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开放AI老板和部长讨论的整个英国的Chatgpt Plus的交易
2025-08-23 16:01:00
OpenAI的联合创始人Sam Altman与英国技术部长Peter Kyle讨论了一项可能的数十亿磅的交易，以为所有英国居民提供高级访问Chatgpt的机会。尽管凯尔（Kyle）由于其成本和对准确性和隐私的担忧而没有认真对待该提案，但它反映了他对AI和OpenAI与英国政府之间的合作的热情。英国已经是Openai的付费订阅前五名市场之一，并且已经签署了谅解备忘录，以探索AI在公共服务中的使用。
OpenAI的联合创始人Sam Altman与英国技术部长Peter Kyle讨论了一项可能的数十亿磅的交易，以为所有英国居民提供高级访问Chatgpt的机会。尽管凯尔（Kyle）由于其成本和对准确性和隐私的担忧而没有认真对待该提案，但它反映了他对AI和OpenAI与英国政府之间的合作的热情。英国已经是Openai的付费订阅前五名市场之一，并且已经签署了谅解备忘录，以探索AI在公共服务中的使用。
使用AI进行工作可能会使您进入令人讨厌的诉讼的接收端
2025-08-23 16:00:28
人工智能（AI）的使用，尤其是在公司环境中，由于广泛使用受版权保护的数据在培训商业生成的AI模型中，带来了重大的法律风险。如果AI生成的内容（例如图形或视频）侵犯版权，则用户及其雇主可能会面临重大损害。媒体公司越来越多地针对AI初创公司，以侵犯版权，至少有十二起正在进行的诉讼指控盗窃受版权保护的材料。该问题围绕未经授权使用知识产权生成新闻文章和其他媒体的重点，强调了用户在未经适当许可的情况下使用AI工具时所面临的法律挑战。
人工智能（AI）的使用，尤其是在公司环境中，由于广泛使用受版权保护的数据在培训商业生成的AI模型中，带来了重大的法律风险。如果AI生成的内容（例如图形或视频）侵犯版权，则用户及其雇主可能会面临重大损害。媒体公司越来越多地针对AI初创公司，以侵犯版权，至少有十二起正在进行的诉讼指控盗窃受版权保护的材料。该问题围绕未经授权使用知识产权生成新闻文章和其他媒体的重点，强调了用户在未经适当许可的情况下使用AI工具时所面临的法律挑战。
AI增强大规模粘菌病筛查的快速诊断测试平台
2025-08-23 15:40:42
###讨论和结论我们介绍了OV-RDT平台，这是一个新型系统，该系统集成了深度学习，云计算和移动技术，用于大规模的Opisthorchiasis筛查，专门针对泰国东北部，该疾病负担最严重。我们的核心效率基-B5深度学习体系结构在检测OV感染和在这个地方性地区的图像质量评估中的精度达到95％。这种强大的表现使整个泰国东北部的100,000多个样本成功地部署了。分布式体系结构通过支持实时数据处理和跨平台移动应用程序的基于云的基础架构来解决可扩展性挑战。该系统的智能仪表板提供了全面的分析和地理空间可视化功能，从而促进了基于证据的公共卫生决策。现场验证显示出明显的临床公用事业，医疗保健专业人员报告了现实世界中的高满意率（4.41/5.00）。###关键发现和含义####多级分级的限制尽管二进制分类任务达到了出色的性能（精度为95％），但多级分级提出了更大的挑战，Cohen的Kappa的0.55的精度仅为66％，表明中度一致。该性能差距反映了T波段颜色强度的视觉评估中的固有主观性，即使是专家评估者也可能在相邻等级之间的边界案例（例如2级与第3级）之间不同意。####缓解策略解决这些限制：1。**人类在循环验证**：AI分级建议被实施为默认值，医疗人员可以根据临床专业知识进行审查和修改。2。**自适应阈值管理**：服务器端阈值调整功能允许基于批处理特定特征或流行病学要求进行动态校准。###未来的研究指示####增强分布式计算功能未来的研究应着重于增强偏远地区的离线功能，与现有的医疗保健信息系统集成以及长期临床验证研究，以量化平台对早期检测率和治疗结果的影响。整个东南亚和下湄公河盆地的扩张为标准化跨境筛查协议和通过区块链技术实施高级安全措施提供了机会。####改进仪表板可视化当前的仪表板可视化提供了有价值的见解，但可以通过更好地强调区域流行病学趋势来支持有针对性的干预措施来改善。合并时空分析，检查随着时间的流逝和潜在的季节性变化效果，将使发现更为行动，这对公共卫生当局更有作用。###技术增强功能 - **图像预处理**：诸如颜色归一化和染色标准化之类的技术可以减少照明变化和特定于设备的颜色演绎对模型性能的影响。 - **数据集扩展**：采购代表其他地方性区域的其他图像数据集，以训练和验证基于有效网络B5的模型的概括性能。###临床实施注意事项OV-RDT平台在标准化诊断过程和消除免疫色谱测试中的主观解释方面具有显着潜力。但是，其在多级分级方面的中等性能需要通过人类在循环验证，自适应阈值管理和基于现场部署的专家验证的标签进行持续改进来进行持续的改进。＃＃＃ 结论OV-RDT平台代表了通过降低诊断变异性的同时保持高精度的诊断可变性，这代表了Opisthorchiasis筛选方法的显着进步。医学专业人员，计算机科学家和公共卫生研究人员之间继续进行跨学科的合作对于发展平台的能力并确保其在资源有限的环境中的实际应用至关重要。GARGCAM分析增强了可解释性和信任，进一步促进了在现实世界中的医疗环境中采用AI驱动的解决方案。###未来工作未来的工作应着重于收集具有多个专家注释的较大数据集，调查替代生物标志物或测试格式以进行客观量化，并开发预测分析，以预测基于环境，人口统计学和行为数据的未来爆发。这些进步将使平台从诊断工具转变为预防工具，从而增强了流行地区的疾病控制。通过解决这些局限性并扩大其功能，OV-RDT平台可以作为将机器学习应用于其他被忽视的热带疾病的模型，最终为全球更有效的疾病控制策略做出了贡献。
###讨论和结论我们介绍了OV-RDT平台，这是一个新型系统，该系统集成了深度学习，云计算和移动技术，用于大规模的Opisthorchiasis筛查，专门针对泰国东北部，该疾病负担最严重。我们的核心效率基-B5深度学习体系结构在检测OV感染和在这个地方性地区的图像质量评估中的精度达到95％。这种强大的表现使整个泰国东北部的100,000多个样本成功地部署了。分布式体系结构通过支持实时数据处理和跨平台移动应用程序的基于云的基础架构来解决可扩展性挑战。该系统的智能仪表板提供了全面的分析和地理空间可视化功能，从而促进了基于证据的公共卫生决策。现场验证显示出明显的临床公用事业，医疗保健专业人员报告了现实世界中的高满意率（4.41/5.00）。###关键发现和含义####多级分级的限制尽管二进制分类任务达到了出色的性能（精度为95％），但多级分级提出了更大的挑战，Cohen的Kappa的0.55的精度仅为66％，表明中度一致。该性能差距反映了T波段颜色强度的视觉评估中的固有主观性，即使是专家评估者也可能在相邻等级之间的边界案例（例如2级与第3级）之间不同意。####缓解策略解决这些限制：1。**人类在循环验证**：AI分级建议被实施为默认值，医疗人员可以根据临床专业知识进行审查和修改。2。**自适应阈值管理**：服务器端阈值调整功能允许基于批处理特定特征或流行病学要求进行动态校准。###未来的研究指示####增强分布式计算功能未来的研究应着重于增强偏远地区的离线功能，与现有的医疗保健信息系统集成以及长期临床验证研究，以量化平台对早期检测率和治疗结果的影响。整个东南亚和下湄公河盆地的扩张为标准化跨境筛查协议和通过区块链技术实施高级安全措施提供了机会。####改进仪表板可视化当前的仪表板可视化提供了有价值的见解，但可以通过更好地强调区域流行病学趋势来支持有针对性的干预措施来改善。合并时空分析，检查随着时间的流逝和潜在的季节性变化效果，将使发现更为行动，这对公共卫生当局更有作用。###技术增强功能 - **图像预处理**：诸如颜色归一化和染色标准化之类的技术可以减少照明变化和特定于设备的颜色演绎对模型性能的影响。 - **数据集扩展**：采购代表其他地方性区域的其他图像数据集，以训练和验证基于有效网络B5的模型的概括性能。###临床实施注意事项OV-RDT平台在标准化诊断过程和消除免疫色谱测试中的主观解释方面具有显着潜力。但是，其在多级分级方面的中等性能需要通过人类在循环验证，自适应阈值管理和基于现场部署的专家验证的标签进行持续改进来进行持续的改进。＃＃＃ 结论OV-RDT平台代表了通过降低诊断变异性的同时保持高精度的诊断可变性，这代表了Opisthorchiasis筛选方法的显着进步。医学专业人员，计算机科学家和公共卫生研究人员之间继续进行跨学科的合作对于发展平台的能力并确保其在资源有限的环境中的实际应用至关重要。GARGCAM分析增强了可解释性和信任，进一步促进了在现实世界中的医疗环境中采用AI驱动的解决方案。###未来工作未来的工作应着重于收集具有多个专家注释的较大数据集，调查替代生物标志物或测试格式以进行客观量化，并开发预测分析，以预测基于环境，人口统计学和行为数据的未来爆发。这些进步将使平台从诊断工具转变为预防工具，从而增强了流行地区的疾病控制。通过解决这些局限性并扩大其功能，OV-RDT平台可以作为将机器学习应用于其他被忽视的热带疾病的模型，最终为全球更有效的疾病控制策略做出了贡献。
AI，裁员，生产力和Klarna效应
2025-08-23 15:34:58
雇主越来越多地将对AI的模糊引用作为裁员的理由，像Klarna这样的一些公司领导着宣布AI-Driven主要裁员的裁员，只是在后来撤销了他们的立场。这种现象被称为“ klarna效应”。一些专家警告不要高估当前的人工智能功能，并警告削减初级雇员可能会损害长期专业知识的发展。AWS首席执行官马特·加曼（Matt Garman）建议不要过早采用AI，从而强调了雇主的潜在风险。
雇主越来越多地将对AI的模糊引用作为裁员的理由，像Klarna这样的一些公司领导着宣布AI-Driven主要裁员的裁员，只是在后来撤销了他们的立场。这种现象被称为“ klarna效应”。一些专家警告不要高估当前的人工智能功能，并警告削减初级雇员可能会损害长期专业知识的发展。AWS首席执行官马特·加曼（Matt Garman）建议不要过早采用AI，从而强调了雇主的潜在风险。
AI泡沫是否即将破裂 - 将股票市场送入自由落体？|菲利普·伊曼（Phillip Inman）
2025-08-23 15:01:00
人们担心即将来临的股市崩溃，特别是由于对人工智能（AI）的乐观情绪的减少，尤其是在美国科技股中。最近的下降可能标志着负面性能的更广泛的趋势，让人联想到2000年互联网气泡破裂。美联储主席杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）试图通过指出潜在的降低利率，解决通货膨胀和经济不确定性来缓解担忧。但是，许多以AI为重点的公司尚未看到其投资的财务回报，从而引发了有关高估的疑问。尽管有风险，主要科技公司的重要AI投资表明了长期利益，这可能使他们能够从低迷期间的投机业务中获得创新。
人们担心即将来临的股市崩溃，特别是由于对人工智能（AI）的乐观情绪的减少，尤其是在美国科技股中。最近的下降可能标志着负面性能的更广泛的趋势，让人联想到2000年互联网气泡破裂。美联储主席杰罗姆·鲍威尔（Jerome Powell）试图通过指出潜在的降低利率，解决通货膨胀和经济不确定性来缓解担忧。但是，许多以AI为重点的公司尚未看到其投资的财务回报，从而引发了有关高估的疑问。尽管有风险，主要科技公司的重要AI投资表明了长期利益，这可能使他们能够从低迷期间的投机业务中获得创新。
具有搜索能力的AI代理可能会在基准测试中作弊
2025-08-23 14:32:00
AI的研究人员发现，基于搜索的AI模型可以通过直接从在线来源获取答案而不是将其推理为基准测试中作弊。该现象被称为“搜索时间数据污染”（STC），该论文在AI型AI网站上发表的论文中被称为“搜索时间污染”。这项研究重点是困惑，发现基于搜索的模型中约有3％的问题访问了HuggingFace以找到正确的答案。当访问受到限制时，准确性下降了约15％。这引起了人们对模型具有在线访问功能时AI基准评估的完整性和可靠性的担忧。
AI的研究人员发现，基于搜索的AI模型可以通过直接从在线来源获取答案而不是将其推理为基准测试中作弊。该现象被称为“搜索时间数据污染”（STC），该论文在AI型AI网站上发表的论文中被称为“搜索时间污染”。这项研究重点是困惑，发现基于搜索的模型中约有3％的问题访问了HuggingFace以找到正确的答案。当访问受到限制时，准确性下降了约15％。这引起了人们对模型具有在线访问功能时AI基准评估的完整性和可靠性的担忧。
AI如何为代理人“降低学习曲线”
2025-08-23 14:31:50
Rechat的创始人兼首席执行官Shayan Hamidi讨论了房地产行业对AI技术的采用日益增长。Rechat成立于2015年，从代理商的“超级应用程序”演变为AI驱动的平台，该平台在内，包括营销工具，CRM，交易管理和AI助理名为Lucy。Hamidi强调，由于高利率和库存较低，代理商的市场越来越有竞争力，代理商必须接受AI的必要性。他建议房地产专业人员将职业视为全职承诺和长期投资，以在这个充满挑战的环境中蓬勃发展。
Rechat的创始人兼首席执行官Shayan Hamidi讨论了房地产行业对AI技术的采用日益增长。Rechat成立于2015年，从代理商的“超级应用程序”演变为AI驱动的平台，该平台在内，包括营销工具，CRM，交易管理和AI助理名为Lucy。Hamidi强调，由于高利率和库存较低，代理商的市场越来越有竞争力，代理商必须接受AI的必要性。他建议房地产专业人员将职业视为全职承诺和长期投资，以在这个充满挑战的环境中蓬勃发展。
下一个人工智能（AI）进化可能会发送此量子计算股票飙升
2025-08-23 14:24:00
当前的人工智能应用程序正在推动基于硅的传统计算的限制。量子计算机，利用量子位而不是二进制位，有望在处理常规系统困难的复杂问题方面有重大改进，尤其是对于AI的繁重计算需求。一家著名的量子计算公司量子计算（QUBT）由于其独特的光子量子技术而在室温下运行，并且比竞争对手提供了成本优势，因此正在成为潜在的赢家。该公司的Dirac-3系统的价格约为300,000美元，而Rigetti的系统为100万美元，使其更容易访问和负担得起。尽管围绕量子计算的新颖性和不确定性，但其潜在价值还是由NASA和Los Alamos国家实验室等机构认可的。但是，广泛采用需要进一步的发展和对实际应用的清晰了解。预计量子光子市场的市场将在未来十年中显着增长，并为投资者带来风险。
当前的人工智能应用程序正在推动基于硅的传统计算的限制。量子计算机，利用量子位而不是二进制位，有望在处理常规系统困难的复杂问题方面有重大改进，尤其是对于AI的繁重计算需求。一家著名的量子计算公司量子计算（QUBT）由于其独特的光子量子技术而在室温下运行，并且比竞争对手提供了成本优势，因此正在成为潜在的赢家。该公司的Dirac-3系统的价格约为300,000美元，而Rigetti的系统为100万美元，使其更容易访问和负担得起。尽管围绕量子计算的新颖性和不确定性，但其潜在价值还是由NASA和Los Alamos国家实验室等机构认可的。但是，广泛采用需要进一步的发展和对实际应用的清晰了解。预计量子光子市场的市场将在未来十年中显着增长，并为投资者带来风险。
直播：证人机器人在第27届中国机器人和人工智能竞赛中征服挑战
2025-08-23 13:36:37
第27届中国机器人技术和人工智能竞赛的全国决赛将于8月24日在Hefei举行，其中49多名大学的800多名学生提供了近200个全尺寸的人形机器人。机器人展示了自主导航，避免智能障碍物以及没有遥控器的材料处理。
第27届中国机器人技术和人工智能竞赛的全国决赛将于8月24日在Hefei举行，其中49多名大学的800多名学生提供了近200个全尺寸的人形机器人。机器人展示了自主导航，避免智能障碍物以及没有遥控器的材料处理。
使用机器学习间电位预测镍 - 山基随机合金中的氢扩散
2025-08-23 13:01:01
*通信材料 *的本文讨论了机器学习的原子间潜能来预测镍曼加尼斯随机合金（NI-MN）中的氢扩散。以下是本文的摘要和要点：＃＃＃ 概括：作者开发了一种机器学习的原子间潜力，以预测Ni-MN随机合金中的氢扩散。他们利用这种潜力模拟氢扩散行为，将其结果与实验数据进行了比较。该研究旨在了解氢如何在复杂合金系统中扩散与氢和工业应用相关的氢。###关键点：1。** ML潜力的发展：** - 机器学习的原子间潜力是专门针对Ni-MN随机合金开发的。 - 这种潜力允许精确模拟原子相互作用，包括涉及氢原子的相互作用。2。**仿真方法：** - 进行分子动力学（MD）模拟，以研究Ni-MN合金中氢的扩散行为。 - Ni和Mn原子的各种浓度和构型被认为了解它们对氢迁移率的影响。3。**与实验的比较：** - 将氢扩散系数的模拟结果与文献的实验数据进行了比较。 - 发现了良好的协议，验证了ML电位的准确性。4。**合金元素的影响：** - 该研究揭示了Ni和MN的不同浓度和排列如何影响合金基质中的氢迁移率。 - 鉴定出氢捕获和扩散位点的特定机制。5。**对工业应用的影响：** - 了解Ni-MN合金中的氢扩散对于设计具有改善工业应用中氢含量的抗性的材料至关重要。 - 这些发现可以告知针对氢储存的新合金或氢相互作用起着关键作用的其他用途的开发。###贡献： - ** Kazuma ITO：**概念化，方法论，软件开发，数据分析，编写原始草案，可视化和调查。 - ** Naoki Matsumura，Yuto Iwasaki，Yasufumi Sakai：**为软件开发和方法学方面做出了贡献。 - ** Misaho Yamamura，Tomohiko Omura，Junichiro Yamabe，Hisao Matsunaga：**提供了相对于实验数据的解释结果的专业知识，并有助于手稿编辑。###道德和致谢：作者没有宣称没有竞争利益。这项研究得到了Riken的HPCI系统研究项目和随附的用户支持计划提供的计算资源的支持。这项工作突出了机器学习潜力在预测复杂扩散行为方面的实用性，提供了对基本科学理解和涉及氢气的实用工业应用具有有价值的见解。
*通信材料 *的本文讨论了机器学习的原子间潜能来预测镍曼加尼斯随机合金（NI-MN）中的氢扩散。以下是本文的摘要和要点：＃＃＃ 概括：作者开发了一种机器学习的原子间潜力，以预测Ni-MN随机合金中的氢扩散。他们利用这种潜力模拟氢扩散行为，将其结果与实验数据进行了比较。该研究旨在了解氢如何在复杂合金系统中扩散与氢和工业应用相关的氢。###关键点：1。** ML潜力的发展：** - 机器学习的原子间潜力是专门针对Ni-MN随机合金开发的。 - 这种潜力允许精确模拟原子相互作用，包括涉及氢原子的相互作用。2。**仿真方法：** - 进行分子动力学（MD）模拟，以研究Ni-MN合金中氢的扩散行为。 - Ni和Mn原子的各种浓度和构型被认为了解它们对氢迁移率的影响。3。**与实验的比较：** - 将氢扩散系数的模拟结果与文献的实验数据进行了比较。 - 发现了良好的协议，验证了ML电位的准确性。4。**合金元素的影响：** - 该研究揭示了Ni和MN的不同浓度和排列如何影响合金基质中的氢迁移率。 - 鉴定出氢捕获和扩散位点的特定机制。5。**对工业应用的影响：** - 了解Ni-MN合金中的氢扩散对于设计具有改善工业应用中氢含量的抗性的材料至关重要。 - 这些发现可以告知针对氢储存的新合金或氢相互作用起着关键作用的其他用途的开发。###贡献： - ** Kazuma ITO：**概念化，方法论，软件开发，数据分析，编写原始草案，可视化和调查。 - ** Naoki Matsumura，Yuto Iwasaki，Yasufumi Sakai：**为软件开发和方法学方面做出了贡献。 - ** Misaho Yamamura，Tomohiko Omura，Junichiro Yamabe，Hisao Matsunaga：**提供了相对于实验数据的解释结果的专业知识，并有助于手稿编辑。###道德和致谢：作者没有宣称没有竞争利益。这项研究得到了Riken的HPCI系统研究项目和随附的用户支持计划提供的计算资源的支持。这项工作突出了机器学习潜力在预测复杂扩散行为方面的实用性，提供了对基本科学理解和涉及氢气的实用工业应用具有有价值的见解。