohere。### 作者传记- **卡兰·辛格**：- 角色：AWS 第三方模型的生成人工智能专家。- 教育背景：马尼帕尔大学理学学士，西北大学电气工程硕士；加州大学伯克利分校 MBA 候选人。- **詹姆斯易**：- 角色：AWS 高级 AI/ML 合作伙伴解决方案架构师。- 经验：指导团队设计和部署尖端的联合解决方案。本指南提供了有关将 Cohere Rerank 3.5 模型与 Amazon Bedrock 集成的全面演练，使企业能够有效增强其信息检索系统。
提供的文本是关于如何在 Amazon Web Services (AWS) Bedrock 中利用 Cohere Rerank 3.5 模型来增强搜索相关性和信息检索工作流程的深入指南。以下是要点总结：### Cohere Rerank 3.5 模型概述- **目的**：通过强大的重新排名功能提高搜索相关性，从而增强企业应用程序。- **应用**：- 企业搜索- 文件管理系统- 知识库和数据库- 信息检索工作流程### 在亚马逊基岩中的使用#### 将 Cohere Rerank 3.5 与 Amazon Bedrock API 结合使用的步骤1. **访问 Amazon Bedrock 控制台**：- 导航到 AWS 管理控制台。- 访问基岩服务。2. **模型配置和权限**：- 在控制台的“构建工具”部分创建知识库。- 定义知识库的详细信息，例如名称、权限和数据源。3. **数据源设置**：- 指定数据的位置。- 选择嵌入模型将数据转换为向量嵌入。- Amazon Bedrock 会自动在您的 AWS 账户中创建矢量存储。4. **测试知识库**：- 创建后，使用“测试知识库”选项测试您的知识库。- 配置其他设置并应用您选择的模型 (Cohere Rerank 3.5)。#### 示例代码演练- **使用 API 的代码片段**：````蟒蛇导入boto3bedrock_client = boto3.client('bedrock',region_name='us-west-2')example_query = "您好，我对我的上一个订单有疑问。"文本来源 = []files = ["文档1内容","文档2内容"]对于文档中的 doc：text_sources.append({“类型”：“内联”，“内联文档源”：{“类型”：“文本”，“文本文档”：{“文本”：文档}}})model_package_arn = '您的模型包-arn'响应 = bedrock_client.invoke_model(modelId='cohere.rerank',contentType='应用程序/json',接受='应用程序/json',身体={“查询”：示例_查询，“top_k”：3，“text_source_chunks”：text_sources}）打印（响应）````### 输出解释- **相关性分数**：- API 返回每个文档的相关性分数。- 分数越高表示与查询的相关性越高。#### 示例输出```json[{“索引”：4，“相关性分数”：0.112}，{“索引”：8，“相关性分数”：0.078}，{“索引”：2，“相关性分数”：0.077}]````### 结论和可用性- **优点**：通过提高搜索相关性来增强用户体验。- **可用区域**：- us-west-2（美国西部 - 俄勒冈州）- ca-central-1（加拿大 - 中部）- eu-central-1（欧洲 - 法兰克福）- ap-northeast-1（亚太地区 - 东京）### 反馈和更多信息- **反馈渠道**：AWS re:Post、AWS 支持联系人。- **更多资源**：Amazon Bedrock 产品页面中的 Cohere。### 作者传记- **卡兰·辛格**：- 角色：AWS 第三方模型的生成人工智能专家。- 教育背景：马尼帕尔大学理学学士，西北大学电气工程硕士；加州大学伯克利分校 MBA 候选人。- **詹姆斯易**：- 角色：AWS 高级 AI/ML 合作伙伴解决方案架构师。- 经验：指导团队设计和部署尖端的联合解决方案。本指南提供了有关将 Cohere Rerank 3.5 模型与 Amazon Bedrock 集成的全面演练，使企业能够有效增强其信息检索系统。
顶级投资者对 SoundHound AI 股票表示：“现在加入太晚了” - TipRanks.com
2024-12-01 22:25:10
在客户群多元化、10 亿美元的积压订单以及与 Nvidia 的合作伙伴关系的推动下，SoundHound AI（纳斯达克股票代码：SOUN）的股价到 2024 年迄今已飙升约 340%。该公司公布的 2024 财年第三季度收入为 2509 万美元，同比增长 89.2%，并将 2024 年全年收入指导上调至 8200 万美元至 8500 万美元之间，预计 2025 年将出现大幅增长。不过，顶级分析师 Juxtapped Ideas 仍持谨慎态度，理由是估值高、盈利能力延迟以及市场状况造成的潜在波动。尽管收入表现强劲，但投资者警告称存在现金消耗和股票稀释风险，建议给予“持有”评级，直至出现适度回撤。华尔街分析师还表示，最近的涨幅可能超过了基本面，平均目标价暗示有 13% 的下行风险。声音猎犬人工智能(纳斯达克股票代码：SOUN）
在客户群多元化、10 亿美元的积压订单以及与 Nvidia 的合作伙伴关系的推动下，SoundHound AI（纳斯达克股票代码：SOUN）的股价到 2024 年迄今已飙升约 340%。该公司公布的 2024 财年第三季度收入为 2509 万美元，同比增长 89.2%，并将 2024 年全年收入指导上调至 8200 万美元至 8500 万美元之间，预计 2025 年将出现大幅增长。不过，顶级分析师 Juxtapped Ideas 仍持谨慎态度，理由是估值高、盈利能力延迟以及市场状况造成的潜在波动。尽管收入表现强劲，但投资者警告称存在现金消耗和股票稀释风险，建议给予“持有”评级，直至出现适度回撤。华尔街分析师还表示，最近的涨幅可能超过了基本面，平均目标价暗示有 13% 的下行风险。声音猎犬人工智能(纳斯达克股票代码：SOUN）
OpenAI 希望与 Apple 合作，到年底用户数量将达到 10 亿 |PYMNTS.com
2024-12-01 22:24:16
OpenAI 的目标是通过新产品、数据中心以及与 Apple 等合作伙伴关系，在一年内覆盖 10 亿用户。自两年前推出以来，ChatGPT 已获得 2.5 亿周活跃用户。该公司计划通过人工智能代理、人工智能驱动的搜索引擎以及与苹果产品的集成进一步扩张。OpenAI 的首席财务官 Sarah Friar 表示，该公司将继续为其大规模增长阶段筹集大量资金。新任政策负责人克里斯·勒哈恩强调了在关键地区建设数据中心以实现这些目标的重要性，类似于谷歌和亚马逊等科技巨头的努力。此外，PYMNTS 报告显示，首席运营官越来越多地将生成式人工智能用于生产反馈和网络安全管理等关键运营。
OpenAI 的目标是通过新产品、数据中心以及与 Apple 等合作伙伴关系，在一年内覆盖 10 亿用户。自两年前推出以来，ChatGPT 已获得 2.5 亿周活跃用户。该公司计划通过人工智能代理、人工智能驱动的搜索引擎以及与苹果产品的集成进一步扩张。OpenAI 的首席财务官 Sarah Friar 表示，该公司将继续为其大规模增长阶段筹集大量资金。新任政策负责人克里斯·勒哈恩强调了在关键地区建设数据中心以实现这些目标的重要性，类似于谷歌和亚马逊等科技巨头的努力。此外，PYMNTS 报告显示，首席运营官越来越多地将生成式人工智能用于生产反馈和网络安全管理等关键运营。
AWS Database Migration Service 现在使用生成式 AI 自动执行耗时的架构转换任务 |亚马逊网络服务
2024-12-01 20:44:55
AWS Database Migration Service Schema Conversion (AWS DMS SC) 引入了一项由生成式 AI 提供支持的新功能，可自动执行从商业数据库到 PostgreSQL 的高达 90% 的架构对象转换，从而减少手动干预并加快迁移速度。此功能现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（法兰克福）等 AWS 区域推出。该服务评估迁移复杂性，转换复杂的程序和功能，并生成详细报告以供进一步分析或与同事共享。用户可以选择使用此功能来增强其数据库迁移流程，确保合规性，同时加速向 AWS 的过渡。
AWS Database Migration Service Schema Conversion (AWS DMS SC) 引入了一项由生成式 AI 提供支持的新功能，可自动执行从商业数据库到 PostgreSQL 的高达 90% 的架构对象转换，从而减少手动干预并加快迁移速度。此功能现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（法兰克福）等 AWS 区域推出。该服务评估迁移复杂性，转换复杂的程序和功能，并生成详细报告以供进一步分析或与同事共享。用户可以选择使用此功能来增强其数据库迁移流程，确保合规性，同时加速向 AWS 的过渡。
彼得·巴特：人工智能增强的“普京”将不确定的现实搬上大银幕
2024-12-01 20:30:00
演员斯拉沃米尔·索巴拉在一部名为《普京》的传记片中扮演弗拉基米尔·普京，该片将于 1 月 10 日在全球上映。该片由帕特里克·维加执导，在多个国家拍摄，剧组人员面临巨大风险。尽管内容及时且有力，但由于围绕人工智能增强表演的争议，索巴拉的表演可能不会获奖。这部电影探讨了普京的崛起和他的独裁统治，恰逢普京和特朗普之间可能举行的外交会议。
演员斯拉沃米尔·索巴拉在一部名为《普京》的传记片中扮演弗拉基米尔·普京，该片将于 1 月 10 日在全球上映。该片由帕特里克·维加执导，在多个国家拍摄，剧组人员面临巨大风险。尽管内容及时且有力，但由于围绕人工智能增强表演的争议，索巴拉的表演可能不会获奖。这部电影探讨了普京的崛起和他的独裁统治，恰逢普京和特朗普之间可能举行的外交会议。
人工智能驱动的初创公司有助于保护森林免受火灾eKathimerini.com
2024-12-01 20:24:07
希腊初创公司 PROBOTEK 使用传感器、无人机、5G、物联网和人工智能等先进技术，在关键的最初几分钟内检测和应对森林火灾。该系统监测基菲西亚 Syngrou 等森林，并正在扩展到希腊岛屿和国际。华为通过其TECH4ALL计划支持该项目，提供实时数据传输和处理的技术。PROBOTEK 的“Pyro Sense”可检测火灾风险并向当局发出警报，同时通过智能手机提供疏散路线。该初创公司的目标是预测长期火灾风险并将灾难响应范围扩大到其他灾难。
希腊初创公司 PROBOTEK 使用传感器、无人机、5G、物联网和人工智能等先进技术，在关键的最初几分钟内检测和应对森林火灾。该系统监测基菲西亚 Syngrou 等森林，并正在扩展到希腊岛屿和国际。华为通过其TECH4ALL计划支持该项目，提供实时数据传输和处理的技术。PROBOTEK 的“Pyro Sense”可检测火灾风险并向当局发出警报，同时通过智能手机提供疏散路线。该初创公司的目标是预测长期火灾风险并将灾难响应范围扩大到其他灾难。
人工智能扩展的终结可能还没有到来：接下来会发生什么
2024-12-01 20:15:00
人工智能行业面临着这样的问题：扩展更大的模型是否会继续带来显着的性能改进，或者创新是否需要新的路径。最近的报告表明，当前的方法可能会遇到局限性，导致人们担心未来模型开发的回报递减。然而，一些专家仍然保持乐观，他们指出通过多模式人工智能集成、代理技术和混合架构设计等创新方法不断取得的进步和潜在突破。关于扩展是否仍然重要，或者技能和新技术等其他方法是否会推动人工智能能力的进一步进步，争论仍在继续。
人工智能行业面临着这样的问题：扩展更大的模型是否会继续带来显着的性能改进，或者创新是否需要新的路径。最近的报告表明，当前的方法可能会遇到局限性，导致人们担心未来模型开发的回报递减。然而，一些专家仍然保持乐观，他们指出通过多模式人工智能集成、代理技术和混合架构设计等创新方法不断取得的进步和潜在突破。关于扩展是否仍然重要，或者技能和新技术等其他方法是否会推动人工智能能力的进一步进步，争论仍在继续。