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为什么今天的bigbear.ai股票今天飙升|Motley傻瓜
BigBear.ai Holdings（BBAI）周三股价飙升了11.6％，因为副总统JD Vance强调了美国在巴黎AI峰会上的AI统治地位，这可能会受益于BigBear.ai等美国AI公司，因为政府合同增加和AI Technology的使用增加了。
为什么AI公司应效法量子计算研究的示例
本文讨论了人工智能（AI）和量子计算之间的差异，并指出尽管这两个领域都有炒作史，但量子计算从业人员正在通过同行评审的研究来维持科学严格的严格性。与AI不同，AI已被技术巨头集成到日常软件中，无论其实用性如何，由于技术限制，量子计算在实际应用中面临重大挑战。文章认为，量子计算的可持续方法是专注于透明，科学验证，而不是仅商业剥削。
Glean的最新AI版本使客户可以在睡觉时建立工作的数字代理
Glean引入了用于创建和管理数字代理的工具，这些工具可以自主执行任务，与Google，Snowflake和Dropbox等公司在企业搜索市场中进行竞争。关键功能包括代理库和实时互联网搜索功能。Glean's Service使员工可以高速范围内查询各种系统的企业数据，并根据用户命令生成摘要或议程。该公司旨在提高其产品，因为它面临着进入相同空间的技术巨头的竞争，旨在利用2024财年报告的年度经常性收入超过1亿美元。
缩放法律如何促进更智能，更强大的AI
正如人类在提供答案之前花时间通过复杂的问题进行推理一样，AI模型中的测试时间缩放允许计算机在推理过程中进行相同的操作。该技术通过分配其他计算资源来探索多种可能的解决方案，增强了AI系统对复杂用户查询提供良好和准确响应的能力。关于测试时间缩放的要点：1。**增强的推理**：与迅速生成答案的传统LLM不同，使用测试时间缩放的模型可以通过复杂的问题在回答之前通过复杂的问题进行推理，从而使他们的答案更加周到和上下文适当。2。**响应质量**：研究表明，当给出需要多个推理步骤的开放式提示时，此方法会导致更高质量的响应。3。**多步问题解决**：测试时间缩放允许模型将复杂的请求分为几个步骤，从而为用户提供详细的过程并启用更有效的问题解决。4。**计算强度**：与标准LLM相比，这种方法需要更大的计算资源，这对于企业来说必须扩展其计算能力至关重要。5。**现实世界应用程序**： - **医疗保健**：分析大型数据集以预测疾病进展和潜在并发症。 - **零售和供应链**：为运营挑战和长期战略规划促进复杂的决策过程。 - **业务运营**：起草详细的业务计划，通过复杂的代码生成来调试软件，并优化物流。6。**新兴模型**：最近的进步包括OpenAI的O1-Mini和O3-Mini，DeepSeek R1和Google DeepMind的Gemini 2.0 Flash思维，展示了AI推理模型的快速发展。7。**未来的影响**：企业必须调整其加速计算基础架构，以支持下一代AI工具中的高级推理功能，以有效地处理复杂的解决问题的任务。了解和利用测试时间扩展对于旨在利用从医疗保健诊断到业务策略开发的各个领域的全部潜力的组织至关重要。
日本的务实型AI治理模型
日本正在开发一种复杂的AI治理模型，该模型平衡了技术进步与监管监督，这表明民主国家如何在经济和安全限制内管理技术创新。关键举措包括针对拥有超过4000万用户的大型全球科技公司的制定法规，并使技术转移与美国出口控件保持一致，以支持其半导体和AI行业。日本还通过与NVIDIA和本地云提供商的合作来投资全国AI计算基础架构，同时使用SoftBank的AI-RAN技术等创新解决方案来解决能源限制。该国建立政府主导的AI服务和私营部门伙伴关系的推动旨在创建一个可持续的AI生态系统。这种战略方法为全球AI景观中负责任的法规，资源效率和国际合作提供了教训。
Google将使用机器学习来估计用户的年龄
Google正在测试美国的机器学习模型，以估计用户的年龄，尤其是确定18岁以下的人，旨在在其平台上提供更多适合年龄的体验。该计划由YouTube首席执行官Neal Mohan揭示，使用了现有的用户数据，例如浏览历史记录和帐户持续时间。在检测潜在的未成年用户后，Google将调整设置并提示他们通过各种方法验证年龄。该公司计划为这些帐户应用增强的安全功能，并打算随着时间的推移在全球范围内扩展这项技术，以响应对在线儿童安全法规（例如KOSA和COPPA 2.0）的关注。此外，Google正在通过其家庭链接应用程序介绍新的父母控制功能，使父母能够在上课时间限制电话和消息，并管理孩子设备的联系人和支付卡。
雪花力量企业数据智能与克劳德
Snowflake集成了Claude AI，以增强从结构化和非结构化数据的数据见解，同时保持安全标准。关键改进包括复杂的文本到SQL任务中的90％以上的精度，以自然语言的数据更快地传递数据，以及使用受管制的客户数据加速启动时间。该集成使客户可以通过SQL和Python等熟悉的接口部署具有安全访问的复杂AI应用程序。Snowflake的Cortex Analyst平台受益于Claude的实时见解能力，增强的查询转换和易于治理控制，实现了更快的分析和更广泛的数据探索而没有技术障碍。
请谨慎使用您提供的数据...以及其他所有AI
与OpenAI和Google等竞争对手相比，DeepSeek的发布造成了重大市场和技术行业的破坏，其成本较低，其成本较低。然而，人们对与中国的联系相关的潜在数据安全风险提出了担忧，与Tiktok进行了比较。由于担心中国获取用户数据和虚假信息的风险，美国立法者正在提议立法在政府设备上禁止该应用程序。尽管对Tiktok进行了比较，但网络安全专家认为，像DeepSeek这样的AI模型构成了不同但严重的安全风险。随着新的AI模型继续出现，建议用户对个人信息保持谨慎并了解潜在的数据隐私问题，尤其是在使用被视为对手的国家 /地区的应用程序时。DeepSeek
CBRE与NVIDIA合作提供AI咨询服务
NVIDIA已与CBRE合作担任解决方案顾问顾问，为客户提供与AI相关的服务，利用CBRE的专业知识在管理欧洲，中东，非洲和美国的重要数据中心能力方面的专业知识，该合作伙伴关系专注于帮助企业扩大其NVIDIA AI AI AI AI AI ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai ai。通过确定满足AI应用程序高度计算需求的合适数据中心容量和托管设施的操作。Nvidia
学习在海马中产生正交的状态机
这篇研究文章的标题为“学习在海马中产生正交的状态机”，探讨了学习如何在空间导航任务期间影响海马内的神经活动模式。作者使用了一个称为2ACDC的复杂任务（具有上下文依赖性提示的两种选择决策）来研究大脑活动的变化，因为小鼠学会了在虚拟环境中导航。###关键点和发现：1。**实验设置**： - 对2ACDC任务进行了培训，该任务涉及导航线性轨道，该线性轨道分为具有特定上下文提示的区域。 - 任务要求动物学习两种不同的试验类型（近外）的不同行为策略。2。**神经活动模式**： - 随着小鼠的学习任务，他们的海马神经活动模式变得更加专业。 - 最初，许多神经元在两种试验类型中都活跃，但逐渐成为两者之一。3。**正交状态机**： - 作者提出，学习将海马组织组织成“正交状态机”，其中不同的神经状态代表不同的环境（近距离）。 - 该组织允许在复杂环境中有效地表示和回忆空间信息。4。**计算建模**： - 使用复发性神经网络（RNN）模型来模拟学习如何导致正交化。 - 该模型复制了观察到的神经活动模式的关键方面，表明相似的计算原理是学习过程中海马变化的基础。5。**空间调整动力学**： - 对单细胞发射模式的分析显示，随着小鼠学习任务，空间调整的变化。 - 随着时间的推移，最初针对多个区域编码的神经元对特定区域或试验类型变得更有选择性。6。**时间相关模式**： - 研究检查了神经活动和轨道位置之间的时间相关性，表明编码随着学习的发展而编码的轨道不同区域的神经元。 - 值得注意的是，与接近它的远距离（R2区域）相比，距传送点（pRE-R2区域）的区域较早显示了正交化的迹象。###含义： - 研究结果表明，海马网络重组在支持学习过程中的灵活和适应性空间认知方面起着基本作用。 - 这项研究提供了有关神经网络如何开发专业表示以有效管理复杂环境的洞察力，从而有助于我们对认知灵活性和记忆形成的理解。该文章使用高级技术，例如单细胞电生理记录，计算建模和降低尺寸降低（UMAP）来可视化。这些方法使作者能够随着时间的流逝跟踪神经活动模式的详细变化，随着小鼠学习任务，在学习过程中提供了海马动力学的全面视图。＃＃＃ 参考： - ** doi **：[10.1038/s41586-024-08548-w] - **许可证**：本文根据创意共享归因4.0国际许可，允许免费使用和分发并适当归因。有关更多详细信息或访问研究的全文，您可以参考提供的DOI链接。
