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人工智能是解决这个问题的正确工具吗？
2024-12-18 18:50:06
人工智能面临着缺乏高质量数据、目标不明确、评估解决方案困难等障碍。Google DeepMind 提供解决方案和指导，帮助组织应对这些挑战，并发现可为企业或社会带来重大利益的机会。
人工智能面临着缺乏高质量数据、目标不明确、评估解决方案困难等障碍。Google DeepMind 提供解决方案和指导，帮助组织应对这些挑战，并发现可为企业或社会带来重大利益的机会。
Databricks 联合创始人悬赏 100 万美元解决 AI 编码问题 |塞马福尔
2024-12-18 18:08:00
Konwinski 在神经信息处理系统会议上宣布了一项奖项，旨在鼓励小型人工智能模型的创新。对于使用较小模型在指定基准上达到 90% 的人，该竞赛将提供 100 万美元奖金，同时对于提交的最佳作品，保证至少获得 50,000 美元奖金。目标是刺激研究和进步，而不是仅仅依赖扩大资源。
Konwinski 在神经信息处理系统会议上宣布了一项奖项，旨在鼓励小型人工智能模型的创新。对于使用较小模型在指定基准上达到 90% 的人，该竞赛将提供 100 万美元奖金，同时对于提交的最佳作品，保证至少获得 50,000 美元奖金。目标是刺激研究和进步，而不是仅仅依赖扩大资源。
ChatGPT 登陆 WhatsApp — 以下是如何免费向 AI 聊天机器人发送消息的方法
2024-12-18 18:00:10
OpenAI 已在 WhatsApp 上推出 ChatGPT，通过添加 1-800-CHATGPT 作为联系人即可免费进行全球访问。该举措旨在覆盖数据计划有限的用户，并集成 GPT-4o-mini 模型，实现类似于人类对话的交互。该服务是实验性的，可能会根据需求设置速率限制。
OpenAI 已在 WhatsApp 上推出 ChatGPT，通过添加 1-800-CHATGPT 作为联系人即可免费进行全球访问。该举措旨在覆盖数据计划有限的用户，并集成 GPT-4o-mini 模型，实现类似于人类对话的交互。该服务是实验性的，可能会根据需求设置速率限制。
IBM 正在测试 BeeAI 如何节省员工时间
2024-12-18 18:00:00
IBM 推出了一款名为 BeeAI 的实验性应用程序，该应用程序基于其开源 Bee Agent 平台构建，旨在探索专业人员如何通过人工智能自动执行重复性任务来节省时间。该原型包括一个聊天界面，可以逐步了解人工智能的推理过程和工具使用情况。用户可以为特定角色自定义代理，或创建可重复使用的人工智能应用程序，以自动执行重复的业务任务，而无需编码。IBM 的目标是收集反馈，以提高生成式 AI 在日常工作任务中的相关性。
IBM 推出了一款名为 BeeAI 的实验性应用程序，该应用程序基于其开源 Bee Agent 平台构建，旨在探索专业人员如何通过人工智能自动执行重复性任务来节省时间。该原型包括一个聊天界面，可以逐步了解人工智能的推理过程和工具使用情况。用户可以为特定角色自定义代理，或创建可重复使用的人工智能应用程序，以自动执行重复的业务任务，而无需编码。IBM 的目标是收集反馈，以提高生成式 AI 在日常工作任务中的相关性。
语音 AI 为何突然变得如此出色
2024-12-18 17:52:09
亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 等语音助手的局限性已经显而易见了一段时间，但语音人工智能技术的最新进展表明了重大飞跃。OpenAI 的 ChatGPT 对话功能、语音克隆和个性化播客生成等创新预示着人机交互新时代的到来。讨论探讨了这些发展将如何改变我们与数字平台的互动。贡献者包括 Alok Jha（《经济学人》科技编辑）、Alex Hern（人工智能记者）、Vasco Pedro（Unbabel）、Mati Staniszewski（ElevenLabs）和 Steven Johnson（Google 实验室）。时间
亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 等语音助手的局限性已经显而易见了一段时间，但语音人工智能技术的最新进展表明了重大飞跃。OpenAI 的 ChatGPT 对话功能、语音克隆和个性化播客生成等创新预示着人机交互新时代的到来。讨论探讨了这些发展将如何改变我们与数字平台的互动。贡献者包括 Alok Jha（《经济学人》科技编辑）、Alex Hern（人工智能记者）、Vasco Pedro（Unbabel）、Mati Staniszewski（ElevenLabs）和 Steven Johnson（Google 实验室）。时间
谷歌的 AI 视频生成器击败了 OpenAI 的 Sora。YouTube 可能是一个重要原因。
2024-12-18 17:42:00
谷歌的新人工智能视频生成器 Veo 2 在早期测试中表现优于 OpenAI 的 Sora。谷歌使用 YouTube 数据来训练其模型，这可能使其比 Sora 更具优势。早期测试人员发现，与 Sora 相比，Veo 2 在物理建模方面更准确、更好。虽然 Sora 可供一般使用，但 Veo 2 仍处于预览模式。谷歌不允许其他公司使用 YouTube 数据来训练他们的人工智能模型。
谷歌的新人工智能视频生成器 Veo 2 在早期测试中表现优于 OpenAI 的 Sora。谷歌使用 YouTube 数据来训练其模型，这可能使其比 Sora 更具优势。早期测试人员发现，与 Sora 相比，Veo 2 在物理建模方面更准确、更好。虽然 Sora 可供一般使用，但 Veo 2 仍处于预览模式。谷歌不允许其他公司使用 YouTube 数据来训练他们的人工智能模型。
五角大楼人工智能加速办公室 CDAO 在总统换届前正在进行重组
2024-12-18 17:36:39
Heather M.“Heath”Plumb 博士（也称为 Heath Plumb 博士）正准备辞去国防部首席数字和人工智能办公室 (CDAO) 人工智能首席副主任一职。在离开之前，她重组了 CDAO，以更好地管理和扩展各个作战司令部和军事部门的人工智能能力。主要变化包括：- 创建一个新的规模化能力办公室，重点关注企业平台。- 在新单元内为经批准的国防部用户建立生成式人工智能测试平台。- 任命 CDAO 更新网站上列出的非政治职位领导人。- CDAO 首席副主任 Margie Palmieri 将担任临时代理主任。此次重组旨在保持人工智能能力开发和主管部门之间过渡的势头。普拉姆认为，这一时期对于将人工智能融入国防部未来三年的作战战略和企业管理至关重要。她强调需要制定明确的评估标准和试点项目，为前进奠定坚实的基础。
Heather M.“Heath”Plumb 博士（也称为 Heath Plumb 博士）正准备辞去国防部首席数字和人工智能办公室 (CDAO) 人工智能首席副主任一职。在离开之前，她重组了 CDAO，以更好地管理和扩展各个作战司令部和军事部门的人工智能能力。主要变化包括：- 创建一个新的规模化能力办公室，重点关注企业平台。- 在新单元内为经批准的国防部用户建立生成式人工智能测试平台。- 任命 CDAO 更新网站上列出的非政治职位领导人。- CDAO 首席副主任 Margie Palmieri 将担任临时代理主任。此次重组旨在保持人工智能能力开发和主管部门之间过渡的势头。普拉姆认为，这一时期对于将人工智能融入国防部未来三年的作战战略和企业管理至关重要。她强调需要制定明确的评估标准和试点项目，为前进奠定坚实的基础。
将人工智能和机器学习集成到 EHR 系统中的好处和挑战
2024-12-18 17:15:00
将人工智能和机器学习集成到 EHR（电子健康记录）系统中既带来了巨大的好处，也带来了巨大的挑战。以下是专家见解中的一些要点：### 潜在好处：1. **增强的临床决策支持**：人工智能可以提供实时、基于证据的建议，帮助临床医生做出更明智的决策。2. **改善患者护理**：通过分析复杂的临床场景，人工智能可以预测潜在的并发症或危险的药物相互作用，并根据个体患者数据提供个性化的治疗计划。3. **效率和工作流程优化**：可以使用人工智能简化日程安排和福利管理等管理任务，从而使医疗保健专业人员能够更加专注于患者护理。4. **数据驱动的见解**：人工智能可以处理大量的医学知识并产生人类难以手动得出的见解，从而实现更快、更准确的诊断。5. **减少倦怠**：通过自动化日常任务并提供及时的相关信息，人工智能可以减轻医疗保健提供者的管理负担，从而有可能降低倦怠率。### 挑战：1. **数据互操作性**：使用 FHIR 等标准，从 EHR 中提取数据变得更加容易，但将结构化临床数据重新输入到这些系统中仍然很困难。2. **工作流程集成**：确保人工智能输出无缝集成到现有工作流程中，而不会让提供商感到不知所措，需要深思熟虑的设计和实施。3. **隐私和安全问题**：通过人工智能处理敏感的患者信息引起了对隐私和安全的重大担忧，必须坚决解决。4. **监管合规性**：对于实施人工智能等新技术的组织来说，适应监管环境（包括美国的 HIPAA）可能具有挑战性。5. **成本和可扩展性**：开发和扩展人工智能解决方案可能非常昂贵，需要在技术和人员方面进行大量投资。### 其他注意事项：1. **道德影响**：患者数据的道德使用至关重要；人工智能系统如何决策的透明度对于维持信任是必要的。2. **培训和教育**：医疗保健专业人员需要充分的培训才能有效使用人工智能工具并准确解释其输出。3. **减少偏见**：确保人工智能模型不存在可能导致不平等治疗或误诊的偏见，对于医疗保健的公平性至关重要。＃＃＃ 结论：将人工智能集成到 EHR 系统中，在改变医疗保健服务、改善患者治疗效果和提高临床操作效率方面具有巨大潜力。然而，它也带来了重大挑战，必须认真管理，以确保这些技术得到负责任和有效的使用。正如上述专家所强调的那样，持续投资于研究、开发和合作对于克服这些障碍并实现人工智能在医疗保健领域的全部优势至关重要。### 您的输入：对于这几点你怎么看？将人工智能集成到 EHR 系统时是否还应考虑任何其他好处或挑战？在下面分享您的想法！
将人工智能和机器学习集成到 EHR（电子健康记录）系统中既带来了巨大的好处，也带来了巨大的挑战。以下是专家见解中的一些要点：### 潜在好处：1. **增强的临床决策支持**：人工智能可以提供实时、基于证据的建议，帮助临床医生做出更明智的决策。2. **改善患者护理**：通过分析复杂的临床场景，人工智能可以预测潜在的并发症或危险的药物相互作用，并根据个体患者数据提供个性化的治疗计划。3. **效率和工作流程优化**：可以使用人工智能简化日程安排和福利管理等管理任务，从而使医疗保健专业人员能够更加专注于患者护理。4. **数据驱动的见解**：人工智能可以处理大量的医学知识并产生人类难以手动得出的见解，从而实现更快、更准确的诊断。5. **减少倦怠**：通过自动化日常任务并提供及时的相关信息，人工智能可以减轻医疗保健提供者的管理负担，从而有可能降低倦怠率。### 挑战：1. **数据互操作性**：使用 FHIR 等标准，从 EHR 中提取数据变得更加容易，但将结构化临床数据重新输入到这些系统中仍然很困难。2. **工作流程集成**：确保人工智能输出无缝集成到现有工作流程中，而不会让提供商感到不知所措，需要深思熟虑的设计和实施。3. **隐私和安全问题**：通过人工智能处理敏感的患者信息引起了对隐私和安全的重大担忧，必须坚决解决。4. **监管合规性**：对于实施人工智能等新技术的组织来说，适应监管环境（包括美国的 HIPAA）可能具有挑战性。5. **成本和可扩展性**：开发和扩展人工智能解决方案可能非常昂贵，需要在技术和人员方面进行大量投资。### 其他注意事项：1. **道德影响**：患者数据的道德使用至关重要；人工智能系统如何决策的透明度对于维持信任是必要的。2. **培训和教育**：医疗保健专业人员需要充分的培训才能有效使用人工智能工具并准确解释其输出。3. **减少偏见**：确保人工智能模型不存在可能导致不平等治疗或误诊的偏见，对于医疗保健的公平性至关重要。＃＃＃ 结论：将人工智能集成到 EHR 系统中，在改变医疗保健服务、改善患者治疗效果和提高临床操作效率方面具有巨大潜力。然而，它也带来了重大挑战，必须认真管理，以确保这些技术得到负责任和有效的使用。正如上述专家所强调的那样，持续投资于研究、开发和合作对于克服这些障碍并实现人工智能在医疗保健领域的全部优势至关重要。### 您的输入：对于这几点你怎么看？将人工智能集成到 EHR 系统时是否还应考虑任何其他好处或挑战？在下面分享您的想法！
Protege 收购 Calliope Networks，解锁用于 AI 训练的优质视频数据
2024-12-18 17:01:00
AI 训练数据平台 Protege 已收购 Calliope Networks，将其网络扩展到 70 多个数据源，并添加数十万小时的优质视听内容。此次收购使 Protege 能够超越医疗保健领域，进入媒体领域，作为其第二个垂直领域，为 NBCUniversal 和华纳兄弟等主要内容所有者的人工智能开发提供丰富的数据集。
AI 训练数据平台 Protege 已收购 Calliope Networks，将其网络扩展到 70 多个数据源，并添加数十万小时的优质视听内容。此次收购使 Protege 能够超越医疗保健领域，进入媒体领域，作为其第二个垂直领域，为 NBCUniversal 和华纳兄弟等主要内容所有者的人工智能开发提供丰富的数据集。
推出 SPARROW：一种突破性的人工智能工具，用于测量和保护最偏远地区的地球生物多样性
2024-12-18 17:00:19
微软的 AI for Good Lab 推出了 SPARROW，这是一种太阳能供电、人工智能驱动的边缘计算设备，旨在使用先进的传感器从偏远地区自主收集生物多样性数据，并通过低地球轨道卫星传输。该举措旨在以最小的环境影响实时监测生态系统，解决全球生物多样性严重下降的问题。SPARROW 的开源性质鼓励全球研究人员和自然资源保护主义者之间的合作，目标是到 2025 年在各大洲全面部署，作为保护濒危物种和栖息地的更广泛努力的一部分。
微软的 AI for Good Lab 推出了 SPARROW，这是一种太阳能供电、人工智能驱动的边缘计算设备，旨在使用先进的传感器从偏远地区自主收集生物多样性数据，并通过低地球轨道卫星传输。该举措旨在以最小的环境影响实时监测生态系统，解决全球生物多样性严重下降的问题。SPARROW 的开源性质鼓励全球研究人员和自然资源保护主义者之间的合作，目标是到 2025 年在各大洲全面部署，作为保护濒危物种和栖息地的更广泛努力的一部分。