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科尔特加入了新的1000万美元AI安全科学
卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）的机器学习部负责人Zico Kolter将领导由Eric Schmidt建立的新的AI安全科学计划，重点介绍人工智能中的关键安全问题，包括对抗性转移。该计划旨在开发基础科学研究和测试大语言模型（LLMS）的方法，以确保它们更安全，并且不容易出现错误或滥用。该计划由1000万美元资助，将培养一个全球合作社区，并从OpenAI提供AI安全和API访问中心的计算支持。
MyFitnessPal购买初创公司后提供个性化的AI进餐计划
跟踪食品和卡路里的应用程序MyFitnessPal已收购了AI初创公司，意图制定个性化的膳食计划。这项新功能将考虑用户的饮食偏好和限制，并在春季后期推出，这是每年$ 99.99的年度保费和订阅的一部分。MyFitnessPal的目标是通过此增加来利用不断增长的健康趋势，预计它将将用户注册和付费订阅提高几个百分点。
Bnamericas -Vivo宣布与联邦大学的伙伴关系...
Vivo加入了UFG的Akcit（沉浸式技术高级知识中心），旨在促进AI和创新。该合作伙伴关系将增强体内的研发能力，员工培训以及对数据分析的学术超级计算机的访问。Vivo数据总监Adriana Lika强调了该协会对技术领导的战略重要性。来自Akcit的ArlindoGalvão强调了扩大研究影响和发展市场的解决方案的互惠互利。该合作还通过UFG提供的专业课程和咨询服务加速了员工资格。Vivo在AI上的丰富经验包括Aura，Aura，每月超过400万用户使用的引擎，以及I.Ajuda（一种降低了客户服务时间并改进了回调指示器的副驾驶解决方案）。
如何使用AI写求职信
由于大规模裁员和招聘冻结，在当今竞争市场中找到新工作是具有挑战性的。申请工作的传统方法可能是耗时且无效的方法。使用人工智能（例如ChatGpt）自定义求职信可以通过节省时间并向潜在的雇主脱颖而出来提高应用程序效率。该过程涉及创建一个具有职位描述和恢复的初始AI提示，并完善输出以纠正不准确性，并包含相关的关键字，调整有关个人拟合的音调，并在提交之前手动调整最终草稿。
DeepSeek降低了东南亚公司的AI采用成本：专家
据专家说，DeepSeek的高级AI模型降低了东南亚中小企业采用AI技术的成本。尽管如此，许多企业仍然面临人才短缺和过时的数字基础设施。来自阿里巴巴云情报局的狮子刘binxing强调，这些发展对马来西亚初创企业有益，使他们能够以低成本的成本进行创新。通过通过云服务访问强大的模型，初创企业只能专注于他们的想法。这种积极的前景是由于DeepSeek最近发布了两种先进的开源AI模型V3和R1，与大型科技公司的LLM项目相比，成本和计算能力的成本和计算能力明显降低。DeepSeek
脑操作系统和人类智力的进化-tether.io
讨论的重点是AI的变革性影响，尤其是其在重塑行业中的作用，例如通过人形机器人进行汽车制造和快餐服务。专家预测，在五年内，大幅进步将使AI在编程和创造力方面的表现优于人类的能力。这引起了人们对工作流离失所的关注，但也突出了通过脑部计算机界面（BCIS）增强人类智能的潜力，旨在弥合人类认知和机器效率之间的差距。像Tether这样的公司正在投资开源BCI，以使访问民主化，这与欧洲的监管方法形成鲜明对比，欧洲的监管方法有可能落后于全球AI创新。
Insta360启动了最新的AI跟踪器，旨在通过其Flow 2 Pro跟踪更多
Insta360已发布了AI跟踪器，作为其Flow 2 Pro智能手机世界的配件，从而增强了跨移动设备和应用程序的主题跟踪。该跟踪器提供了高级的AI识别，跨平台的无缝操作，对多个主题的支持以及内置的聚光灯功能。价格为$ 39.99，或与Flow 2 Pro的捆绑包，价格为179美元。
Castle Rock Taps AI可以堵塞地下漏水，并防止损失数百万加仑
科罗拉多州城堡岩（Castle Rock）在2023年由于其老化基础设施泄漏而损失了1.66亿加仑的水。为了解决这个问题并降低成本，该镇正在使用数字水解决方案启动一个为期六个月的试点计划，这是一家AI公司，该公司将使用声学伐木机早日检测泄漏。这项$ 90,000的倡议旨在防止更大的水损失并节省市政当局的收入。这项技术可以为其他面临类似挑战的城镇树立先例，以在气候变化的问题上有效地管理其水系统。
这家科技巨头正在向AI投资750亿美元。是时候买了吗？
Alphabet报告了第二季度2024年的结果，收入增长了12％，至965亿美元（缺少华尔街的目标），每股收益上升了31％，至2.15美元（估计估计）。Google Cloud在120亿美元中遗漏了收入目标，这引发了对2025年计划750亿美元资本支出的未来免费现金流量的担忧。尽管有挑战，但Alphabet的强大的AI策略，强大的搜索和广告表现以及稳固的财务状况将其定位为2025年的令人信服的买入。该公司产生了728亿美元的自由现金流，并在2024年向股东返还了700亿美元，分析师预计2025财年收入增长11％。
空间计算中的设备机学习|迈向数据科学
提供的代码片段和解释为为Visionos构建对象检测应用程序提供了一个综合框架，该应用程序将机器学习（ML）模型与增强现实（AR）集成在一起。让我们分解该系统的关键组件，并讨论它们如何共同工作以创建无缝的用户体验。###密钥组件1。** 3D对象捕获和模型培训：** - 该过程首先使用ARKIT或其他扫描应用程序等工具捕获对象的3D扫描。 - 然后将这些扫描用于训练ML模型在Create ML中，该模型能够根据其独特的特征识别物体（在这种情况下是饮食中的苏打水）。2。**对象检测和跟踪：** - 一旦训练有素的模型准备就绪，它就会集成到Visionos应用程序中。 - 该应用程序使用ARKIT实时持续扫描环境并检测受过训练的物体的存在（Diet Soda Can）。3。**可视化对象的可视化：** - 当检测到对象时，“可视化器”组件会处理AR场景中视觉反馈的渲染。 - 这涉及在检测到的对象周围创建线框轮廓或边界框，以突出其在3D空间中的位置和方向。4。**用户界面（UI）：** - “ contentView.swift”文件提供了一个UI，该文件向用户提供了如何有效使用检测功能的UI。 - 它包括目标对象的旋转3D模型，可作为用户的视觉参考。 - 指令显示在屏幕上，指导用户需要采取哪些操作（例如，将苏打水固定在其前面）。###详细分解#### 1。**对象检测逻辑**一旦检测到对象，“可视化器”组件通过处理渲染逻辑来起着至关重要的作用。它使用Arkit提供的范围和位置数据来准确地置于检测到的对象周围的视觉指示器。``Swift//边界框创建示例（伪代码）对于边界中的边缘{让位置= simd3
