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艺术家制作令人不安的人体人工智能图像 |美国有线电视新闻网
2024-12-18 06:42:00
摄影师查理·恩格曼 (Charlie Engman) 使用人工智能生成怪异且令人不安的图像，这些图像玩弄了人体解剖学和手势，这些图像在他的书《被诅咒》中得到了体现。这些图像是使用 Midjourney 创建的，描绘了奇怪的场景，比如一个长着天鹅翅膀的男人或一个女人抱着一只动物。恩格曼通过人工智能生成图像的原始表现来探索美与厌恶的主题，反思身体的局限性和规范。随着人工智能技术的快速发展，《诅咒》标志着人工智能生成艺术发展的一个特定时期。
摄影师查理·恩格曼 (Charlie Engman) 使用人工智能生成怪异且令人不安的图像，这些图像玩弄了人体解剖学和手势，这些图像在他的书《被诅咒》中得到了体现。这些图像是使用 Midjourney 创建的，描绘了奇怪的场景，比如一个长着天鹅翅膀的男人或一个女人抱着一只动物。恩格曼通过人工智能生成图像的原始表现来探索美与厌恶的主题，反思身体的局限性和规范。随着人工智能技术的快速发展，《诅咒》标志着人工智能生成艺术发展的一个特定时期。
认真对待人工智能规则：缺乏执行能力使欧盟面临风险
2024-12-18 05:34:06
Axel Voss（EPP，德国）警告说，欧盟委员会人工智能办公室目前人手不足，约有 85 名成员，其中只有 30 名负责实施《人工智能法案》的人员，到明年需要增加到 200 多名员工，才能有效管理欧盟先进人工智能规则。否则，由于该委员会缺乏雄心，公民和企业将面临风险，与英国人工智能安全研究所等拥有超过 150 名员工的其他国家相比，该委员会的实力有所差距。沃斯强调，迫切需要资源来驾驭人工智能技术前所未有的进步并防范系统性风险。
Axel Voss（EPP，德国）警告说，欧盟委员会人工智能办公室目前人手不足，约有 85 名成员，其中只有 30 名负责实施《人工智能法案》的人员，到明年需要增加到 200 多名员工，才能有效管理欧盟先进人工智能规则。否则，由于该委员会缺乏雄心，公民和企业将面临风险，与英国人工智能安全研究所等拥有超过 150 名员工的其他国家相比，该委员会的实力有所差距。沃斯强调，迫切需要资源来驾驭人工智能技术前所未有的进步并防范系统性风险。
微软购买的 Nvidia 人工智能芯片数量是科技竞争对手的两倍
2024-12-18 05:01:28
英国《金融时报》提供 30 天免费试用期，读者无需支付详细信息即可访问其内容。在此期间，用户可以阅读由资深编辑策划的精选文章，并下载FT Edit应用程序以获取增强功能。
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Tempus AI：近期的疲软在假期前带来了礼物（纳斯达克股票代码：TEM）
2024-12-18 03:42:40
分析师披露：作者没有上述公司的股票头寸，并且没有计划在 72 小时内建仓。本文为作者个人观点所写，未获得任何报酬（Seeking Alpha 除外）。与任何涉及的公司没有业务关系。Seeking Alpha 的免责声明：过去的表现并不能保证未来的结果。对于是否适合特定投资者，不提供任何投资建议或建议。所表达的观点并不一定反映 Seeking Alpha 的观点。Seeking Alpha 不是持牌证券交易商、经纪人、美国投资顾问或投资银行。分析师包括第三方作者，他们可能是未经任何监管机构许可或认证的专业或个人投资者。
分析师披露：作者没有上述公司的股票头寸，并且没有计划在 72 小时内建仓。本文为作者个人观点所写，未获得任何报酬（Seeking Alpha 除外）。与任何涉及的公司没有业务关系。Seeking Alpha 的免责声明：过去的表现并不能保证未来的结果。对于是否适合特定投资者，不提供任何投资建议或建议。所表达的观点并不一定反映 Seeking Alpha 的观点。Seeking Alpha 不是持牌证券交易商、经纪人、美国投资顾问或投资银行。分析师包括第三方作者，他们可能是未经任何监管机构许可或认证的专业或个人投资者。
尽管人工智能增强的披头士乐队歌曲取得了成功，但保罗·麦卡特尼警告音乐界不要使用人工智能
2024-12-18 03:21:23
在人工智能协助制作了格莱美提名歌曲《Now and Then》之后，保罗·麦卡特尼对不受监管的人工智能可能会损害未来音乐家的职业生涯表示担忧。英国立法者正在考虑修改数据法，允许艺术家选择不将他们的作品用于训练人工智能模型。麦卡特尼警告说，大量人工智能生成的音乐可能会扼杀新兴音乐家的机会。这场辩论凸显了在保护艺术家权利和促进音乐行业人工智能创新之间取得平衡的必要性。
在人工智能协助制作了格莱美提名歌曲《Now and Then》之后，保罗·麦卡特尼对不受监管的人工智能可能会损害未来音乐家的职业生涯表示担忧。英国立法者正在考虑修改数据法，允许艺术家选择不将他们的作品用于训练人工智能模型。麦卡特尼警告说，大量人工智能生成的音乐可能会扼杀新兴音乐家的机会。这场辩论凸显了在保护艺术家权利和促进音乐行业人工智能创新之间取得平衡的必要性。
英伟达风险投资部门增持人工智能药物发现者 Genesis Therapeutics 股份
2024-12-18 02:45:12
Genesis 与 NVIDIA 之间的合作在 NVentures 的推动下，凸显了人工智能 (AI) 与药物发现之间日益紧密的交叉。以下是有关 GEMS（Genesis 的 AI 平台）如何从 NVIDIA 的技术能力中受益的一些要点：### GEMS 及其功能概述**GEMS 平台：**- **生成式人工智能：** 生成大量潜在分子。- **预测人工智能：** 预测效力、选择性和 ADME 特征等特性。**GEMS 的目标：**1. **药物不可成药靶标：** 针对肿瘤学和免疫学等疾病中具有挑战性或不可成药靶标。2. **联合优化：** 同时优化候选药物的多个关键参数（效力、选择性、ADME）。3. **基于云的生成：** 使用云计算生成数千至数十亿种化合物。### NVIDIA 如何提供帮助**1.计算能力：**- **高性能 GPU：** 利用 NVIDIA 的先进图形处理单元来加速分子模拟和 AI 训练中的计算。- **可扩展性：** 通过 NVIDIA Cloud GPU 访问可扩展基础设施，以处理大规模数据处理和模型训练。**2.深度学习框架：**- **NVIDIA DLSS（深度学习超级采样）：** 通过提高计算性能并减少生成和预测分子特性的延迟来提高 GEMS 的效率。- **CUDA 和 cuDNN：** 利用 NVIDIA 的 CUDA 平台进行并行计算，并利用针对神经网络加速进行优化的 cuDNN 库。**3.人工智能库和工具：**- **TensorRT、Triton 推理服务器：** 优化 GEMS 模型的部署，以确保候选药物评估期间的高效推理时间。- **RAPIDS 数据科学平台：** 使用针对大型数据集的 GPU 加速数据科学库加速数据处理工作流程。### 具体用例**1.分子模拟：**- **加速模拟：** 利用 NVIDIA 的分子模拟工具和硬件加速来运行化合物与目标蛋白质相互作用的复杂模拟，从而提高预测模型的准确性。**2.生成模型：**- **增强生成速度和质量：** 通过集成 NVIDIA 的先进生成 AI 技术，提高分子生成的速度和质量。**3.预测分析：**- **实时反馈：** 使用 NVIDIA 的分析工具实施实时反馈循环，根据实验数据不断完善 GEMS 的预测能力。### 合作优势**1.共享专业知识：**- **跨学科团队：** Genesis 和 NVIDIA 结合人工智能、计算化学和药物发现方面的专业知识来推动创新。**2.技术集成：**- **无缝集成：** 确保 GEMS 与 NVIDIA 的最新技术无缝集成，以实现持续改进。**3.资源分配：**- **资源的优化使用：** 通过基于云的解决方案有效地分配计算资源，从而随着公司的发展而快速扩展。### 未来的方向**1.扩大目标：**- **扩大范围：** 凭借增强的计算能力和先进的人工智能技术，Genesis 可以探索多种疾病的更广泛的目标。**2.简化的管道开发：**- **更快的迭代周期：** 通过减少分子生成、预测和优化阶段所需的时间来加速药物发现流程。**3.增强的协作生态系统：**- **合作伙伴关系和规模：** 利用 NVIDIA 广泛的网络建立更多合作伙伴关系，扩大 Genesis 在制药行业的影响力。＃＃＃ 结论Genesis 和 NVIDIA 之间的合作标志着利用尖端人工智能技术进行药物发现的重要一步。通过利用 NVIDIA 的计算能力和先进工具，GEMS 可以实现更高的准确性、速度和可扩展性，最终加速跨具有挑战性的治疗领域的新型疗法的开发。
Genesis 与 NVIDIA 之间的合作在 NVentures 的推动下，凸显了人工智能 (AI) 与药物发现之间日益紧密的交叉。以下是有关 GEMS（Genesis 的 AI 平台）如何从 NVIDIA 的技术能力中受益的一些要点：### GEMS 及其功能概述**GEMS 平台：**- **生成式人工智能：** 生成大量潜在分子。- **预测人工智能：** 预测效力、选择性和 ADME 特征等特性。**GEMS 的目标：**1. **药物不可成药靶标：** 针对肿瘤学和免疫学等疾病中具有挑战性或不可成药靶标。2. **联合优化：** 同时优化候选药物的多个关键参数（效力、选择性、ADME）。3. **基于云的生成：** 使用云计算生成数千至数十亿种化合物。### NVIDIA 如何提供帮助**1.计算能力：**- **高性能 GPU：** 利用 NVIDIA 的先进图形处理单元来加速分子模拟和 AI 训练中的计算。- **可扩展性：** 通过 NVIDIA Cloud GPU 访问可扩展基础设施，以处理大规模数据处理和模型训练。**2.深度学习框架：**- **NVIDIA DLSS（深度学习超级采样）：** 通过提高计算性能并减少生成和预测分子特性的延迟来提高 GEMS 的效率。- **CUDA 和 cuDNN：** 利用 NVIDIA 的 CUDA 平台进行并行计算，并利用针对神经网络加速进行优化的 cuDNN 库。**3.人工智能库和工具：**- **TensorRT、Triton 推理服务器：** 优化 GEMS 模型的部署，以确保候选药物评估期间的高效推理时间。- **RAPIDS 数据科学平台：** 使用针对大型数据集的 GPU 加速数据科学库加速数据处理工作流程。### 具体用例**1.分子模拟：**- **加速模拟：** 利用 NVIDIA 的分子模拟工具和硬件加速来运行化合物与目标蛋白质相互作用的复杂模拟，从而提高预测模型的准确性。**2.生成模型：**- **增强生成速度和质量：** 通过集成 NVIDIA 的先进生成 AI 技术，提高分子生成的速度和质量。**3.预测分析：**- **实时反馈：** 使用 NVIDIA 的分析工具实施实时反馈循环，根据实验数据不断完善 GEMS 的预测能力。### 合作优势**1.共享专业知识：**- **跨学科团队：** Genesis 和 NVIDIA 结合人工智能、计算化学和药物发现方面的专业知识来推动创新。**2.技术集成：**- **无缝集成：** 确保 GEMS 与 NVIDIA 的最新技术无缝集成，以实现持续改进。**3.资源分配：**- **资源的优化使用：** 通过基于云的解决方案有效地分配计算资源，从而随着公司的发展而快速扩展。### 未来的方向**1.扩大目标：**- **扩大范围：** 凭借增强的计算能力和先进的人工智能技术，Genesis 可以探索多种疾病的更广泛的目标。**2.简化的管道开发：**- **更快的迭代周期：** 通过减少分子生成、预测和优化阶段所需的时间来加速药物发现流程。**3.增强的协作生态系统：**- **合作伙伴关系和规模：** 利用 NVIDIA 广泛的网络建立更多合作伙伴关系，扩大 Genesis 在制药行业的影响力。＃＃＃ 结论Genesis 和 NVIDIA 之间的合作标志着利用尖端人工智能技术进行药物发现的重要一步。通过利用 NVIDIA 的计算能力和先进工具，GEMS 可以实现更高的准确性、速度和可扩展性，最终加速跨具有挑战性的治疗领域的新型疗法的开发。
人工智能信号漏洞可能导致模型被盗PYMNTS.com
2024-12-18 01:18:07
北卡罗来纳州立大学的研究人员展示了一种通过从计算机硬件捕获电磁信号来提取 AI 模型的方法，准确率高达 99.91%。这项技术对 OpenAI 和谷歌等公司的知识产权构成了重大风险，引发了人们对商业和国家安全影响的担忧。专家警告说，此类盗窃可能会导致监管审查、法律挑战和竞争优势削弱。该研究强调需要加强人工智能开发和部署的保障措施。
北卡罗来纳州立大学的研究人员展示了一种通过从计算机硬件捕获电磁信号来提取 AI 模型的方法，准确率高达 99.91%。这项技术对 OpenAI 和谷歌等公司的知识产权构成了重大风险，引发了人们对商业和国家安全影响的担忧。专家警告说，此类盗窃可能会导致监管审查、法律挑战和竞争优势削弱。该研究强调需要加强人工智能开发和部署的保障措施。
日本芯片制造商 Kioxia 股价首日交易上涨 16.9%
2024-12-18 01:17:00
凯奥夏控股 (Kioxia Holdings) 是一家由贝恩资本 (Bain Capital) 部分持股的日本芯片制造商，其股价在东京证券交易所首次亮相时收盘上涨 16.9%，至 1,689 日元。此次IPO将贝恩的持股比例减少至52%，东芝的持股比例增加至32%。Kioxia 因开创性 NAND 闪存技术而闻名，该技术对于智能手机和笔记本电脑等设备的人工智能数据处理至关重要。首次公开募股
凯奥夏控股 (Kioxia Holdings) 是一家由贝恩资本 (Bain Capital) 部分持股的日本芯片制造商，其股价在东京证券交易所首次亮相时收盘上涨 16.9%，至 1,689 日元。此次IPO将贝恩的持股比例减少至52%，东芝的持股比例增加至32%。Kioxia 因开创性 NAND 闪存技术而闻名，该技术对于智能手机和笔记本电脑等设备的人工智能数据处理至关重要。首次公开募股
区块链和人工智能：动态二重奏震撼了财务团队|PYMNTS.com
2024-12-18 01:07:30
由于监管压力和不可预测的经济状况，财务团队面临着新的挑战。传统工具不足以进行实时报告和战略决策，导致人工智能和区块链技术的采用。人工智能推动金融流程的自动化和分析，而区块链则提供信任和透明度，通过稳定币增强跨境支付。这些技术的集成使财务团队能够优化运营、提高效率并做出更明智的决策。RLUSD 获得 NYDFS 批准等最新进展凸显了基于区块链的创新在财务职能中日益增长的重要性。人工智能还有助于财务规划和欺诈预防，专家预测现金流预测和数据驱动的见解等领域将取得进一步进展。
由于监管压力和不可预测的经济状况，财务团队面临着新的挑战。传统工具不足以进行实时报告和战略决策，导致人工智能和区块链技术的采用。人工智能推动金融流程的自动化和分析，而区块链则提供信任和透明度，通过稳定币增强跨境支付。这些技术的集成使财务团队能够优化运营、提高效率并做出更明智的决策。RLUSD 获得 NYDFS 批准等最新进展凸显了基于区块链的创新在财务职能中日益增长的重要性。人工智能还有助于财务规划和欺诈预防，专家预测现金流预测和数据驱动的见解等领域将取得进一步进展。
2024-12-18 00:06:00
Del State business students win Artificial Intelligence competition Delaware State Business students组成的队伍"Fraud Busters"在人工智能比赛中获胜，每人获得1500美元，总计6000美元。他们开发了一个机器学习模型来分析交易数据，并通过AI识别欺诈性交易和真实交易。FICO公司与学校合作举办了这次比赛并提供奖励，赞扬了学生们的专业表现和对数据分析的贡献。 Delaware State Business students have won $6,000 for their hand in an artificial intelligence competition. Skills in working AI got the four students making up the "Fraud Busters" 1500 dollars apiece. Developing a machine-learning model, they analyzed transactional data. Using AI they were able to vet out which transactions are fraud and which ones are real. Team member, Keon Caison, says the team learned tremendously from the competition. âWe learned how to prompt AI, or that is, ask questions,â Caison says. âWe learned a lot about fraud, and we also learned more basics of coding, which really has nothing to do with our majors, so that was a plus.â The data analytics company, FICO , conducted the competition with the college and provided the winners' prizes. Chief Analytics Officer of FICO, Dr. Scott Zoldi, says that the company enjoyed working with the students and the 'next generation of data scientists.' âThe students did a tremendous job working through the financial fraud challenge and learning how to develop specialized models to detect fraud," Zoldi says. "Congratulations to the Fraud Busters for placing first, but all teams are winners and should be very proud of their work,â Dr. Zoldi said. FICO has protected businesses in over 100 countries from fraud, improved financial inclusion and increasing resiliency in the supply chain.
Del State business students win Artificial Intelligence competition Delaware State Business students组成的队伍"Fraud Busters"在人工智能比赛中获胜，每人获得1500美元，总计6000美元。他们开发了一个机器学习模型来分析交易数据，并通过AI识别欺诈性交易和真实交易。FICO公司与学校合作举办了这次比赛并提供奖励，赞扬了学生们的专业表现和对数据分析的贡献。 Delaware State Business students have won $6,000 for their hand in an artificial intelligence competition. Skills in working AI got the four students making up the "Fraud Busters" 1500 dollars apiece. Developing a machine-learning model, they analyzed transactional data. Using AI they were able to vet out which transactions are fraud and which ones are real. Team member, Keon Caison, says the team learned tremendously from the competition. âWe learned how to prompt AI, or that is, ask questions,â Caison says. âWe learned a lot about fraud, and we also learned more basics of coding, which really has nothing to do with our majors, so that was a plus.â The data analytics company, FICO , conducted the competition with the college and provided the winners' prizes. Chief Analytics Officer of FICO, Dr. Scott Zoldi, says that the company enjoyed working with the students and the 'next generation of data scientists.' âThe students did a tremendous job working through the financial fraud challenge and learning how to develop specialized models to detect fraud," Zoldi says. "Congratulations to the Fraud Busters for placing first, but all teams are winners and should be very proud of their work,â Dr. Zoldi said. FICO has protected businesses in over 100 countries from fraud, improved financial inclusion and increasing resiliency in the supply chain.