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《纽约时报》将让记者使用AI工具，而律师诉讼AI工具
尽管据称使用其受版权保护的内容，《纽约时报》正在实施AI工具以进行故事生产。内部AI模型将帮助记者完成诸如生成SEO头条，摘要，观众宣传和研究之类的任务，同时还要警告员工的道德使用情况。新闻编辑室将这些技术视为强大的工具，而不是神奇的解决方案，旨在将AI道德融入新闻实践。
AI行动峰会与民间社会（可能的）影响 - 创意共享
法国政府于2025年2月10日至11日在巴黎举行了AI行动峰会。该活动由Macron和Modi总统共同主持，重点介绍了AI治理的全球合作。创意共享参与，强调公民社会的包容性，对人工智能中的开放性的重要性以及对特定环境量身定制的本地解决方案的需求。峰会看到了诸如开放安全工具的Roost之类的举措以及当前用于公共利益技术的AI。但是，人们担心声明后缺乏具体行动，并排除了像美国和英国这样的一些主要参与者签署最终声明。
投诉称
Google's Bay View校园外观于2022年5月16日星期一在加利福尼亚的Mountain View中拍摄。
温迪（Wendy's）今年正在对其驱动器进行重大更改 - 客户分配
温迪计划在2023年底之前与Google Cloud合作开发的AI语音助手Freshai，该计划与Google Cloud合作开发到500-600个地点，目的是到2025年到2025年几乎所有其6,000家餐厅。技术的准确性和客户满意度正在提高，一些顾客对更快，更准确的订单感到兴奋，而另一些顾客则担心失去人类互动和质量问题。
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米拉·穆拉蒂（Mira Murati）准备告诉世界她在做什么
OpenAI的前首席技术官Mira Murati启动了Thinking Machines Lab，这是一家旨在开发高级AI的公共福利公司，该公司可访问和可理解公众。该公司计划通过发布技术文档并进行开放源代码来迅速发展AI技术与公众理解之间的差距。鉴于人们相信AI开发的早期阶段以及新移民有效竞争的潜力，Thinking Machines Lab将专注于高端大语言模型，以解锁变革性应用程序，例如新颖的科学发现。创始团队包括几个前OpenAI成员，以及来自Google和Anthropic的其他技术巨头的研究人员，将Murati的冒险定位为AI创新景观中的重要参与者。
为什么警察使用AI来帮助撰写报告
参议员斯蒂芬妮·普斯特（Stephanie Pitcher）提出的一项新的犹他州法案，SB180，旨在规范警察报告写作中AI的使用。它需要在使用AI时对AI生成的报告和披露的人类审查。虽然像普罗沃（Provo），南约旦（South Jordan）和西乔丹（West Jordan）这样的一些部门通过类似的内部政策支持这种做法，但其他部门对刑事案件中AI的可靠性和正直表示担忧。该法案通过了参议院，等待州长斯宾塞·考克斯（Spencer Cox）的批准。
Fiverr揭幕Fiverr Go，这是一个有远见的AI平台，使创作者的前部和中心
Fiverr（NYSE：FVRR）推出了Fiverr GO，这是一个AI平台，旨在保护和扩大创建者权利，同时帮助他们扩展业务。与其他AI工具不同，Fiverr Go确保创建者获得适当的信誉和对工作的补偿。个人AI创建模型允许创建者在自己的工作中训练AI，并控制创作过程和所有权的控制。此外，该公司宣布了其自由职业者股票计划，并提供了最佳的自由职业者股票。Fiverr Go可在几个创意服务类别中获得，它将成为开发人员使用Fiverr广泛的交易数据集创建高级AI应用程序的开放平台。
通过Windows上的Microsoft商店发现Magical AI体验，并带有新的AI Hub
Microsoft在Microsoft Store中宣布了其AI Hub的更新版本，旨在为在Windows设备上发现AI应用程序提供一个更具吸引力和信息丰富的平台。新的AI HUB突出显示了利用神经处理单元（NPU）来提高性能的应用程序，尤其是在Copilot+ PC上，展示了改进的功能，例如面部识别和语音帮助。对于非popilot+ PC用户，它提供了最好的兼容AI驱动应用程序。像Grammarly这样的开发人员报告了通过此平台的大量用户参与度增加。AI HUB还具有可喜的体验，可以向用户介绍独家Windows AI工具，并会定期使用Microsoft Rich开发人员生态系统的新功能和应用程序进行更新。
韩国正在建立世界上最大的AI数据中心
韩国将在股票农场路公司（Stock Farm Road Inc.）的菲尔希尔斯（Fir Hills）领导的韩国最大的AI数据中心，最初投资超过100亿美元。该项目的目标是在2028年完成，其容量为3吉瓦，年收入目标为35亿美元。LG继承人Brian Koo和Amin Badr-El-Din博士之间的合作有望推动技术创新，创造数千个就业机会，并巩固韩国在全球AI领导力中的作用。
机器学习如何加速神经科学行为研究？
在查尔斯·河实验室（Charles River Laboratories）的采访中，约翰·乌哈里·瓦恩（Johanna Uhari-Väänänen）和蒂莫·勃拉格（Timo Bragge）讨论了机器学习（ML）在神经科学研究中的应用。他们强调了ML在增强行为分析，药物发现和MRI分割，提高准确性，效率和可扩展性方面的作用。约翰娜（Johanna）解释了ML如何自动化行为分析，减少人为错误和偏见，而Timo详细阐述了用于图像处理的CNN等ML工具，用于有效地分析MRI数据。访谈强调了这些技术在推进神经学研究和药物发现方面的价值。
