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人工智能解释性:如何避免橡胶stamping建议
人工智能解释性:如何避免橡胶stamping建议
2025-06-12 11:00:54
负责的AI计划探讨了组织如何通过调查和专家小组来定义和实施负责任的AI实践。文章讨论了AI系统中解释性与人类监督之间的关系,强调它们是问责制的互补方面,而不是竞争性的方面。大多数专家不同意有效的人类监督可以减少对解释性的需求的想法。他们强调说,解释性促进了透明度,信任,公平性和正当程序,这不能仅由人类的监督提供。建议包括设计AI系统以实现有效的人类监督,在系统用户中培养能力,根据用例来解决各种类型的解释性,并避免对控制或表面监督的幻想。
Vibe编码即将用于工程工作
Vibe编码即将用于工程工作
2025-06-12 10:30:00
有线调查的程序员在三月份对他们对AI编码的看法进行了调查,显示36%的人热情洋溢,而38%的人持怀疑态度。麻省理工学院的丹尼尔·杰克逊(Daniel Jackson)预测,AI将改变软件生产,但随着炒作的淡出警告,可能会失望。他强调了与传统编译器相比,AI模型的不可靠性和不可预测性,这表明这可能导致新一代的程序员无法处理脆弱性。Honeycomb的Christine Yen指出,AI在复杂或至关重要的项目中的适用性有限,强调了人类监督的必要性。一些行业领导者预计,现在朝着更少但更熟练的开发人员雇用编码作为一项宝贵技能的转变。资深编码员建议适应策略,例如模块化代码库和严格的测试,以导航AI集成风险。
Comed为无法支付电费的客户提供500美元的付款
Comed为无法支付电费的客户提供500美元的付款
2025-06-12 10:30:00
Comed正在提供1000万美元的财政援助,以帮助其400万客户挣扎的高电力成本的客户。个人可以收到最高$ 500的赠款,而非营利组织则可以获得最高1,000美元的赠款。资格需要低于联邦贫困水平并具有过去的平衡。该计划于7月7日开始接受申请。最近的电力速率将近11%归因于需求增加,尤其是数据中心,超过了新的可再生能源的构建。
美中AI竞争的全球赌注
美中AI竞争的全球赌注
2025-06-12 10:05:15
来自各种背景的专家讨论了超出技术竞争之外的美国AI竞赛的含义。担忧包括道德治理,社会影响,经济不平等和数据隐私。尽管两国都专注于计算能力和模型发展,但诸如可访问性,本地相关性和负责任的部署等问题对于全球国家至关重要。全球“种族”的概念受到质疑,因为它可能会使较小的玩家边缘化并加深现有的鸿沟。建议对AI发展进行协作方法,以避免有害成果,例如军事升级或经济差异。
30个最佳AI提示进行更好的通信工作-Ragan Communications
30个最佳AI提示进行更好的通信工作-Ragan Communications
2025-06-12 10:02:33
沟通者分享了他们最喜欢的提示,以提高投球,公关,策略,编辑,AI内容改进,研究和开发等领域的生产率。例子包括分析记者作品主题,为媒体推销产生吸引人的主题,探索潜在的批评,精炼品牌故事,简化复杂的概念,确保AP风格的合规性,确定误解以及从各个角度对主题进行深入分析。这些提示旨在简化工作流程并提高沟通角色的产出质量。
我们准备好将AI代理给密钥吗?
我们准备好将AI代理给密钥吗?
2025-06-12 10:00:00
2010年5月6日的“ Flash Crash”强调了与高频交易算法相关的风险,这在价格下降期间迅速销售资产加剧了市场波动。这一事件强调了对自治系统在没有人类监督的情况下授予现实世界决策能力时对造成重大伤害的潜力的更广泛的关注。最近,大型语言模型(LLM)代理已经出现了,能够进行复杂的任务,例如管理财务或自主修改代码,但会带来风险,例如未经授权的支出,传播错误的信息以及潜在地发展自己的目标。专家警告说,这些系统可以通过自动化白领工作来升级网络安全威胁并加剧收入不平等。决策者在规范LLM代理方面面临挑战,以减轻技术和社会经济风险,同时平衡先进的AI技术的潜在好处。
3不明智的人工智能(AI)股票,可以是任何投资者的合适选择
3不明智的人工智能(AI)股票,可以是任何投资者的合适选择
2025-06-12 09:25:00
该文章重点介绍了10个股票,具有大量的AI机会,并为增长投资者提供了强大的基本原理。它特别建议NVIDIA(NVDA),Microsoft(MSFT)和Amazon(AMZN)作为更安全的选择,因为它们在科技行业中的优势以及AI进步的潜在收益。尽管NVIDIA的估值很高,但其强劲的利润率和市场领导地位使其成为可靠的长期投资选择。微软因其更广泛的产品组合而闻名,因此仅依赖AI,而副产品公司的潜在增长(例如Copilot)的潜在增长。
Adobe Stock的AI焦虑(NASDAQ:ADBE)
Adobe Stock的AI焦虑(NASDAQ:ADBE)
2025-06-12 09:18:00
作者在ADBE股票中持有长期职位,除了寻求Alpha付款之外,没有披露任何赔偿。本文表达了个人观点,与上述公司没有业务关系。寻求Alpha警告说,过去的绩效不能保证未来的结果,不提供投资建议,并且不受证券经销商或顾问的监管。该平台上的作者是独立的第三方,他们可能是或可能不会获得许可的财务专业人员。
西班牙的Multiverse筹集了2.17亿美元用于压缩AI型号
西班牙的Multiverse筹集了2.17亿美元用于压缩AI型号
2025-06-12 09:08:34
西班牙AI公司多元宇宙计算从包括Bullhound Capital,HP Inc.,Forgepoint Capital和Toshiba在内的投资者中筹集了1.89亿欧元,以开发一种将大型语言模型(LLMS)压缩高达95%的技术,而不会影响绩效。压缩将成本降低多达80%,并结合了量子物理学和机器学习的原则。Multiverse现在是西班牙AI最大的AI初创公司,以及其他欧洲顶级公司,例如Mistral和Aleph Alpha。该公司已推出了Meta的Llama,中国的DeepSeek和法国的Mistral模型的压缩版。
人工智能执行差距:为什么80%的项目未达到生产
人工智能执行差距:为什么80%的项目未达到生产
2025-06-12 08:58:25
到2028年,全球在AI和Genai的支出预计将达到6310亿美元,但许多组织努力将其野心转变为运营成功。尽管超过80%的提案阶段中有许多生成的AI项目,但只有18%的企业成功地将20多个模型部署到了生产中。主要挑战包括零散的系统,依赖手动流程,缺乏标准化以及罕见的企业级别的监督。高性能组织实施标准化的流程,维护中央库存,使用自动治理检查点并确保端到端的可追溯性。全面的AI治理提高了运营效率和业务成果,从而可以提高价值的时间和增加利益相关者的信心。企业应优先考虑其当前状态,标准化工作流程,投资整合并建立企业监督以应对这些挑战。