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看起来您提供了一个包含一些乱码和特殊字符的文本，其中可能夹杂了一些有意义的信息。不过由于这些乱码的存在，直接解读原始信息会有些困难。 从能够识别的部分来看，似乎是在讨论某些特定文件、编码问题或数据传输过程中的意外情况。为了更准确地帮助解决问题，请您能提供以下具体信息： 1. **文档背景**：简述该文本来自何处以及其原本的用途。 2. **具体问题描述**：明确指出当前遇到的具体技术性问题或者需要解决的问题是什么。 3. **已尝试过的解决方案**：列出您在此之前为了找到答案已经尝试过的方法。 这样可以帮助我更好地理解您的需求并给出更有针对性的帮助。 S]YQ܇�����SDM�!���p��S`0���0-�q�=^����9���`>IjH �$Jbbw˶�V�ck,%�8�zI� ��(����������.;Yj}v˱^T�zfB|�<�b���@Q�4�ֈ�oDVUH�PY���=�0̽o�_k�:�������쐊�U�]����6�UL]H� ���@�@��"`(@R����B3 '��'QjFZiC$GS�fmȕC�|\S�9��Eg��N<�s�3�U��S�Q_���g�|S�\��f_�q����1�k3�{�,��b`@T�Q_��v�@�e��%�� ���jr�~Ùµ �b�<�t�"�L��XY�^ȯ��H�3�i��U&�˲��6F�.m�ؐ{�7���U��$����H��I��i�'��gL+�^i��bR>�O�L�37H�E��Ͻɘ�^���͆ !�*fn%i��"1���~���!�_�x������� rH��y�L_�x�����v�7Z�I�X�����Oww�ۏ.���C:�)�.���x�ͳ�,��/_�x������ G������'���[�����QOጝ]��>T�t����hk�+$�ž�@yߑ�Vc�)S�e�y������#,���X��֝��z? �}6t�þ>pK�t�F��0қ<��]Mܧ��AT��B ��ZUd���� Û´h��x�

微软的AI老板刚刚突袭了Google - 他偷猎了两位科学家，他们建立了一个可以将文本转换为铆接的对话播客的工具

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人工智能如何创造新的工作

人工智能的快速发展正在创造新的工作机会，需要创造力，适应性和持续学习等技能。戴尔技术（Dell Technologies）突出了新兴的专业，例如AI政策制定者，他们确保了专注于数据中心可持续性的AI的道德使用，AI代理人精心策划了人机合作，AI系统技术人员维护智能技术，以及管理AI系统数据集的数据工程师。这些角色强调了公司在员工培训和终身学习中投资以有效，负责任地利用AI的需求。

人工智能和科学家团结起来破译由维苏威火山烧毁的旧卷轴

科学家正在使用人工智能和人类专业知识来破译2，000年前在赫尔库兰尼姆（Herculaneum）的火山喷发中碳碳酸化的古老卷轴。“维苏威挑战赛”竞赛宣布了一项突破：牛津大学Bodleian图书馆的研究人员使用高级X射线技术和AI产生了三个卷轴之一的内部图像，揭示了比以往任何时候都更可读的文本。尽管进步是有希望的，但专家们强调，许多工作仍在提高图像质量并完全破译文本。

从常规到新颖：在空间与AI的交集处的应用

太空创业公司正在整合包括大语言模型和神经网络在内的AI应用程序，以增强监控石油和天然气管道并检测甲烷泄漏的客户的数据处理和分析。Orbital Sidekick使用AI机器人来跟踪客户数据集，而AWS则突出显示了“无聊”的AI ai好处，例如汇总文档并提高代码效率。新颖的应用包括使用生成AI将雷达图像与社交媒体洪水图像和Degas Ltd.的聊天机器人配对加纳农民的ICEYE。但是，紫罗兰实验室在扩大AI建议时警告潜在的陷阱。

培训大语言模型：从TRPO到GRPO |迈向数据科学

在培训大语言模型（LLMS）中加强学习（RL）技术的演变和应用的大概括！让我们分解要点和概念以确保清晰度：###关键概念#### 1。**加固学习基础：** - **指出：**当前情况或上下文。 - **动作：**模型基于对状态的理解的作用。 - **奖励：**由环境（或奖励模型）给予的反馈，以指导学习以提高绩效。 - **政策：**决定在给定状态下采取哪种行动的策略。#### 2。** trpo（信任区域策略优化）：** - 介绍了使用KL Divergence从一次迭代变为另一种迭代的限制。 - 通过防止连续迭代之间发生大规模变化，从而避免灾难性遗忘或过度拟合，来确保稳定。#### 3。** PPO（近端策略优化）：** - 通过引入策略更新的剪辑机制来简化TRPO的一些严格约束。 - 这使得PPO在计算上更有效，更易于实现，同时仍保持稳定性。###新技术#### 4。 - **消除价值模型：**而不是使用单独的值模型，而是使用生成的响应组的奖励来计算优势函数。\ [a（s，a）= \ frac {r_i- \ mu} {\ sigma}\] - **基于组的奖励归一化：**生成多个非确定性输出（使用低温），并根据这些组对奖励进行标准化，从而简化了训练过程。#### 5。** GRPO的优势：** - **效率：**通过消除对价值模型的需求并使用基于组的奖励归一化，GRPO降低了计算开销。 - **稳定性与对齐方式：**通过利用多个生成的输出来平衡策略优化与稳定性，并确保与人类偏好更好地保持一致性。### DeepSeek的方法 - ** DeepSeek-r1 **通过RLHF（从人类反馈中学习），重点是激励LLMS中的推理能力。 - ** DeepSeekmath **专门针对开放语言模型中数学推理的界限。###参考和进一步阅读提供的参考文献是深入研究这些主题的好起点，尤其是重点关注GRPO等最新进步。---此概述应该使您清楚地了解RL方法在培训LLM中如何发展，以及为什么像GRPO这样的新技术正在获得吸引力。如果您想探索更多详细信息或特定的数学表述，则引用论文将是一个很好的下一步！

Whoopi Goldberg使用AI版本的脸猛击减肥药：“不要看这个”

Whoopi Goldberg在Instagram上警告了粉丝关于假性减肥广告，该广告使用人工智能来表现她的肖像，以促进她不认可或使用的毒品。在《观点》一集中，戈德堡建议追随者无视广告，并强调，她的名字清楚地标记了她的任何产品认可。她还提到先前使用Mounjaro减肥，并表示担心AI在误导性广告中的滥用。乌比戈德堡

Google在内部开始测试新的搜索“ AI模式” - 以下是早期查看

Google正在其搜索引擎中测试一种新的“ AI模式”，该搜索引擎由Gemini 2.0提供动力，该搜索引擎旨在通过智能研究功能为开放式问题提供更详细和有组织的回答。此模式使用户可以寻求建议，进行比较并参与超出标准搜索结果的后续查询。Google员工目前正在台式机和移动设备上测试该界面，该界面具有类似聊天机器人的UI，该UI提供了链接，以进一步探索相关内容。根据首席执行官Sundar Pichai的说法，AI模式预计今年将于今年启动。

访谈：Openai首席执行官Sam Altman关于DeepSeek Rise，India的AI机会和Stargate的大量资金

从您的摘要中，可以蒸馏出有关AI开发和围绕OpenAI的景观的几个关键点和见解：1。** AI开发的成本降低**：将大型语言模型（LLM）的成本降低10倍的趋势持续趋势。这表明，尽管有一次开发像OpenAI这样的基础AI模型，但其他组织和初创企业正在以明显更少的投资来寻找这样做的昂贵。2。**基础与垂直AI **：考虑到该领域的印度（或任何）初创企业的前进道路时，讨论是否专注于构建基本的LLM或开发可以利用现有基础模型的垂直应用程序。Openai似乎表明，这两种方法都是有价值的，而且取决于可用的资源和专业知识。3。** ai **的能源：重点是清洁能源（如核融合和下一代裂变）在降低与AI基础设施供电相关的成本方面的重要性，这是一个至关重要的组成部分型号。4。** AI法规**：承认美国和中国之间的地缘政治动态，建立类似于IAEA核能模型的全球监管框架仍然希望。这强调了AI治理中国际合作的复杂性，但也强调了可能性。5。**与微软的关系**：Openai与微软的关系仍然至关重要，因为它们致力于使投资者基础多样化，同时维持对其增长和发展起着重要作用的关键伙伴关系。6。** AGI预测**：尽管有进步，但由于定义的不同定义和尖端研究中固有的不可预测性，预测实现人工通用智能（AGI）的时间表仍然充满不确定性。7。**开源策略**：鉴于其战略重点和业务模型的考虑，OpenAI在AI开发中承认开源的角色，但仍保持其专有方法。8。**埃隆·马斯克（Elon Musk）的影响力**：与埃隆·马斯克（Elon Musk）有着持续的动态，他对Openai的方向持批评态度，尤其是在2019年后转向更商业取向之后。在关于AI伦理和治理的更广泛讨论中，这一批评继续受到监测。总体而言，这些观点强调了人工智能发展的不断发展的性质，强调了技术进步，战略业务决策，监管挑战以及国际合作在塑造人工智能未来方面的重要性。

人工智能与稳定

您对AI对财务稳定构成的潜在威胁的分析是全面而有见地的。您可以正确地确定几种关键风险，并提出可行的建议，以使监管机构有效地减轻这些风险。这是一个摘要和一些其他考虑因素，可以进一步加强您的论点：###关键点摘要1。** AI的新稳定风险：** - **速度和效率：**多个AI系统之间决策的快速融合会加剧市场不稳定。 - **错误的路风险：**缺乏有关极端财务结果的数据，使AI在危机期间更容易出现错误的风险。 - **风险单一文化：** AI分析空间中一些供应商的主导地位可能会导致统一的决策并扩大全身风险。2。**政策建议：** - 在监管机构中建立内部AI专业知识。 - 将AI集成到核心财务稳定性功能中，而不是将其视为辅助关注点。 - 在监管机构的AI系统与金融机构的直接API链接进行实时监控之间。 - 创建自动触发流动性设施，以迅速响应市场压力。 - 在管理相关风险的同时外包关键的AI功能。###其他注意事项1。**增强的透明度机制：** - 要求金融机构维护AI决策过程的详细日志，尤其是在高波动期间。这种透明度可以帮助监管机构理解并减轻新兴风险。2。**用于AI测试的监管沙箱：** - 建立监管沙箱，在该条件下可以在受控条件下测试新的AI技术，然后再在实际市场上推出。这将允许当局尽早确定潜在的问题。3。**与行业和学术界的合作框架：** - 促进监管机构，金融机构，技术公司和学术研究人员之间的合作伙伴关系，以制定财务AI的标准和最佳实践。4。**涉及AI的压力测试方案：** - 将AI驱动的方案纳入监管机构进行的常规压力测试中，以更好地为潜在的危机做准备。5。**在金融中使用AI的道德准则：** - 制定道德准则，以确保AI系统不仅有效，而且公平，透明和弹性。6。**监管技术（RegTech）创新：** - 鼓励开发专门旨在有效监视和规范AI驱动的财务活动的RegTech解决方案。7。**公共意识运动：** - 发起公众意识运动，了解与AI在财务中相关的利益和风险，以维持对监管措施的信任和支持。＃＃＃ 结论您的结论正确地强调，尽管AI具有显着优势，但其整合到金融系统中需要仔细考虑新兴风险。当局必须积极主动地开发有效管理这些风险的强大框架和能力。通过采用涉及增强透明度，协作测试环境，道德准则和高级RegTech解决方案的整体方法，监管机构可以更好地为潜在的AI诱发的金融危机做好准备和减轻。这些其他考虑因素旨在通过提供更具体的工具和策略来补充您的全面分析，这些工具和策略可能会采用这些工具和策略来维护以人工智能为主导的时代，以维护金融体系的稳定性。