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亚马逊，元，Uber，人类和其他人在美国AI行动计划中想要什么|pymnts.com
2025-04-26 00:10:55
科技巨头和AI初创公司正在为白宫的AI行动计划提供意见。主要要求包括统一的联邦和州AI法规，增加了AI操作的电力以及更严格的芯片出口控制。像亚马逊，人类，Meta，Microsoft，Mismtral AI，Uber，Crowdstrike和JPMorgan Chase等公司提交了旨在促进创新的详细建议，同时解决了安全问题。Openai和Google对娱乐行业的批评呼吁公平利用受版权保护的内容。该提交的意见凸显了需要一致的监管框架和大量基础设施投资以支持AI增长。
科技巨头和AI初创公司正在为白宫的AI行动计划提供意见。主要要求包括统一的联邦和州AI法规，增加了AI操作的电力以及更严格的芯片出口控制。像亚马逊，人类，Meta，Microsoft，Mismtral AI，Uber，Crowdstrike和JPMorgan Chase等公司提交了旨在促进创新的详细建议，同时解决了安全问题。Openai和Google对娱乐行业的批评呼吁公平利用受版权保护的内容。该提交的意见凸显了需要一致的监管框架和大量基础设施投资以支持AI增长。
Baidu通过发行最新的AI模型来提高赌注
2025-04-26 00:10:00
百度在其年度AI开发人员会议上推出了其最新的大型语言模型Ernie 4.5 Turbo和深入思考模型Ernie X1 Turbo，强调了增强的多模式能力，更强的推理技能和降低的成本。联合创始人罗宾·李（Robin Li）强调了多模式模型对仅文本模型的重要性越来越重要，并强调需要降低成本，以促进各个行业的更广泛的AI应用。Baidu还推出了一个名为Xinxiang的多代理协作应用程序，能够解决法律咨询和旅行计划等复杂问题。分析师称赞这些进步是加速AI在中国采用并促进技术独立性的关键步骤。
百度在其年度AI开发人员会议上推出了其最新的大型语言模型Ernie 4.5 Turbo和深入思考模型Ernie X1 Turbo，强调了增强的多模式能力，更强的推理技能和降低的成本。联合创始人罗宾·李（Robin Li）强调了多模式模型对仅文本模型的重要性越来越重要，并强调需要降低成本，以促进各个行业的更广泛的AI应用。Baidu还推出了一个名为Xinxiang的多代理协作应用程序，能够解决法律咨询和旅行计划等复杂问题。分析师称赞这些进步是加速AI在中国采用并促进技术独立性的关键步骤。
电池X金属宣布战略协议，以推动美国内华达州内华达州关键电池金属的探索
2025-04-26 00:01:38
电池X金属和Terradx将推出一家AI驱动的合资企业，用于在美国内华达州探索电池金属。合资企业将利用先进的机器学习来确定锂，钴，石墨等的高概率目标。该计划与电池X金属的集成策略保持一致，该策略的重点是勘探，回收和延长电池寿命。鉴于该州在国内锂的生产和储备中的主导地位，内华达州的选择丰富的地质资源和对美国电池金属独立性的战略意义之所以选择。
电池X金属和Terradx将推出一家AI驱动的合资企业，用于在美国内华达州探索电池金属。合资企业将利用先进的机器学习来确定锂，钴，石墨等的高概率目标。该计划与电池X金属的集成策略保持一致，该策略的重点是勘探，回收和延长电池寿命。鉴于该州在国内锂的生产和储备中的主导地位，内华达州的选择丰富的地质资源和对美国电池金属独立性的战略意义之所以选择。
Mypillow首席执行官的律师在法官烧烤后，在法律档案中使用AI，在法庭上感到尴尬
2025-04-25 23:20:08
科罗拉多州的一名法官在提交了一份据称使用人工智能（AI）产生的错误的法院文件后，批评了Mypillow首席执行官Mike Lindell的律师。该文件是对前自治领投票服务员工埃里克·库默（Eric Coomer）博士提起的诉讼的回应，后者指责林德尔（Lindell）对他发表了虚假陈述。Nina Y. Wang法官命令Lindell的律师解释为什么由于备案中的错误而不应对他们或其客户施加制裁。
科罗拉多州的一名法官在提交了一份据称使用人工智能（AI）产生的错误的法院文件后，批评了Mypillow首席执行官Mike Lindell的律师。该文件是对前自治领投票服务员工埃里克·库默（Eric Coomer）博士提起的诉讼的回应，后者指责林德尔（Lindell）对他发表了虚假陈述。Nina Y. Wang法官命令Lindell的律师解释为什么由于备案中的错误而不应对他们或其客户施加制裁。
ASML持有N.V.（ASML）：在AI股票中会飙升
2025-04-25 22:41:23
本文讨论了在表现出色的AI股票列表的背景下，ASML持有N.V.的潜力。它强调了AI在日常生活和业务运营中的重要性日益重要，为投资者提供了机会。尽管最近的市场弱点，但阿肯色州投资公司（Ark Invest）的凯茜·伍德（Cathie Wood）仍然对AI看涨，这强调了其长期增长潜力类似于早期的互联网发展。她对医疗保健应用，尤其是测序技术特别乐观。该文章还涵盖了生成AI的兴起以及技术巨头之间在开发大型语言模型（LLMS）的高性能芯片和软件方面的竞争格局，未来的企业数据应用程序将其视为主要的未开发机会。
本文讨论了在表现出色的AI股票列表的背景下，ASML持有N.V.的潜力。它强调了AI在日常生活和业务运营中的重要性日益重要，为投资者提供了机会。尽管最近的市场弱点，但阿肯色州投资公司（Ark Invest）的凯茜·伍德（Cathie Wood）仍然对AI看涨，这强调了其长期增长潜力类似于早期的互联网发展。她对医疗保健应用，尤其是测序技术特别乐观。该文章还涵盖了生成AI的兴起以及技术巨头之间在开发大型语言模型（LLMS）的高性能芯片和软件方面的竞争格局，未来的企业数据应用程序将其视为主要的未开发机会。
高级微型设备（AMD）：在AI股票中
2025-04-25 22:39:18
文章讨论了当前的AI股票状况，重点是高级微设备（AMD）及其对其他领先的AI公司的增长潜力。它强调了AI在日常生活和业务运营中的重要性越来越重要，为希望多样化或投资未来技术趋势的投资者提供了机会。尽管最近由于地缘政治紧张局势造成的市场弱点，但对该行业的长期收益仍然有乐观的态度。ARK Invest的Cathie Wood仍然对AI看涨，特别是在DNA测序技术等医疗保健应用中。该文章还涉及生成AI和大型语言模型（LLM）的重要性，技术巨头大量投资于高性能的芯片和软件，以为企业和消费者提供基本的AI解决方案。
文章讨论了当前的AI股票状况，重点是高级微设备（AMD）及其对其他领先的AI公司的增长潜力。它强调了AI在日常生活和业务运营中的重要性越来越重要，为希望多样化或投资未来技术趋势的投资者提供了机会。尽管最近由于地缘政治紧张局势造成的市场弱点，但对该行业的长期收益仍然有乐观的态度。ARK Invest的Cathie Wood仍然对AI看涨，特别是在DNA测序技术等医疗保健应用中。该文章还涉及生成AI和大型语言模型（LLM）的重要性，技术巨头大量投资于高性能的芯片和软件，以为企业和消费者提供基本的AI解决方案。
本周在AI中：Google扩展了AI和“生成鬼魂”即将到来|pymnts.com
2025-04-25 22:23:42
特斯拉（Tesla）的第一季度收入和收入不足以达到预期，促使首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）缩短了他参与政府效率部（DOGE）（DOGE），并更多地关注特斯拉。Google报道了强劲的Q1结果，并强调了AI的进步，双子座2.5个每月15亿个用户。AWS和Microsoft在宏观经济不确定性的情况下正在扩大数据中心计划。公司正在开发用于数字永生的AI工具，而一项研究表明Chatgpt显示出暴露于创伤性内容时的“焦虑”迹象。
特斯拉（Tesla）的第一季度收入和收入不足以达到预期，促使首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）缩短了他参与政府效率部（DOGE）（DOGE），并更多地关注特斯拉。Google报道了强劲的Q1结果，并强调了AI的进步，双子座2.5个每月15亿个用户。AWS和Microsoft在宏观经济不确定性的情况下正在扩大数据中心计划。公司正在开发用于数字永生的AI工具，而一项研究表明Chatgpt显示出暴露于创伤性内容时的“焦虑”迹象。
Liquid AI正在革新LLM，以在具有新的“ Hyena Edge”型号的智能手机等边缘设备上工作
2025-04-25 22:02:47
液体AI是一家从麻省理工学院开始的创业公司，宣布了“ Hyena Edge”，这是一种基于卷积的模型，该模型旨在用于边缘设备，与变压器模型相比，它有望更快，更快的存储器性能。在三星Galaxy S24 Ultra上测试了Hyena Edge，比其变压器对应物的潜伏期低约30％，记忆占地面积要小30％。接受了1000亿个令牌的培训，它在不牺牲预测质量的情况下以语言基准优于语言。Liquid AI计划开放源源鬣狗边缘和其他型号，旨在挑战变形金刚在实际环境中的主导地位。
液体AI是一家从麻省理工学院开始的创业公司，宣布了“ Hyena Edge”，这是一种基于卷积的模型，该模型旨在用于边缘设备，与变压器模型相比，它有望更快，更快的存储器性能。在三星Galaxy S24 Ultra上测试了Hyena Edge，比其变压器对应物的潜伏期低约30％，记忆占地面积要小30％。接受了1000亿个令牌的培训，它在不牺牲预测质量的情况下以语言基准优于语言。Liquid AI计划开放源源鬣狗边缘和其他型号，旨在挑战变形金刚在实际环境中的主导地位。
Gmail在Android平板电脑上获得滑块，AI在侧面
2025-04-25 21:58:50
Google正在为Android和iOS推出其Gmail移动应用程序的更新，包括设计更改，使用户可以更灵活地调整窗格大小，并通过侧栏中的新图像生成器访问Workspace用户的新图像生成器。该更新还包括材料设计3刷新iOS，将其与Android和Web版本对齐。此外，iOS上的Google日历现在支持创建和修改Android上的生日事件。
Google正在为Android和iOS推出其Gmail移动应用程序的更新，包括设计更改，使用户可以更灵活地调整窗格大小，并通过侧栏中的新图像生成器访问Workspace用户的新图像生成器。该更新还包括材料设计3刷新iOS，将其与Android和Web版本对齐。此外，iOS上的Google日历现在支持创建和修改Android上的生日事件。
新研究表明了为什么模拟推理AI模型尚未符合其计费
2025-04-25 21:43:09
您总结的研究突出了当前模拟推理（SR）模型的重大局限性，涉及真正的数学推理，尤其是在基于高级证明的数学的背景下。以下是一些关键的收获和未来研究的潜在方向：###关键要点1。**性能差距**： - SR模型在模式识别任务上表现出色，但在需要更深入的概念理解的新颖挑战方面挣扎。 - 他们常常无法识别自己的错误，并自信地提出了错误的解决方案。2。**培训限制**： - 性能差距源于这些模型的训练方式，而不是识别模式而不是发展深厚的推理技能。 - 模型可能会根据培训数据施加限制或过度笼统，从而导致陌生环境中的理由有缺陷。3。**推理时间计算缩放**： - 通过指导模型通过较小的，更有向的步骤来减少错误和修饰的技术，诸如经过思想链之类的技术提高了准确性。 - 但是，这并不等于真正的数学见解或理解。###未来研究的潜在方向1。**神经符号整合**： - 将基于神经网络的模型与符号推理引擎相结合可以帮助解决单独的模式匹配的局限性。 - 示例：DeepMind的字母测定法证明了将神经网络与符号AI的形式方法相结合的潜力。2。**证明验证技术**： - 开发更好的技术来验证和验证AI模型生成的证据可以提高其可靠性。 - 这可能涉及更严格的自符合性检查，以确保模型的推理与既定的数学原理保持一致。3。**符号推理引擎**： - 在SR模型中集成符号推理引擎可以为系统地构建逻辑参数提供一个框架。 - 这样的系统不太可能产生错误的证据，并且可以提高复杂的推理任务的准确性。4。**培训数据增强**： - 扩大培训数据集以包括更多多样化和具有挑战性的数学问题可以帮助建模更好地推广。 - 包括推动模式识别界限的示例可以鼓励更深入的概念理解。5。**模型架构创新**： - 探索以外的传统变压器系统以外的新模型体系结构可能会导致真正的推理能力的突破。 - 新的建筑设计可以更好地捕获和利用抽象的数学概念。6。**人类合作**： - 利用人类专业知识与AI一起可以帮助弥合当前能力与高级数学推理之间的差距。 - 混合方法在人类验证或完善AI生成的证明可以提高整体性能和可靠性的情况下。＃＃＃ 结论尽管SR模型在模式识别任务中表现出希望，但真正的数学推理仍然是一个重大挑战。未来的研究应着重于整合符号推理技术，改进证明验证方法以及探索创新的模型体系结构以克服这些局限性。神经符号系统具有解决当前AI方法在高级数学中的缺点的尤其有望。通过追求这些途径，研究人员可能能够开发出更有能力和可靠的AI系统，这些系统可以解决复杂的数学证明并为需要深入概念理解的领域做出有意义的贡献。
您总结的研究突出了当前模拟推理（SR）模型的重大局限性，涉及真正的数学推理，尤其是在基于高级证明的数学的背景下。以下是一些关键的收获和未来研究的潜在方向：###关键要点1。**性能差距**： - SR模型在模式识别任务上表现出色，但在需要更深入的概念理解的新颖挑战方面挣扎。 - 他们常常无法识别自己的错误，并自信地提出了错误的解决方案。2。**培训限制**： - 性能差距源于这些模型的训练方式，而不是识别模式而不是发展深厚的推理技能。 - 模型可能会根据培训数据施加限制或过度笼统，从而导致陌生环境中的理由有缺陷。3。**推理时间计算缩放**： - 通过指导模型通过较小的，更有向的步骤来减少错误和修饰的技术，诸如经过思想链之类的技术提高了准确性。 - 但是，这并不等于真正的数学见解或理解。###未来研究的潜在方向1。**神经符号整合**： - 将基于神经网络的模型与符号推理引擎相结合可以帮助解决单独的模式匹配的局限性。 - 示例：DeepMind的字母测定法证明了将神经网络与符号AI的形式方法相结合的潜力。2。**证明验证技术**： - 开发更好的技术来验证和验证AI模型生成的证据可以提高其可靠性。 - 这可能涉及更严格的自符合性检查，以确保模型的推理与既定的数学原理保持一致。3。**符号推理引擎**： - 在SR模型中集成符号推理引擎可以为系统地构建逻辑参数提供一个框架。 - 这样的系统不太可能产生错误的证据，并且可以提高复杂的推理任务的准确性。4。**培训数据增强**： - 扩大培训数据集以包括更多多样化和具有挑战性的数学问题可以帮助建模更好地推广。 - 包括推动模式识别界限的示例可以鼓励更深入的概念理解。5。**模型架构创新**： - 探索以外的传统变压器系统以外的新模型体系结构可能会导致真正的推理能力的突破。 - 新的建筑设计可以更好地捕获和利用抽象的数学概念。6。**人类合作**： - 利用人类专业知识与AI一起可以帮助弥合当前能力与高级数学推理之间的差距。 - 混合方法在人类验证或完善AI生成的证明可以提高整体性能和可靠性的情况下。＃＃＃ 结论尽管SR模型在模式识别任务中表现出希望，但真正的数学推理仍然是一个重大挑战。未来的研究应着重于整合符号推理技术，改进证明验证方法以及探索创新的模型体系结构以克服这些局限性。神经符号系统具有解决当前AI方法在高级数学中的缺点的尤其有望。通过追求这些途径，研究人员可能能够开发出更有能力和可靠的AI系统，这些系统可以解决复杂的数学证明并为需要深入概念理解的领域做出有意义的贡献。