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2025-08-23 01:12:00
2025-08-23 00:09:58
独家：Databricks在AI Agent Push中购买红oia支持的Tecton
2025-08-22 23:10:59
Databricks将收购由红杉资本和Kleiner Perkins支持的机器学习初创公司Tecton，以扩展其AI代理产品。未公开的交易旨在为企业客户提供全面的AI构建工具。Tecton的软件促进了低潜伏期的大规模数据分析和部署。Databricks首席执行官Ali Ghodsi强调了整合Tecton技术在减少AI应用程序中的响应时间的重要性，这是开发交互式服务的企业的关键问题。此次收购是基于Databricks通过对风险投资的初创公司进行战略投资来加强其AI平台的策略的基础。
Databricks将收购由红杉资本和Kleiner Perkins支持的机器学习初创公司Tecton，以扩展其AI代理产品。未公开的交易旨在为企业客户提供全面的AI构建工具。Tecton的软件促进了低潜伏期的大规模数据分析和部署。Databricks首席执行官Ali Ghodsi强调了整合Tecton技术在减少AI应用程序中的响应时间的重要性，这是开发交互式服务的企业的关键问题。此次收购是基于Databricks通过对风险投资的初创公司进行战略投资来加强其AI平台的策略的基础。
PCSD用AI生成他的照片后被确定的人
2025-08-22 22:53:06
皮马县警长部门确定了一个人，其AI生成的形象本月初发布为55岁的罗纳德·伍尔夫（Ronald Woolf）。该案被调查为2024年12月的凶杀案，此前可能是在伍尔夫（Woolf）的遗体附近发现了圣华金（San Joaquin Trail）的遗体。侦探佩德罗·卡兰科（Pedro Carranco）使用chatgpt产生了死者的更现实的图像，而不是先前的草图，从而在几天内导致识别，并突出了AI在解决冷案例中的潜力。
皮马县警长部门确定了一个人，其AI生成的形象本月初发布为55岁的罗纳德·伍尔夫（Ronald Woolf）。该案被调查为2024年12月的凶杀案，此前可能是在伍尔夫（Woolf）的遗体附近发现了圣华金（San Joaquin Trail）的遗体。侦探佩德罗·卡兰科（Pedro Carranco）使用chatgpt产生了死者的更现实的图像，而不是先前的草图，从而在几天内导致识别，并突出了AI在解决冷案例中的潜力。
AI爱好者为失去Chatgpt的旧模特而感到悲伤：“就像对我认识的人说再见’
2025-08-22 22:47:00
瑞典软件开发人员Linn Vailt与AI Companion Chatgpt建立了情感联系，她将其用于创意协作和个人发泄。Openai最近对GPT-5更新的更新改变了Chatgpt的个性，对与AI同伴建立了深厚纽带的用户感到沮丧。有些人感到损失类似于对变化的悲伤，而另一些人则发现这很困难但熟悉，类似于其他平台上的更新。这些互动凸显了人们对人工智能对情感支持和友谊的日益依赖，促使人们讨论了OpenAI等公司在管理用户期望以及与AI技术关系的关系的责任。l
瑞典软件开发人员Linn Vailt与AI Companion Chatgpt建立了情感联系，她将其用于创意协作和个人发泄。Openai最近对GPT-5更新的更新改变了Chatgpt的个性，对与AI同伴建立了深厚纽带的用户感到沮丧。有些人感到损失类似于对变化的悲伤，而另一些人则发现这很困难但熟悉，类似于其他平台上的更新。这些互动凸显了人们对人工智能对情感支持和友谊的日益依赖，促使人们讨论了OpenAI等公司在管理用户期望以及与AI技术关系的关系的责任。l
2025-08-22 22:13:56
College student’s “time travel” AI experiment accidentally outputs real 1834 history A hobbyist developer created an AI model trained on Victorian-era English texts and意外地发现该模型生成的内容提及了1834年伦敦的真实抗议活动。Reddit用户Hayk Grigorian开发的TimeCapsuleLLM在输入“1834年”后，自动生成了关于伦敦街头抗议的信息，并提到了Lord Palmerston，经验证，这些事件确实发生过。此项目是探索历史语言模型（HLLMs）的一部分，旨在捕捉过去时代的语言模式和思维方式。 A hobbyist developer building AI language models that speak Victorian-era English "just for fun" got an unexpected history lesson this week when his latest creation mentioned real protests from 1834 Londonâevents the developer didn't know had actually happened until he Googled them. "I was interested to see if a protest had actually occurred in 1834 London and it really did happen," wrote Reddit user Hayk Grigorian, who is a computer science student at Muhlenberg College in Pennsylvania. For the past month, Grigorian has been developing what he calls TimeCapsuleLLM , a small AI language model (like a pint-sized distant cousin to ChatGPT) which has been trained entirely on texts from 1800â1875 London. Grigorian wants to capture an authentic Victorian voice in the AI model's outputs. As a result, the AI model ends up spitting out text that's heavy with biblical references and period-appropriate rhetorical excess. Grigorian's project joins a growing field of researchers exploring what some call " Historical Large Language Models " (HLLMs) if they feature a larger base model than the small one Grigorian is using. Similar projects include MonadGPT , which was trained on 11,000 texts from 1400 to 1700 CE that can discuss topics using 17th-century knowledge frameworks, and XunziALLM , which generates classical Chinese poetry following ancient formal rules. These models offer researchers a chance to interact with the linguistic patterns and thought processes of past eras. According to Grigorian, TimeCapsuleLLM's most intriguing recent output emerged from a simple test. When he prompted it with "It was the year of our Lord 1834," the AI modelâwhich is trained to continue text from wherever a user leaves offâgenerated the following: It was the year of our Lord 1834 and the streets of London were filled with protest and petition. The cause, as many re counted, was not bound in the way of private, but having taken up the same day in the day of Lord Palmerston, the public will receive a short statement of the difficulties under which the day of law has reached us. It is a matter of deep regret, that the present events in the history of the world are clear, and consequently will be'known. It is not true that the very men who first settled in the Gospel at Jerusalem should have so extensive and so interesting a record of the prosperity and prosperity Curious about the accuracy, Grigorian did some fact-checking. "The output also brought up Lord Palmerston," he wrote, "and after a google search I learned that his actions resulted in the 1834 protests."
College student’s “time travel” AI experiment accidentally outputs real 1834 history A hobbyist developer created an AI model trained on Victorian-era English texts and意外地发现该模型生成的内容提及了1834年伦敦的真实抗议活动。Reddit用户Hayk Grigorian开发的TimeCapsuleLLM在输入“1834年”后，自动生成了关于伦敦街头抗议的信息，并提到了Lord Palmerston，经验证，这些事件确实发生过。此项目是探索历史语言模型（HLLMs）的一部分，旨在捕捉过去时代的语言模式和思维方式。 A hobbyist developer building AI language models that speak Victorian-era English "just for fun" got an unexpected history lesson this week when his latest creation mentioned real protests from 1834 Londonâevents the developer didn't know had actually happened until he Googled them. "I was interested to see if a protest had actually occurred in 1834 London and it really did happen," wrote Reddit user Hayk Grigorian, who is a computer science student at Muhlenberg College in Pennsylvania. For the past month, Grigorian has been developing what he calls TimeCapsuleLLM , a small AI language model (like a pint-sized distant cousin to ChatGPT) which has been trained entirely on texts from 1800â1875 London. Grigorian wants to capture an authentic Victorian voice in the AI model's outputs. As a result, the AI model ends up spitting out text that's heavy with biblical references and period-appropriate rhetorical excess. Grigorian's project joins a growing field of researchers exploring what some call " Historical Large Language Models " (HLLMs) if they feature a larger base model than the small one Grigorian is using. Similar projects include MonadGPT , which was trained on 11,000 texts from 1400 to 1700 CE that can discuss topics using 17th-century knowledge frameworks, and XunziALLM , which generates classical Chinese poetry following ancient formal rules. These models offer researchers a chance to interact with the linguistic patterns and thought processes of past eras. According to Grigorian, TimeCapsuleLLM's most intriguing recent output emerged from a simple test. When he prompted it with "It was the year of our Lord 1834," the AI modelâwhich is trained to continue text from wherever a user leaves offâgenerated the following: It was the year of our Lord 1834 and the streets of London were filled with protest and petition. The cause, as many re counted, was not bound in the way of private, but having taken up the same day in the day of Lord Palmerston, the public will receive a short statement of the difficulties under which the day of law has reached us. It is a matter of deep regret, that the present events in the history of the world are clear, and consequently will be'known. It is not true that the very men who first settled in the Gospel at Jerusalem should have so extensive and so interesting a record of the prosperity and prosperity Curious about the accuracy, Grigorian did some fact-checking. "The output also brought up Lord Palmerston," he wrote, "and after a google search I learned that his actions resulted in the 1834 protests."
医学分类作为AI伦理基准
2025-08-22 22:00:14
Nathalie Maria Kirch，Konstantin Hebenstreit和Matthias Samwald的研究论文题为“医学分类为AI伦理基准”。作者进行了实验，涉及使用基于JumpStart方法的一组儿科灾难分类训练方案对各种LLM进行测试。他们的目标是开发AI伦理基准，以评估这些模型如何应对医疗紧急情况下通常遇到的复杂伦理困境的能力。###研究论文的要点＃＃＃＃ 介绍 - 本文介绍了医学分类的概念，作为评估LLMS的道德行为和决策能力的新方法。 - 分类涉及在紧急情况下确定患者护理的优先级，这通常需要在时间压力下做出艰难的道德决定。####方法论1。**方案开发**： - 利用伊利诺伊州EMSC的JumpstartMethod的小儿灾难分类培训场景，为AI评估创造了一系列全面的道德困境。2。**模型评估**： - 使用这些分诊情景测试了几种大型语言模型，评估了它们如何处理在关键情况下的道德权衡和决策。＃＃＃＃ 结果 - 研究发现，在医疗紧急情况下做出道德上正确的决策时，不同的LLM表现出不同水平的水平。 - 观察到一些模型根据年龄或生存的可能性等标准将某些患者优先于其他患者，这在道德上可能是值得怀疑的。 - 专有和开源AI系统之间的性能有显着差异。＃＃＃＃ 讨论 - **道德权衡**：作者讨论了分类场景如何强调医疗紧急情况下固有的道德权衡，从而挑战了模型以公平平衡资源分配。 - **模型偏见**：某些LLM中发现的偏见可能导致某些患者群体不公平或不道德治疗。 - **局限性和未来工作**：与使用并建议扩展基准的途径相关的公认限制，以涵盖医疗AI中更广泛的道德考虑因素。＃＃＃＃ 结论 - 本文结论是强调使用现实世界中的伦理困境的重要性，以测试和改善AI系统。 - 建议这样的基准可以在推进更符合道德和可靠的人工智能解决方案的医疗保健应用方面发挥至关重要的作用。###意义和含义Kirch，Hebenstreit和Samwald提出的工作通过引入医学分类场景作为一种严格的方法来评估LLMS中的道德决策能力，从而为AI伦理领域做出了重大贡献。这种方法不仅提供了有关这些模型如何应对复杂道德困境的见解，还为开发更全面的基准铺平了道路，这些基准可以在道德考虑至关重要的不同领域中使用。###参考和引文该论文包括对相关研究的详细参考，包括大型语言模型安全培训（Wei等，2023），Black-Box越狱（Shah等，2023）和Machiavelli基准测试，以衡量AI系统中奖励和道德行为之间的权衡取舍（Pan等，20233）。此外，它引用了对不同国家 /地区使用的分类量表的验证研究，以确保情景普遍适用。###致谢作者感谢AI安全中心的支持，该中心为进行这些实验提供了必不可少的计算资源。这项研究是将道德考虑因素整合到旨在用于医疗保健和其他关键领域的高级AI系统的评估和开发中的重要一步。介绍
Nathalie Maria Kirch，Konstantin Hebenstreit和Matthias Samwald的研究论文题为“医学分类为AI伦理基准”。作者进行了实验，涉及使用基于JumpStart方法的一组儿科灾难分类训练方案对各种LLM进行测试。他们的目标是开发AI伦理基准，以评估这些模型如何应对医疗紧急情况下通常遇到的复杂伦理困境的能力。###研究论文的要点＃＃＃＃ 介绍 - 本文介绍了医学分类的概念，作为评估LLMS的道德行为和决策能力的新方法。 - 分类涉及在紧急情况下确定患者护理的优先级，这通常需要在时间压力下做出艰难的道德决定。####方法论1。**方案开发**： - 利用伊利诺伊州EMSC的JumpstartMethod的小儿灾难分类培训场景，为AI评估创造了一系列全面的道德困境。2。**模型评估**： - 使用这些分诊情景测试了几种大型语言模型，评估了它们如何处理在关键情况下的道德权衡和决策。＃＃＃＃ 结果 - 研究发现，在医疗紧急情况下做出道德上正确的决策时，不同的LLM表现出不同水平的水平。 - 观察到一些模型根据年龄或生存的可能性等标准将某些患者优先于其他患者，这在道德上可能是值得怀疑的。 - 专有和开源AI系统之间的性能有显着差异。＃＃＃＃ 讨论 - **道德权衡**：作者讨论了分类场景如何强调医疗紧急情况下固有的道德权衡，从而挑战了模型以公平平衡资源分配。 - **模型偏见**：某些LLM中发现的偏见可能导致某些患者群体不公平或不道德治疗。 - **局限性和未来工作**：与使用并建议扩展基准的途径相关的公认限制，以涵盖医疗AI中更广泛的道德考虑因素。＃＃＃＃ 结论 - 本文结论是强调使用现实世界中的伦理困境的重要性，以测试和改善AI系统。 - 建议这样的基准可以在推进更符合道德和可靠的人工智能解决方案的医疗保健应用方面发挥至关重要的作用。###意义和含义Kirch，Hebenstreit和Samwald提出的工作通过引入医学分类场景作为一种严格的方法来评估LLMS中的道德决策能力，从而为AI伦理领域做出了重大贡献。这种方法不仅提供了有关这些模型如何应对复杂道德困境的见解，还为开发更全面的基准铺平了道路，这些基准可以在道德考虑至关重要的不同领域中使用。###参考和引文该论文包括对相关研究的详细参考，包括大型语言模型安全培训（Wei等，2023），Black-Box越狱（Shah等，2023）和Machiavelli基准测试，以衡量AI系统中奖励和道德行为之间的权衡取舍（Pan等，20233）。此外，它引用了对不同国家 /地区使用的分类量表的验证研究，以确保情景普遍适用。###致谢作者感谢AI安全中心的支持，该中心为进行这些实验提供了必不可少的计算资源。这项研究是将道德考虑因素整合到旨在用于医疗保健和其他关键领域的高级AI系统的评估和开发中的重要一步。介绍
埃隆·马斯克（Elon Musk）瞄准了比尔·盖茨（Bill Gates）的Microsoft，并带有新的AI Venture“ Macrohard”
2025-08-22 21:58:38
特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布，尽管轴距较长的轴距和额外的乘客空间，但新型Model Y L型可能不会在美国发布。批评家认为，鉴于消费者对更大的电动SUV的需求，这是一个错过的机会。尽管特斯拉专注于自主技术，但有些人认为Model Y L仍然会卖得很好，特别是为需要额外空间的家庭提供迎合。怀疑论围绕着马斯克的声明，许多人推测这可能是避免吞噬当前模型y销售而不是确定计划的战略举措。
特斯拉的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）宣布，尽管轴距较长的轴距和额外的乘客空间，但新型Model Y L型可能不会在美国发布。批评家认为，鉴于消费者对更大的电动SUV的需求，这是一个错过的机会。尽管特斯拉专注于自主技术，但有些人认为Model Y L仍然会卖得很好，特别是为需要额外空间的家庭提供迎合。怀疑论围绕着马斯克的声明，许多人推测这可能是避免吞噬当前模型y销售而不是确定计划的战略举措。
与Midjourney的Meta合作伙伴在AI图像和视频模型上|TechCrunch
2025-08-22 21:41:31
Meta正在与Midjourney合作，以许可其AI图像和视频生成技术。Meta的首席AI官Alexandr Wang宣布，这项合作旨在将Midjourney的技术集成到未来的AI模型和产品中，从而帮助Meta与OpenAI和Google等行业领导者竞争。这种合作伙伴关系是Meta更广泛的战略的一部分，该战略是投资人才，计算资源和战略联盟的一部分。较早的交易包括AI规模的140亿美元投资和Play AI的收购。尽管以前关于收购Midjourney的讨论，但根据该许可协议，该公司将保持独立。元是与Midjourney合作
Meta正在与Midjourney合作，以许可其AI图像和视频生成技术。Meta的首席AI官Alexandr Wang宣布，这项合作旨在将Midjourney的技术集成到未来的AI模型和产品中，从而帮助Meta与OpenAI和Google等行业领导者竞争。这种合作伙伴关系是Meta更广泛的战略的一部分，该战略是投资人才，计算资源和战略联盟的一部分。较早的交易包括AI规模的140亿美元投资和Play AI的收购。尽管以前关于收购Midjourney的讨论，但根据该许可协议，该公司将保持独立。元是与Midjourney合作
随着特朗普在大型企业中发挥更多的权力，美国在英特尔拥有10％的股份
2025-08-22 21:29:57
特朗普政府使用《筹码和科学法》和《安全飞地计划》的赠款，已收购了英特尔10％的股份，将股票的评价约为110亿美元。此举旨在在与中国在AI技术方面的竞争中增强美国对半导体生产的控制。尽管担心政府对私营企业的影响，但一些民主党人出于国家安全原因支持行动。
特朗普政府使用《筹码和科学法》和《安全飞地计划》的赠款，已收购了英特尔10％的股份，将股票的评价约为110亿美元。此举旨在在与中国在AI技术方面的竞争中增强美国对半导体生产的控制。尽管担心政府对私营企业的影响，但一些民主党人出于国家安全原因支持行动。