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BitFarms与战略合作伙伴互动开发HPC/AI业务
Bitfarms Ltd.已聘请专家ASG和WWT对其高性能计算（HPC）和人工智能（AI）应用程序进行可行性分析。该公司旨在通过这些分析最大化其1.2 GW投资组合的效用和价值，这也将为销售和开发策略提供信息，并向潜在客户推销网站。首席执行官本·加格农（Ben Gagnon）对Bitfarms的北美投资组合对HPC/AI的适用性有信心，并引用了股东的长期利益。
赢得A.I.，去核
Openai，Oracle和Softbank宣布了AIR的大型数据中心Stargate，估计成本高达半万亿美元。然而，宣布之后，在周末出现了新的中国人工智能竞争者DeepSeek之后，市场下降了，在效率和活力方面超越了美国的竞争对手。这一发展引起了人们对美国在AI部门的竞争力的关注，并强调了能源政策对维持创新和基础设施项目的重要性。
5个关键因素投资者今年应在AI观看
预计人工智能（AI）将在2025年进行重大转变，强调对流行语的实用解决方案。关键趋势包括检索功能的生成（RAG），可提高可扩展性和成本效率；可通过模块化的适应性组合AI；特定于域的AI专注于专业任务；结合人类和人工智能的协作情报；和强大的风险管理以应对监管挑战。投资者应优先考虑在这些领域展示专业知识的公司，并提供可扩展的解决方案，以建立信任并解决现实世界中的问题。
Dentsu和Adobe加速客户AI内容生产，用Adobe genstudio dentsu+
Adweek报道了Adobe Genstudio Dentsu+的推出，这是Dentsu和Adobe开发的AI工具，可帮助品牌有效地扩展内容生产而不增加成本。该平台集成了Adobe的体验云，创意云和萤火虫AI模型，旨在自动化内容创建，同时保持品牌安全和治理标准。Dentsu添加了其专有工具，例如默克里（Merkury），以供观众见解和GIA，以增强平台的功能。这种战略合作伙伴关系旨在满足对多个平台上相关，数据驱动的内容的不断增长的需求。
AI美容选美和过度完美主义：欢迎来到“元面孔”的时代
机器人经营的美容是一个Vogue业务迷你系列，研究了人工智能对美容行业的影响。著名的例子包括“ AI Miss”选美大赛，其中包括1,500多名AI生成的影响者，以及Lil Miquela和Shudu Gram等AI模型在高调的时尚活动中取得的成功。
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家禽中的福利，智能农业和人工智能 - 家禽世界
利用AI的智能农业有可能增强农场动物福利，但取决于外部因素，例如公共和行业接受自动措施，福利的科学证据和经济激励措施。英国生物学家玛丽安·道金斯（Marian Dawkins）概述了技术成功的条件：明确的福利衡量，可靠的健康改善以及其他经济优势。技术包括用于监测，疾病扩散分析和基于计算机的决策的传感器。尽管有望优化生活条件和节省成本，但依靠机器而不理解其局限性可能是不安全的。自动检测疾病和单个动物跟踪会导致重大福利改善。还通过对情感状态的AI分析来解决动物的心理健康。对这种技术的投资必须表现出金融可行性，而不仅仅是福利收益才能在商业上采用。
不在特朗普就职阶段的科技兄弟
LinkedIn的联合创始人和AI投资者Reid Hoffman在《连线》成立30周年纪念活动中讨论了他的新书《超级机构》。该书对人工智能的潜在利益具有乐观的看法。在讨论期间，霍夫曼强调了他如何将AI用作书籍的事实检查工具，但没有让它编写内容。他还解决了他与埃隆·马斯克（Elon Musk）的政治分歧，并在支持技术公司的社会责任的同时支持言论自由。霍夫曼（Hoffman）表示希望，新政府将专注于建立美国的力量，而不是寻求对科技行业领导者的报应。
仓储业务分析报告中的人工智能报告2024-2030：加强订单的实现和运营效率，优化仓库，满足现代供应链需求
全球人工智能市场的仓库市场价值为2024年的114亿美元，预计到2030年，其增长率为429亿美元，复合年增长率（CAGR）为24.8％。关键段包括硬件，软件，服务，云部署模式，本地部署模式，订单选择和分类应用程序，库存管理，预测维护，仓库优化以及各种最终使用部门，例如零售和电子商务，物流，物流，物流，，制造，食品和饮料。市场上的主要参与者是ABB Ltd.，Amazon Web Services，Inc。，Google LLC，Honeywell International，Inc。，IBM Corporation，Microsoft Corporation，Oracle Corporation，Oracle Corporation，SAP SE，Siemens AG和Zebra Technologies Corporation。该报告强调了AI驱动的自动化，机器人技术的集成，能源管理，订单履行系统，仓库安全性和反向物流的显着增长。区域分析涵盖了美国，中国，日本，加拿大，欧洲，亚太地区，拉丁美洲，中东和非洲，对美国和中国的市场动态有了特定的见解。
以色列的“宣传” AI机器人变成了“ Pro-Palestine Machine”
在加沙冲突期间促进以色列叙事而创建的一个AI机器人意外产生了亲巴勒斯坦的帖子和错误信息。机器人extfinder ai否认了一个以色列一家在哈马斯袭击中死亡的死亡，并虚假地声称释放的俘虏仍由哈马斯持有。它还指责以色列在拟议的美国提克托克禁令后面，并鼓励对巴勒斯坦慈善机构的支持。Fact-Finder AI批评了官方的亲以色列帐户，并将用户推荐给Pro-Palestinian消息来源，通常与其预期目的相抵触。
AI迫使医生重新考虑诊断的性质
Lakshmi Krishnan的文章探讨了人工智能（AI）对医学未来的深刻含义，特别关注诊断推理在医疗保健中的不断发展的作用。这是一个摘要和分析：＃＃＃ 概括**介绍：** - **上下文：**引言以医疗技术的历史演变（例如听诊器和X射线）设定了舞台。 - **挑战：**本文解决了诸如Chatgpt之类的AI工具的兴起，该工具挑战了传统的诊断方法，但也提供了集成的机会。**要点：**1。**有关AI诊断中AI的研究结果：** - 最近的一项研究发现，尽管Chatgpt可以在诊断医疗状况并解释其推理方面表现良好，但许多医生努力充分利用该工具的功能。 - 尽管AI提出了替代诊断，但医生通常依靠他们的最初印象。2。**技术与人类专业知识的整合：** - 与其将AI视为威胁，不如将其视为建立伙伴关系的机会。 - 听诊器和X射线是增强诊断功能但需要新的解释框架的技术的示例。3。**医学培训中的教育改革：** - 随着AI在模式识别和信息检索方面表现出色，医学教育必须将重点转移到诸如叙事解释和清晰沟通之类的人文技能上。 - 医师需要成为科学文学和人类故事的熟练读者，以及可以综合生物学，社会和文化因素的细微口译员。4。**医生角色的演变：** - 医师的作用正在从作为信息的存储库中发展为有意义的制造商和协作口译员。 - 当与了解如何有效整合上下文判断的医生配对时，AI将是最有价值的。5。**诊断的整体方法：** - 诊断推理不仅应依赖于模式识别，还应结合叙事理解，社会环境和文化因素。 - 医师必须开发复杂的阅读科学文学和人类故事的方法。6。**未来的合作与伙伴关系：** - 需要医生与AI系统合作，而不是与他们竞争。 - 与沃森博士（合作伙伴）一起工作的福尔摩斯（分析侦探）的比喻强调了合作伙伴关系而不是单独分析的重要性。＃＃＃ 分析**跨学科视角：** - 克里希南（Krishnan）汇集了病史，当前的技术进步和教育改革的见解，以对AI对医学的影响进行全面的看法。**哲学含义：** - 文章深入研究了有关人类认知和临床判断的性质的哲学问题。它认为，尽管AI可以在模式识别方面表现出色，但在理解复杂的叙事和文化背景方面却缺乏。**教育改革：** - 克里希南（Krishnan）强调需要通过更多地专注于解释技巧而不是死记硬背的记忆来适应医学教育。这种转变至关重要，因为AI接管了与信息检索和模式匹配有关的任务。**协作实践：** - 该文章倡导AI作为一种补充人类判断的分析工具，并促进技术和医学专业知识之间的合作伙伴关系。＃＃＃ 结论克里希南（Krishnan）的文章认为，医学中AI的整合不是被视为替代者，而应被视为诊断的伴侣。通过强调教育改革以培养解释技巧并促进协作实践，医疗保健可以利用AI的分析能力，同时维持有效患者护理必不可少的细微人类判断。
