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重新划分AI以获取集体比在商业网站搜索和数字参与中加强市场领导
2025-02-13 13:02:47
Rekolve AI（NASDAQ：RZLV）已签订了一项购买协议，以收购Groupby Inc.，这是企业级网站搜索和产品发现解决方案的领导者。此次收购旨在通过将Groupby的先进技术与其大脑商务套件相结合，增强零售商的个性化和参与度，从而增强AI在数字商务市场领域的市场领导者的地位。这项交易将扩大AI的北美地区和开放新的增长机会，同时与Microsoft和Google等技术巨头建立战略合作伙伴关系。
Rekolve AI（NASDAQ：RZLV）已签订了一项购买协议，以收购Groupby Inc.，这是企业级网站搜索和产品发现解决方案的领导者。此次收购旨在通过将Groupby的先进技术与其大脑商务套件相结合，增强零售商的个性化和参与度，从而增强AI在数字商务市场领域的市场领导者的地位。这项交易将扩大AI的北美地区和开放新的增长机会，同时与Microsoft和Google等技术巨头建立战略合作伙伴关系。
这种人工智能（AI）云股票在2025年猛增了55％。它仍然会飙升吗？|Motley傻瓜
2025-02-13 12:30:00
由于对其专注于AI的产品的需求增加，今年CloudFlare的股票今年已上涨了55％，其中包括其工人AI平台，该平台使客户能够在无需昂贵的基础架构而运行AI工作负载。该公司报告说，2024年的收入增长了29％，超过了最初的指导，非GAAP净收入增长了53％。CloudFlare的全球GPU网络部署预计将推动未来的增长并改善单位经济学。但是，该股票以高倍数（34倍销售额和200倍的远期收益倍数）进行交易，这使其昂贵但有可能获得愿意承担较高风险的投资者，因为其长期增长的前景是AI基础设施市场。
由于对其专注于AI的产品的需求增加，今年CloudFlare的股票今年已上涨了55％，其中包括其工人AI平台，该平台使客户能够在无需昂贵的基础架构而运行AI工作负载。该公司报告说，2024年的收入增长了29％，超过了最初的指导，非GAAP净收入增长了53％。CloudFlare的全球GPU网络部署预计将推动未来的增长并改善单位经济学。但是，该股票以高倍数（34倍销售额和200倍的远期收益倍数）进行交易，这使其昂贵但有可能获得愿意承担较高风险的投资者，因为其长期增长的前景是AI基础设施市场。
为什么您应该在Chatgpt-5命中之前学习如何使用AI
2025-02-13 12:00:00
预计将很快发布新版本的Chatgpt，这突出了初学者用户避免落后于AI技术的重要性。一个带12个课程的在线培训捆绑包，售价为$ 19.97（经常$ 790），提供了诸如Chatgpt之类的AI工具的动手示例和现实应用程序。这些课程涵盖了诸如编写更好的提示，生成数据视觉效果和自动化任务等主题。完成后，参与者会收到证书，以添加其简历或LinkedIn个人资料。
预计将很快发布新版本的Chatgpt，这突出了初学者用户避免落后于AI技术的重要性。一个带12个课程的在线培训捆绑包，售价为$ 19.97（经常$ 790），提供了诸如Chatgpt之类的AI工具的动手示例和现实应用程序。这些课程涵盖了诸如编写更好的提示，生成数据视觉效果和自动化任务等主题。完成后，参与者会收到证书，以添加其简历或LinkedIn个人资料。
1沃伦·巴菲特（Warren Buffett）人工智能（AI）股票要购买拳头（提示：我不是在谈论苹果或亚马逊）|Motley傻瓜
2025-02-13 11:45:00
沃伦·巴菲特（Warren Buffett）的投资组合包括穆迪（MCO），这是一家金融服务公司，利用AI提高其风险评估能力。穆迪与微软和OpenAI的合作涉及开发研究助理聊天机器人之类的工具，该工具集成了实时数据进行财务分析。该公司还收购了Cape Analytics，以扩大其地理空间AI分析。尽管穆迪的股票交易的高价估值为37倍远期收益，但由于对其服务的需求强劲和成功的AI集成，它被认为是有吸引力的长期投资。
沃伦·巴菲特（Warren Buffett）的投资组合包括穆迪（MCO），这是一家金融服务公司，利用AI提高其风险评估能力。穆迪与微软和OpenAI的合作涉及开发研究助理聊天机器人之类的工具，该工具集成了实时数据进行财务分析。该公司还收购了Cape Analytics，以扩大其地理空间AI分析。尽管穆迪的股票交易的高价估值为37倍远期收益，但由于对其服务的需求强劲和成功的AI集成，它被认为是有吸引力的长期投资。
前木马老板埃里克·施密特（Eric Schmidt）担心“ bin Laden” AI场景
2025-02-13 11:37:31
Google前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）警告说，朝鲜，伊朗或俄罗斯等流氓国家对人工智能（AI）的潜在滥用，以开发生物武器，这可能会对无辜者造成重大伤害。他强调了政府对开发AI发展的私人科技公司的需求，同时警告过度监管可能扼杀创新的过度监管。施密特还讨论了平衡监管与行业增长的平衡，并表示对技术如何影响儿童的担忧，并支持使智能手机拒之门外的举措，因为它们对儿童发展的潜在负面影响。
Google前首席执行官埃里克·施密特（Eric Schmidt）警告说，朝鲜，伊朗或俄罗斯等流氓国家对人工智能（AI）的潜在滥用，以开发生物武器，这可能会对无辜者造成重大伤害。他强调了政府对开发AI发展的私人科技公司的需求，同时警告过度监管可能扼杀创新的过度监管。施密特还讨论了平衡监管与行业增长的平衡，并表示对技术如何影响儿童的担忧，并支持使智能手机拒之门外的举措，因为它们对儿童发展的潜在负面影响。
认为购买Tempus AI股票为时已晚？这是仍然有时间的最大原因。|Motley傻瓜
2025-02-13 11:30:00
自1月以来，Tempus AI（TEM）的股票飙升了近99％，但通过最近的收购和扩展到新的医疗保健领域，有可能进一步增长。尽管担心有限的上升空间，但Tempus从强大的客户保留率中受益，预计2024年收入增长32％。但是，该股票具有高风险，仅适用于那些愿意接受潜在奖励的人。
自1月以来，Tempus AI（TEM）的股票飙升了近99％，但通过最近的收购和扩展到新的医疗保健领域，有可能进一步增长。尽管担心有限的上升空间，但Tempus从强大的客户保留率中受益，预计2024年收入增长32％。但是，该股票具有高风险，仅适用于那些愿意接受潜在奖励的人。
更好的人工智能（AI）股票：Nvidia vs. Palantir Technologies
2025-02-13 11:30:00
文章讨论了投资于Palantir和Nvidia等高增长技术股票的潜力，尤其是在AI领域内。尽管两家公司的股票在三年内增长了750％以上，但由于与Palantir相比，NVIDIA仍然是强大的竞争者，但Nvidia仍然是强大的竞争者。作者建议，尽管Palantir具有巨大的潜力，尤其是对于愿意承担风险的投资者，但由于其数据中心以外的多元化应用程序，NVIDIA可能会在近期和中期提供更好的回报。
文章讨论了投资于Palantir和Nvidia等高增长技术股票的潜力，尤其是在AI领域内。尽管两家公司的股票在三年内增长了750％以上，但由于与Palantir相比，NVIDIA仍然是强大的竞争者，但Nvidia仍然是强大的竞争者。作者建议，尽管Palantir具有巨大的潜力，尤其是对于愿意承担风险的投资者，但由于其数据中心以外的多元化应用程序，NVIDIA可能会在近期和中期提供更好的回报。
Citron Research刚刚将这种“大流行遗物”库存称为隐藏的人工智能（AI）机会。是时候买了？|Motley傻瓜
2025-02-13 11:25:00
Citron Research强调了Teladoc Health是被低估的AI机会，尽管该公司被许多人视为大流行时代的遗物。尽管Citron认为Teladoc的股价受收入增长的影响更大，而不是其利润率和现金流的提高，但对公司实际整合AI技术的持怀疑态度仍然存在。分析师指出，Teladoc并未在最近的收益电话中强调AI，这引起了对AI投资驱动盈利能力的索赔的怀疑。此外，尽管提到了亚马逊或CVS Health等公司的潜在收购是一种可能性，但可能性和时机仍然不确定。总体而言，由于围绕Teladoc的投机性叙述，建议此时购买该股票。
Citron Research强调了Teladoc Health是被低估的AI机会，尽管该公司被许多人视为大流行时代的遗物。尽管Citron认为Teladoc的股价受收入增长的影响更大，而不是其利润率和现金流的提高，但对公司实际整合AI技术的持怀疑态度仍然存在。分析师指出，Teladoc并未在最近的收益电话中强调AI，这引起了对AI投资驱动盈利能力的索赔的怀疑。此外，尽管提到了亚马逊或CVS Health等公司的潜在收购是一种可能性，但可能性和时机仍然不确定。总体而言，由于围绕Teladoc的投机性叙述，建议此时购买该股票。
粗粒网络通过统计物理和机器学习流动
2025-02-13 11:11:13
Zhang Zhang，Arsham Ghavasieh，Jiang Zhang和Manlio deMenico的文章“通过统计物理和机器学习流过统计物理和机器学习”，提出了一种新颖的方法来理解和分析复杂的网络流。作者结合了统计物理学和机器学习技术的原理，以开发一个模型，该模型可以粗粒（或简化）网络流动的详细动态，以更易于管理和可解释的表示形式。###关键概念1。**网络流**：这是指通过网络中边缘连接的节点（顶点）的信息，资源或实体的移动或传输。该研究旨在了解这些流动如何在复杂系统，社交网络，运输网络，生物系统等的复杂系统中的不同尺度上的行为。2。**粗粒**：这是将详细的微观模型简化为宏观描述的过程，这些模型捕获了基本特征，同时忽略了较少的相关细节。在这种情况下，粗粒网络流程意味着将复杂的系统减少到保留关键动态和属性的更简单的模型。3。**统计物理**：该物理分支使用统计方法来分析由大量粒子或组件组成的系统（例如网络中的节点）。在这里，它用于提供理论基础，以理解微观相互作用的宏观水平上的紧急行为。4。**机器学习**：高级计算技术，可以在此使用数据模式并从数据中做出预测，以自动化和完善粗粒的过程。###论文的贡献 - ** NFC模型的开发**：作者引入了一种新模型（NFC），用于粗粒网络流，将统计物理学的见解与机器学习算法集成在一起。这种混合方法旨在弥合流动动力学和宏观表示的微观描述之间的差距。 - **理论分析和实验验证**：通过严格的理论分析和广泛的实验，他们证明了他们的模型如何有效地简化复杂的网络流动方案而不会失去基本特征。###方法论1。**统计物理框架**： - 使用统计力学原理制定网络流动的动力学。 - 确定影响网络内不同尺度流动行为的关键参数。2。**机器学习集成**： - 使用先进的机器学习技术自动识别详细流程数据中的模式和规律性。 - 从微观构型预测宏观状态的火车模型，从而促进了无手动干预的粗粒。3。**验证和测试**： - 将NFC模型应用于各种网络结构和流量类型（例如社交媒体交互，运输网络）。 - 将结果与传统方法进行比较，以验证准确性和效率的提高。###意义这项工作对复杂系统分析中的理论理解和实际应用具有重要意义。通过为粗粒网络流动动态提供强大的框架，它使研究人员和从业人员能够更好地处理越来越复杂的现实世界网络带来的计算挑战。该模型可以应用于城市规划（交通管理），流行病学（疾病传播建模），社会学（社会行为预测）等不同领域。###未来方向 - **可伸缩性**：研究NFC模型在极大的网络上的性能。 - **概括性**：探索其适用于其他类型的网络动力学，例如随时间或多模式流的结构变化。 - **与其他学科的融合**：研究将这种方法与其他科学领域的概念相结合，例如量子物理或经济学，以进行更广泛的应用。＃＃＃ 结论该论文通过统计物理学和机器学习的创新整合，成功地弥合了复杂网络中显微镜和宏观描述之间的差距。它为旨在了解网络系统中的新兴行为的研究人员提供了强大的工具集，并有可能彻底改变了我们如何分析和管理大规模互连的数据景观。
Zhang Zhang，Arsham Ghavasieh，Jiang Zhang和Manlio deMenico的文章“通过统计物理和机器学习流过统计物理和机器学习”，提出了一种新颖的方法来理解和分析复杂的网络流。作者结合了统计物理学和机器学习技术的原理，以开发一个模型，该模型可以粗粒（或简化）网络流动的详细动态，以更易于管理和可解释的表示形式。###关键概念1。**网络流**：这是指通过网络中边缘连接的节点（顶点）的信息，资源或实体的移动或传输。该研究旨在了解这些流动如何在复杂系统，社交网络，运输网络，生物系统等的复杂系统中的不同尺度上的行为。2。**粗粒**：这是将详细的微观模型简化为宏观描述的过程，这些模型捕获了基本特征，同时忽略了较少的相关细节。在这种情况下，粗粒网络流程意味着将复杂的系统减少到保留关键动态和属性的更简单的模型。3。**统计物理**：该物理分支使用统计方法来分析由大量粒子或组件组成的系统（例如网络中的节点）。在这里，它用于提供理论基础，以理解微观相互作用的宏观水平上的紧急行为。4。**机器学习**：高级计算技术，可以在此使用数据模式并从数据中做出预测，以自动化和完善粗粒的过程。###论文的贡献 - ** NFC模型的开发**：作者引入了一种新模型（NFC），用于粗粒网络流，将统计物理学的见解与机器学习算法集成在一起。这种混合方法旨在弥合流动动力学和宏观表示的微观描述之间的差距。 - **理论分析和实验验证**：通过严格的理论分析和广泛的实验，他们证明了他们的模型如何有效地简化复杂的网络流动方案而不会失去基本特征。###方法论1。**统计物理框架**： - 使用统计力学原理制定网络流动的动力学。 - 确定影响网络内不同尺度流动行为的关键参数。2。**机器学习集成**： - 使用先进的机器学习技术自动识别详细流程数据中的模式和规律性。 - 从微观构型预测宏观状态的火车模型，从而促进了无手动干预的粗粒。3。**验证和测试**： - 将NFC模型应用于各种网络结构和流量类型（例如社交媒体交互，运输网络）。 - 将结果与传统方法进行比较，以验证准确性和效率的提高。###意义这项工作对复杂系统分析中的理论理解和实际应用具有重要意义。通过为粗粒网络流动动态提供强大的框架，它使研究人员和从业人员能够更好地处理越来越复杂的现实世界网络带来的计算挑战。该模型可以应用于城市规划（交通管理），流行病学（疾病传播建模），社会学（社会行为预测）等不同领域。###未来方向 - **可伸缩性**：研究NFC模型在极大的网络上的性能。 - **概括性**：探索其适用于其他类型的网络动力学，例如随时间或多模式流的结构变化。 - **与其他学科的融合**：研究将这种方法与其他科学领域的概念相结合，例如量子物理或经济学，以进行更广泛的应用。＃＃＃ 结论该论文通过统计物理学和机器学习的创新整合，成功地弥合了复杂网络中显微镜和宏观描述之间的差距。它为旨在了解网络系统中的新兴行为的研究人员提供了强大的工具集，并有可能彻底改变了我们如何分析和管理大规模互连的数据景观。
斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）喊出“滥用AI”，而不是Deepfake Kanye West抗议视频
2025-02-13 11:05:38
斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）呼吁紧急立法限制AI的使用，此前一段深层录像错误地描绘了她和其他批评坎耶·韦斯特（Kanye West）在网上传播的犹太名人。这位女演员警告说，“滥用AI”，指出它比个人仇恨言论构成更大的威胁，敦促采取行动，以防止因AI滥用而失去现实。
斯嘉丽·约翰逊（Scarlett Johansson）呼吁紧急立法限制AI的使用，此前一段深层录像错误地描绘了她和其他批评坎耶·韦斯特（Kanye West）在网上传播的犹太名人。这位女演员警告说，“滥用AI”，指出它比个人仇恨言论构成更大的威胁，敦促采取行动，以防止因AI滥用而失去现实。