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AI，裁员，生产力和Klarna效应
2025-08-23 15:34:58
雇主越来越多地将对AI的模糊引用作为裁员的理由，像Klarna这样的一些公司领导着宣布AI-Driven主要裁员的裁员，只是在后来撤销了他们的立场。这种现象被称为“ klarna效应”。一些专家警告不要高估当前的人工智能功能，并警告削减初级雇员可能会损害长期专业知识的发展。AWS首席执行官马特·加曼（Matt Garman）建议不要过早采用AI，从而强调了雇主的潜在风险。
雇主越来越多地将对AI的模糊引用作为裁员的理由，像Klarna这样的一些公司领导着宣布AI-Driven主要裁员的裁员，只是在后来撤销了他们的立场。这种现象被称为“ klarna效应”。一些专家警告不要高估当前的人工智能功能，并警告削减初级雇员可能会损害长期专业知识的发展。AWS首席执行官马特·加曼（Matt Garman）建议不要过早采用AI，从而强调了雇主的潜在风险。
AI泡沫是否即将破裂 - 将股票市场送入自由落体？|菲利普·伊曼（Phillip Inman）
2025-08-23 15:01:00
人们担心即将来临的股市崩溃，特别是由于对人工智能（AI）的乐观情绪的减少，尤其是在美国科技股中。最近的下降可能标志着负面性能的更广泛的趋势，让人联想到2000年互联网气泡破裂。美联储主席杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）试图通过指出潜在的降低利率，解决通货膨胀和经济不确定性来缓解担忧。但是，许多以AI为重点的公司尚未看到其投资的财务回报，从而引发了有关高估的疑问。尽管有风险，主要科技公司的重要AI投资表明了长期利益，这可能使他们能够从低迷期间的投机业务中获得创新。
人们担心即将来临的股市崩溃，特别是由于对人工智能（AI）的乐观情绪的减少，尤其是在美国科技股中。最近的下降可能标志着负面性能的更广泛的趋势，让人联想到2000年互联网气泡破裂。美联储主席杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）试图通过指出潜在的降低利率，解决通货膨胀和经济不确定性来缓解担忧。但是，许多以AI为重点的公司尚未看到其投资的财务回报，从而引发了有关高估的疑问。尽管有风险，主要科技公司的重要AI投资表明了长期利益，这可能使他们能够从低迷期间的投机业务中获得创新。
具有搜索能力的AI代理可能会在基准测试中作弊
2025-08-23 14:32:00
AI的研究人员发现，基于搜索的AI模型可以通过直接从在线来源获取答案而不是将其推理为基准测试中作弊。该现象被称为“搜索时间数据污染”（STC），该论文在AI型AI网站上发表的论文中被称为“搜索时间污染”。这项研究重点是困惑，发现基于搜索的模型中约有3％的问题访问了HuggingFace以找到正确的答案。当访问受到限制时，准确性下降了约15％。这引起了人们对模型具有在线访问功能时AI基准评估的完整性和可靠性的担忧。
AI的研究人员发现，基于搜索的AI模型可以通过直接从在线来源获取答案而不是将其推理为基准测试中作弊。该现象被称为“搜索时间数据污染”（STC），该论文在AI型AI网站上发表的论文中被称为“搜索时间污染”。这项研究重点是困惑，发现基于搜索的模型中约有3％的问题访问了HuggingFace以找到正确的答案。当访问受到限制时，准确性下降了约15％。这引起了人们对模型具有在线访问功能时AI基准评估的完整性和可靠性的担忧。
AI如何为代理人“降低学习曲线”
2025-08-23 14:31:50
Rechat的创始人兼首席执行官Shayan Hamidi讨论了房地产行业对AI技术的采用日益增长。Rechat成立于2015年，从代理商的“超级应用程序”演变为AI驱动的平台，该平台在内，包括营销工具，CRM，交易管理和AI助理名为Lucy。Hamidi强调，由于高利率和库存较低，代理商的市场越来越有竞争力，代理商必须接受AI的必要性。他建议房地产专业人员将职业视为全职承诺和长期投资，以在这个充满挑战的环境中蓬勃发展。
Rechat的创始人兼首席执行官Shayan Hamidi讨论了房地产行业对AI技术的采用日益增长。Rechat成立于2015年，从代理商的“超级应用程序”演变为AI驱动的平台，该平台在内，包括营销工具，CRM，交易管理和AI助理名为Lucy。Hamidi强调，由于高利率和库存较低，代理商的市场越来越有竞争力，代理商必须接受AI的必要性。他建议房地产专业人员将职业视为全职承诺和长期投资，以在这个充满挑战的环境中蓬勃发展。
下一个人工智能（AI）进化可能会发送此量子计算股票飙升
2025-08-23 14:24:00
当前的人工智能应用程序正在推动基于硅的传统计算的限制。量子计算机，利用量子位而不是二进制位，有望在处理常规系统困难的复杂问题方面有重大改进，尤其是对于AI的繁重计算需求。一家著名的量子计算公司量子计算（QUBT）由于其独特的光子量子技术而在室温下运行，并且比竞争对手提供了成本优势，因此正在成为潜在的赢家。该公司的Dirac-3系统的价格约为300,000美元，而Rigetti的系统为100万美元，使其更容易访问和负担得起。尽管围绕量子计算的新颖性和不确定性，但其潜在价值还是由NASA和Los Alamos国家实验室等机构认可的。但是，广泛采用需要进一步的发展和对实际应用的清晰了解。预计量子光子市场的市场将在未来十年中显着增长，并为投资者带来风险。
当前的人工智能应用程序正在推动基于硅的传统计算的限制。量子计算机，利用量子位而不是二进制位，有望在处理常规系统困难的复杂问题方面有重大改进，尤其是对于AI的繁重计算需求。一家著名的量子计算公司量子计算（QUBT）由于其独特的光子量子技术而在室温下运行，并且比竞争对手提供了成本优势，因此正在成为潜在的赢家。该公司的Dirac-3系统的价格约为300,000美元，而Rigetti的系统为100万美元，使其更容易访问和负担得起。尽管围绕量子计算的新颖性和不确定性，但其潜在价值还是由NASA和Los Alamos国家实验室等机构认可的。但是，广泛采用需要进一步的发展和对实际应用的清晰了解。预计量子光子市场的市场将在未来十年中显着增长，并为投资者带来风险。
直播：证人机器人在第27届中国机器人和人工智能竞赛中征服挑战
2025-08-23 13:36:37
第27届中国机器人技术和人工智能竞赛的全国决赛将于8月24日在Hefei举行，其中49多名大学的800多名学生提供了近200个全尺寸的人形机器人。机器人展示了自主导航，避免智能障碍物以及没有遥控器的材料处理。
第27届中国机器人技术和人工智能竞赛的全国决赛将于8月24日在Hefei举行，其中49多名大学的800多名学生提供了近200个全尺寸的人形机器人。机器人展示了自主导航，避免智能障碍物以及没有遥控器的材料处理。
使用机器学习间电位预测镍 - 山基随机合金中的氢扩散
2025-08-23 13:01:01
*通信材料 *的本文讨论了机器学习的原子间潜能来预测镍曼加尼斯随机合金（NI-MN）中的氢扩散。以下是本文的摘要和要点：＃＃＃ 概括：作者开发了一种机器学习的原子间潜力，以预测Ni-MN随机合金中的氢扩散。他们利用这种潜力模拟氢扩散行为，将其结果与实验数据进行了比较。该研究旨在了解氢如何在复杂合金系统中扩散与氢和工业应用相关的氢。###关键点：1。** ML潜力的发展：** - 机器学习的原子间潜力是专门针对Ni-MN随机合金开发的。 - 这种潜力允许精确模拟原子相互作用，包括涉及氢原子的相互作用。2。**仿真方法：** - 进行分子动力学（MD）模拟，以研究Ni-MN合金中氢的扩散行为。 - Ni和Mn原子的各种浓度和构型被认为了解它们对氢迁移率的影响。3。**与实验的比较：** - 将氢扩散系数的模拟结果与文献的实验数据进行了比较。 - 发现了良好的协议，验证了ML电位的准确性。4。**合金元素的影响：** - 该研究揭示了Ni和MN的不同浓度和排列如何影响合金基质中的氢迁移率。 - 鉴定出氢捕获和扩散位点的特定机制。5。**对工业应用的影响：** - 了解Ni-MN合金中的氢扩散对于设计具有改善工业应用中氢含量的抗性的材料至关重要。 - 这些发现可以告知针对氢储存的新合金或氢相互作用起着关键作用的其他用途的开发。###贡献： - ** Kazuma ITO：**概念化，方法论，软件开发，数据分析，编写原始草案，可视化和调查。 - ** Naoki Matsumura，Yuto Iwasaki，Yasufumi Sakai：**为软件开发和方法学方面做出了贡献。 - ** Misaho Yamamura，Tomohiko Omura，Junichiro Yamabe，Hisao Matsunaga：**提供了相对于实验数据的解释结果的专业知识，并有助于手稿编辑。###道德和致谢：作者没有宣称没有竞争利益。这项研究得到了Riken的HPCI系统研究项目和随附的用户支持计划提供的计算资源的支持。这项工作突出了机器学习潜力在预测复杂扩散行为方面的实用性，提供了对基本科学理解和涉及氢气的实用工业应用具有有价值的见解。
*通信材料 *的本文讨论了机器学习的原子间潜能来预测镍曼加尼斯随机合金（NI-MN）中的氢扩散。以下是本文的摘要和要点：＃＃＃ 概括：作者开发了一种机器学习的原子间潜力，以预测Ni-MN随机合金中的氢扩散。他们利用这种潜力模拟氢扩散行为，将其结果与实验数据进行了比较。该研究旨在了解氢如何在复杂合金系统中扩散与氢和工业应用相关的氢。###关键点：1。** ML潜力的发展：** - 机器学习的原子间潜力是专门针对Ni-MN随机合金开发的。 - 这种潜力允许精确模拟原子相互作用，包括涉及氢原子的相互作用。2。**仿真方法：** - 进行分子动力学（MD）模拟，以研究Ni-MN合金中氢的扩散行为。 - Ni和Mn原子的各种浓度和构型被认为了解它们对氢迁移率的影响。3。**与实验的比较：** - 将氢扩散系数的模拟结果与文献的实验数据进行了比较。 - 发现了良好的协议，验证了ML电位的准确性。4。**合金元素的影响：** - 该研究揭示了Ni和MN的不同浓度和排列如何影响合金基质中的氢迁移率。 - 鉴定出氢捕获和扩散位点的特定机制。5。**对工业应用的影响：** - 了解Ni-MN合金中的氢扩散对于设计具有改善工业应用中氢含量的抗性的材料至关重要。 - 这些发现可以告知针对氢储存的新合金或氢相互作用起着关键作用的其他用途的开发。###贡献： - ** Kazuma ITO：**概念化，方法论，软件开发，数据分析，编写原始草案，可视化和调查。 - ** Naoki Matsumura，Yuto Iwasaki，Yasufumi Sakai：**为软件开发和方法学方面做出了贡献。 - ** Misaho Yamamura，Tomohiko Omura，Junichiro Yamabe，Hisao Matsunaga：**提供了相对于实验数据的解释结果的专业知识，并有助于手稿编辑。###道德和致谢：作者没有宣称没有竞争利益。这项研究得到了Riken的HPCI系统研究项目和随附的用户支持计划提供的计算资源的支持。这项工作突出了机器学习潜力在预测复杂扩散行为方面的实用性，提供了对基本科学理解和涉及氢气的实用工业应用具有有价值的见解。
AI =亚洲情报？中国人才现在为美国人工智会提供了能力，但是多长时间？
2025-08-23 12:50:00
中国的研究人员Shengjia Zhao，Shuchao Bi，Jiahui Yu和Hongyu Ren于2023年初从Openai转移到Meta的超级智能实验室，据报道获得了9个数字的补偿包。这一举动突出了全球人力人才的竞争，尤其是在美国科技巨头和中国公司之间。Meta团队由Alexandr Wang领导，Alexandr Wang的创业公司以143亿美元的价格收购，使他成为最年轻的亿万富翁之一。达米安·马（Damien MA）的研究表明，尽管美国拥有57％的精英AI研究人员（与中国的12％相比），但中国拥有近一半的全球AI人才。这一转变导致对美国中国 - 奥丁研究人员的审查和签证限制增加，促使一些人由于有吸引力的资金机会和民族骄傲而返回或加入中国公司。
中国的研究人员Shengjia Zhao，Shuchao Bi，Jiahui Yu和Hongyu Ren于2023年初从Openai转移到Meta的超级智能实验室，据报道获得了9个数字的补偿包。这一举动突出了全球人力人才的竞争，尤其是在美国科技巨头和中国公司之间。Meta团队由Alexandr Wang领导，Alexandr Wang的创业公司以143亿美元的价格收购，使他成为最年轻的亿万富翁之一。达米安·马（Damien MA）的研究表明，尽管美国拥有57％的精英AI研究人员（与中国的12％相比），但中国拥有近一半的全球AI人才。这一转变导致对美国中国 - 奥丁研究人员的审查和签证限制增加，促使一些人由于有吸引力的资金机会和民族骄傲而返回或加入中国公司。
沙特阿拉伯大修学校课程，包括AI，网络安全，新学年的旅游学科
2025-08-23 12:07:05
沙特阿拉伯的意大利美食爱好者将体验一个新的烹饪目的地，因为Qatif准备欢迎年轻的沙特厨师Ali al-Jishi欢迎其第一家精致的餐厅Osteria Dal Nonno。Al-Jishi计划在著名的厨师Francesco Gasbarro的厨师Francesco Gasbarro培训中，并接受了严格的烹饪教育，al-Jishi计划在三个月内开设餐厅，提供正宗的意大利美食，完全是从头开始制作的。菜单上的菜肴包括Gnudi，Manzo和慢煮的牛肉脸颊，以及带有意大利风味的传统早餐选择。Al-Jishi强调当地人才，旨在为Qatif的增长做出贡献，同时为当地人提供高端用餐体验。
沙特阿拉伯的意大利美食爱好者将体验一个新的烹饪目的地，因为Qatif准备欢迎年轻的沙特厨师Ali al-Jishi欢迎其第一家精致的餐厅Osteria Dal Nonno。Al-Jishi计划在著名的厨师Francesco Gasbarro的厨师Francesco Gasbarro培训中，并接受了严格的烹饪教育，al-Jishi计划在三个月内开设餐厅，提供正宗的意大利美食，完全是从头开始制作的。菜单上的菜肴包括Gnudi，Manzo和慢煮的牛肉脸颊，以及带有意大利风味的传统早餐选择。Al-Jishi强调当地人才，旨在为Qatif的增长做出贡献，同时为当地人提供高端用餐体验。
Meta正在许可Midjourney的AI图像和视频技术
2025-08-23 12:00:12
Meta与Midjourney合作，为未来的模型和产品许可其“美学技术”，旨在与Openai的Sora和Google的VEO等竞争对手竞争。Meta的首席AI官Alexandr Wang强调了与行业领导者合作在AI创新方面取得卓越成就的重要性。该合作伙伴关系强调了Meta通过战略收购和协作来提高其在AI领域的地位的战略。
Meta与Midjourney合作，为未来的模型和产品许可其“美学技术”，旨在与Openai的Sora和Google的VEO等竞争对手竞争。Meta的首席AI官Alexandr Wang强调了与行业领导者合作在AI创新方面取得卓越成就的重要性。该合作伙伴关系强调了Meta通过战略收购和协作来提高其在AI领域的地位的战略。