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构建成功的人工智能应用程序：注意事项
企业和组织正在探索人工智能用例，但面临着必要性、实施和有效性方面的问题。本周的文章提供了针对特定目标构建人工智能应用程序同时避免常见陷阱的实用见解。主题包括基于 LLM 的应用程序的路线图开发、评估生成式 AI 质量、设计聊天应用程序、高级图像应用程序、使用 AI 代理进行数据分析以及用于匹配的信息提取。其他阅读内容包括法学硕士介绍、社交平台的安全问题、编程教程的未来、预测概率、数据策略陷阱以及针对数据科学家的 MicroPython 介绍。
Meta 的 Yann LeCun 预测 5 年内“人工智能架构的新范式”和“机器人技术的十年”|TechCrunch
Meta 的首席人工智能科学家 Yann LeCun 预测，人工智能架构中将出现一种新范式，将在 3-5 年内超越当前系统的能力。他预计这一时期可能标志着“机器人技术的十年”，人工智能和机器人技术的融合将取得重大进步，创造出更智能的应用程序。LeCun还表示，目前大语言模型（LLM）的使用可能受到限制，预计这些技术将在五年内发展到一个新阶段，更好地理解物理现实，拥有推理能力，并从交互中学习。
GhostGPT 简介——黑客使用的新型网络犯罪人工智能
GhostGPT 是一种未经审查的人工智能聊天机器人，通过 Telegram 向网络犯罪分子推销，目前正被用于恶意软件创建和网络钓鱼诈骗。与具有道德护栏的传统人工智能模型不同，GhostGPT 可以对有害查询提供无限制的响应，并且不需要专门的技能或培训来降低入门级网络犯罪分子的门槛。它拥有快速的处理时间、无日志政策以及无需先进技术知识即可轻松访问的特点。异常安全研究人员警告说，尽管这些功能声称在网络安全环境中具有潜在用途，但仍会带来重大安全风险。
猖shadow ai的安全风险
生成AI（Genai）和大语言模型（LLM）的迅速采用提出了重大的安全挑战，尤其是通过“影子AI”的兴起，即未经授权使用这些技术在组织中。这种趋势对敏感数据构成风险，因为员工使用诸如Chatgpt之类的公共Genai工具绕过公司政策，以提高工作效率。由于安全问题的增加，金融服务，医疗保健和科技公司是努力禁止此类工具禁令的人之一。CISO必须实施严格的隐私和安全实践，包括加密，混淆，访问控制和道德治理，以保护整个生命周期的数据，同时允许AI技术的好处。
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教皇警告达沃斯峰会人工智能可能加剧“真理危机”
教皇方济各在达沃斯警告说，人工智能对人类的未来构成了“严重关切”，由于其生成与人类产出无法区分的内容的能力，可能会加剧真理危机。他呼吁政府和企业在人工智能技术的开发和使用中保持谨慎和警惕。教皇强调道德责任和人类安全是受人类创造力训练的人工智能系统的自主决策能力提出的关键问题。与此同时，达沃斯与会者讨论了人工智能进步的潜在好处和风险，包括它对商业领袖的医疗保健和工作管理趋势的影响。
销售的未来？这些人工智能代理为中小企业提供 24/7 ABC 能源
Palona AI 旨在将客户服务聊天机器人转变为专业级销售代理，充当迷人的品牌吉祥物。该初创公司于周四正式成立，针对小型企业，为他们提供使用其商业知识库训练的定制“人工智能角色”。这些代理可以通过短信、电话或聊天方式 24/7 与客户互动，并记住跨会话的用户信息以进行个性化交互。Palona 声称，其人工智能代理具有卓越的情商，能够进行追加销售和建立品牌忠诚度，并且与市场上的其他系统相比，能够更好地处理客户升级。该公司已将其基准系统研究提交给 NAACL 供审查。
走向分子世界的视频生成模型
麻省理工学院的研究人员开发了一种名为 MDGen 的生成模型，它比传统方法更有效地模拟分子动力学。通过学习先前的数据，MDGen 可以模拟类似于视频帧的分子运动，在保持准确性的同时将模拟速度提高 10 至 100 倍，从而可能有助于药物发现。这项技术可以帮助化学家设计新分子并研究药物如何与目标结构相互作用，标志着迈向更有效的分子动力学模拟的早期但有希望的一步。
CAPCOM尝试生成AI，以创建“建立游戏内环境所需的数十万个独特的想法” -IGN
Capcom正在探索生成AI，以提高效率并降低游戏开发的成本，重点是为游戏中的环境创造独特的想法。CAPCOM的技术总监Kazuki Abe透露，该公司使用Google Gemini Pro和Imagen等AI模型开发了一个实验系统，该模型读取游戏设计文档以生成想法，插图和文本。与手动创建过程相比，该计划旨在显着降低成本，同时提高质量。但是，游戏开发的其他关键方面仍然由人为驱动。
Hugging Face 声称其新的人工智能模型是同类产品中最小的 |TechCrunch
Hugging Face 发布了 SmolVLM-256M 和 SmolVLM-500M，这两款小型 AI 模型专为在 RAM 有限的设备上分析图像、视频和文本而设计。这些 2.56 亿和 5 亿参数模型在某些基准测试中的性能优于较大的模型，并且可以在 Apache 2.0 许可证下不受限制地使用。训练数据包括 Cauldron 和 Docmatix 数据集。然而，与大型模型相比，小型模型在复杂的推理任务中可能存在局限性。
揭秘：微软加深与以色列军方的联系，在加沙战争期间提供技术支持
这份详细报告概述了以色列国防军 (IDF) 在加沙冲突期间如何显着增加对商业云计算服务的依赖，特别是来自 Microsoft 的 Azure 平台的依赖。要点如下：1. **对云服务的需求增加**：随着以色列对加沙发动地面入侵和空袭，对炸弹和计算资源的需求出现了前所未有的激增。这导致以色列国防军对云计算服务的消耗大幅增加。2. **Microsoft Azure 使用情况**：文件显示，2024 年 1 月至 6 月，Microsoft Azure 云存储设施的月平均消耗量比 2023 年 10 月高出 60%，表明冲突期间使用量大幅上升。3. **人工智能和机器学习工具**：Azure 提供的基于人工智能的工具的使用也显着增加。到 2024 年 3 月，军队每月对 Azure 机器学习工具的使用量比 2023 年 9 月增加了 64 倍。IDF 将这些工具用于翻译和语音到文本转换等各种任务。4. **OpenAI 集成**：微软利用与 OpenAI 的合作伙伴关系，通过 Azure 向 IDF 提供基于 AI 的服务。冲突期间，军方对 OpenAI 机器学习模型的消耗急剧增加，到 2024 年中期约占总消耗量的 25%。5. **气隙系统**：这些基于人工智能的服务很大一部分用于气隙系统，这表明它们适用于需要隔离网络的更敏感的任务或操作。6. **快速支持和咨询服务**：微软为 IDF 中央计算单元 (Mamram) 提供了快速工程支持和咨询，从 2023 年 11 月到 2024 年 6 月产生了约 1000 万美元的费用。7. **OpenAI 的政策变化**：2024 年初，OpenAI 悄悄取消了对其工具的军事使用的限制，导致 IDF 对 Azure AI 套件的消耗激增。8. **运营效率**：根据 Mamram 的 Racheli Dembinsky 上校的说法，使用 Microsoft Azure 等商业云服务因其先进的功能和广泛的服务产品而提供了显着的运营效率。本报告强调了在现代军事行动中利用尖端技术和商业伙伴关系的战略转变，强调了云计算和人工智能在当代战争中的重要性。
