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阿联酋总统访问穆罕默德·本·扎耶德（Mohamed bin Zayed）人工智能大学 - 论坛报
2025-01-31 16:42:02
阿联酋主席穆罕默德·本·扎伊德·纳赫扬（Mohamed Bin Zayed Al Nahyan）访问了阿布扎比马斯达尔市的Mbzuai，在那里他向他介绍了学术计划，研究领域和合作伙伴关系。他参观了数据天文台，查看了AI驱动的项目，并与大学的领导力和学生会面，强调了推动知识对国家发展的重要性。总统强调了大学在支持阿联酋对AI和先进技术的愿景方面的作用，强调需要准备国家人才并建立基于知识的经济。
阿联酋主席穆罕默德·本·扎伊德·纳赫扬（Mohamed Bin Zayed Al Nahyan）访问了阿布扎比马斯达尔市的Mbzuai，在那里他向他介绍了学术计划，研究领域和合作伙伴关系。他参观了数据天文台，查看了AI驱动的项目，并与大学的领导力和学生会面，强调了推动知识对国家发展的重要性。总统强调了大学在支持阿联酋对AI和先进技术的愿景方面的作用，强调需要准备国家人才并建立基于知识的经济。
一个YouTuber一直在中毒AI工具，可以使用.ASS字幕文件访问她的视频，您也可以
2025-01-31 16:40:38
一个名为F4MI的技术YouTuber通过将Gibberish插入YouTube视频的“ .ASS”字幕文件中，展示了一种损坏AI培训数据的方法，从而使AI在创建现有风格的新视频时会产生误导性内容。该技术利用了.ASS格式包括广泛的隐藏文本的能力，并有可能在平台上阻止基于AI的视频窃。
一个名为F4MI的技术YouTuber通过将Gibberish插入YouTube视频的“ .ASS”字幕文件中，展示了一种损坏AI培训数据的方法，从而使AI在创建现有风格的新视频时会产生误导性内容。该技术利用了.ASS格式包括广泛的隐藏文本的能力，并有可能在平台上阻止基于AI的视频窃。
Deepseek有多撕毁AI剧本，以及为什么每个人都会遵循其领导
2025-01-31 16:28:17
诸如Openai的O1和O3，Google DeepMind的Gemini 2.0 Flash思维以及DeepSeek的R1之类的推理模型的出现在如此短的时间范围内表示大型语言模型开发领域的重大进步。推动这一快速进步的关键因素是基本模型（例如GPT-4O，Gemini 2.0和DeepSeek的V3）的成熟，该模型现在具有足够的能力来表现出适当的技术时表现出推理行为。DeepSeek的突破不仅在于他们开发的特定方法，例如使用常见爬网和硬件优化创建的多型预测，有效的数据集创建，而且还在于他们对这些过程的透明度。通过发表他们的方法，DeepSeek通过在没有广泛的人类监督的情况下通过强化学习技术将基础模型转变为具有推理能力的知识的民主化知识。这一启示表明，诸如Openai，Google Deepmind和Anthropic等主要科技公司先前守护的秘密可能是相似的，但专有方法可以增强基本模型。DeepSeek通过DeepSeek发表了此类方法，这表明在AI研究中朝着更大的透明度转变，这可能会导致较小公司之间的更广泛的合作并加速整个行业的创新。含义是深刻的：1。**能力的民主化**：凭借详细的知识，较小的公司可以在没有大量金融投资的情况下开发推理模型。2。**增加的竞争**：尽管顶级公司由于其丰富的资源（包括出色的硬件和大规模数据集）仍然具有显着优势，但进入的障碍已被降低。3。**协作进步**：提高透明度促进了共享见解和方法论的文化，可能导致AI技术的更快进步。总体而言，DeepSeek的方法标志着推理模型的开发和分发方式发生了范式的转变，这是一个未来，即先进的AI功能可能变得更容易访问和协作。
诸如Openai的O1和O3，Google DeepMind的Gemini 2.0 Flash思维以及DeepSeek的R1之类的推理模型的出现在如此短的时间范围内表示大型语言模型开发领域的重大进步。推动这一快速进步的关键因素是基本模型（例如GPT-4O，Gemini 2.0和DeepSeek的V3）的成熟，该模型现在具有足够的能力来表现出适当的技术时表现出推理行为。DeepSeek的突破不仅在于他们开发的特定方法，例如使用常见爬网和硬件优化创建的多型预测，有效的数据集创建，而且还在于他们对这些过程的透明度。通过发表他们的方法，DeepSeek通过在没有广泛的人类监督的情况下通过强化学习技术将基础模型转变为具有推理能力的知识的民主化知识。这一启示表明，诸如Openai，Google Deepmind和Anthropic等主要科技公司先前守护的秘密可能是相似的，但专有方法可以增强基本模型。DeepSeek通过DeepSeek发表了此类方法，这表明在AI研究中朝着更大的透明度转变，这可能会导致较小公司之间的更广泛的合作并加速整个行业的创新。含义是深刻的：1。**能力的民主化**：凭借详细的知识，较小的公司可以在没有大量金融投资的情况下开发推理模型。2。**增加的竞争**：尽管顶级公司由于其丰富的资源（包括出色的硬件和大规模数据集）仍然具有显着优势，但进入的障碍已被降低。3。**协作进步**：提高透明度促进了共享见解和方法论的文化，可能导致AI技术的更快进步。总体而言，DeepSeek的方法标志着推理模型的开发和分发方式发生了范式的转变，这是一个未来，即先进的AI功能可能变得更容易访问和协作。
Jetbrains AI编码代理Junie与Jetbrains IDES紧密整合
2025-01-31 16:00:41
JetBrains推出了Junie，这是一种AI编码代理，目前是Intellij Ideas Ultimate的封闭预览，以及MacOS和Linux的Pycharm Professional。Junie可以自主执行编码任务，从而利用IDE内的项目上下文。任务包括使用UIS实施CRUD操作以及为现有程序生成测试。目前，它支持Python，Java和Kotlin，并在SWEBENCH验证的基准测试中实现了53.6％的任务解决率。Jetbrains是与AWS，Google和Github一起进入AI编码代理市场的几家公司之一。
JetBrains推出了Junie，这是一种AI编码代理，目前是Intellij Ideas Ultimate的封闭预览，以及MacOS和Linux的Pycharm Professional。Junie可以自主执行编码任务，从而利用IDE内的项目上下文。任务包括使用UIS实施CRUD操作以及为现有程序生成测试。目前，它支持Python，Java和Kotlin，并在SWEBENCH验证的基准测试中实现了53.6％的任务解决率。Jetbrains是与AWS，Google和Github一起进入AI编码代理市场的几家公司之一。
Weathernext
2025-01-31 15:56:23
在一个极端天气的时代，准确和快速的预测是必不可少的，但由于混乱的天气系统和巨大的数据复杂性，因此具有挑战性。与传统方法相比，AI模型可提供更快，更可靠的预测，增强灾难响应，网格可靠性和粮食安全。这些AI的进步正在与全球科学家和预测者共享，以使数十亿人受益。
在一个极端天气的时代，准确和快速的预测是必不可少的，但由于混乱的天气系统和巨大的数据复杂性，因此具有挑战性。与传统方法相比，AI模型可提供更快，更可靠的预测，增强灾难响应，网格可靠性和粮食安全。这些AI的进步正在与全球科学家和预测者共享，以使数十亿人受益。
OpenAI罢工与美国政府打交道，将其AI用于核武器安全
2025-01-31 15:56:18
Openai与美国国家实验室合作，使用其AI模型（包括O1系列）进行核安全。尽管担心了OpenAI有缺陷的系统，但最多可容纳15,000名科学家将获得这些模型的访问权。首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）声称，这项倡议将降低核战争风险，但批评家担心此类敏感地区AI的可靠性。此举是在Openai增加了对政府机构的参与以及潜在的新资金回合，价值3400亿美元。批评家引起了鉴于过去与OpenAI技术有关的数据安全性和错误信息的问题引起了人们的关注。
Openai与美国国家实验室合作，使用其AI模型（包括O1系列）进行核安全。尽管担心了OpenAI有缺陷的系统，但最多可容纳15,000名科学家将获得这些模型的访问权。首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）声称，这项倡议将降低核战争风险，但批评家担心此类敏感地区AI的可靠性。此举是在Openai增加了对政府机构的参与以及潜在的新资金回合，价值3400亿美元。批评家引起了鉴于过去与OpenAI技术有关的数据安全性和错误信息的问题引起了人们的关注。
AI不安全时代的API管理状况
2025-01-31 15:49:59
2025年API的状态强调了对更好的API管理和安全性的迫切需求，尤其是当AI的兴起增强了与API相关的复杂性和风险。这是Treblle赞助的报告的一些关键收获：###关键发现：1。**由于AI的快速扩展：** - 企业API的数量在短短一年内增长了10％。 - 所有API中有一半以上不是“ AI-Ready”，这意味着它们没有考虑到LLM（大语言模型）集成。2。**增加复杂性和蔓延：** - 平均API在2023年有22个终点，但在2024年增加到42个终点。 - 其中35％是“僵尸”端点 - 可以造成安全风险的固定或废弃的API。3。**缺乏安全措施：**-85％的评估API中没有使用任何形式的速率限制，使它们容易受到攻击。-52％的审查请求没有任何身份验证。 - 55％的请求不使用SSL/TLS加密。4。**语言质量和安全：** - 基于JavaScript的API在100分中的42分，质量和安全性得分最低，而其他语言的平均为100分。###含义： - ** API可见性：**组织需要优先考虑API发现和可见性。许多内部（所谓的“私人”）API比以前想象的更暴露。 - **安全投资：**鉴于安全指标的得分较低，因此组织要投资于更好的身份验证机制，限制速率和加密至关重要。 - **质量控制：**具有AI生成的代码，导致潜在的蔓延和复杂性，保持高质量的API标准变得更加关键。###建议：1。**教育开发人员：** - 尽管经济低迷，公司仍应分配资源，以教育开发人员有关API设计和安全的最佳实践。2。**标准化API：** - 将内部API视为第一方产品。确保它们有据可查，安全和一致。3。**实施费率限制和身份验证：** - 实施限制速率和强大的身份验证机制等基本措施可以显着提高API安全性。4。**监视和维护：** - 定期审查并清理未使用或“僵尸” API，以减少攻击表面。5。** API管理工具：** - 投资强大的API管理工具，以提供可见性，监视和控制组织内所有API。＃＃＃ 结论：API状态报告强调了随着AI的普遍性，对更好的API治理和安全实践的迫切需求。通过优先考虑这些领域，组织可以减轻与API快速扩展相关的风险，并确保面对不断发展的技术挑战，其系统保持强大和安全。
2025年API的状态强调了对更好的API管理和安全性的迫切需求，尤其是当AI的兴起增强了与API相关的复杂性和风险。这是Treblle赞助的报告的一些关键收获：###关键发现：1。**由于AI的快速扩展：** - 企业API的数量在短短一年内增长了10％。 - 所有API中有一半以上不是“ AI-Ready”，这意味着它们没有考虑到LLM（大语言模型）集成。2。**增加复杂性和蔓延：** - 平均API在2023年有22个终点，但在2024年增加到42个终点。 - 其中35％是“僵尸”端点 - 可以造成安全风险的固定或废弃的API。3。**缺乏安全措施：**-85％的评估API中没有使用任何形式的速率限制，使它们容易受到攻击。-52％的审查请求没有任何身份验证。 - 55％的请求不使用SSL/TLS加密。4。**语言质量和安全：** - 基于JavaScript的API在100分中的42分，质量和安全性得分最低，而其他语言的平均为100分。###含义： - ** API可见性：**组织需要优先考虑API发现和可见性。许多内部（所谓的“私人”）API比以前想象的更暴露。 - **安全投资：**鉴于安全指标的得分较低，因此组织要投资于更好的身份验证机制，限制速率和加密至关重要。 - **质量控制：**具有AI生成的代码，导致潜在的蔓延和复杂性，保持高质量的API标准变得更加关键。###建议：1。**教育开发人员：** - 尽管经济低迷，公司仍应分配资源，以教育开发人员有关API设计和安全的最佳实践。2。**标准化API：** - 将内部API视为第一方产品。确保它们有据可查，安全和一致。3。**实施费率限制和身份验证：** - 实施限制速率和强大的身份验证机制等基本措施可以显着提高API安全性。4。**监视和维护：** - 定期审查并清理未使用或“僵尸” API，以减少攻击表面。5。** API管理工具：** - 投资强大的API管理工具，以提供可见性，监视和控制组织内所有API。＃＃＃ 结论：API状态报告强调了随着AI的普遍性，对更好的API治理和安全实践的迫切需求。通过优先考虑这些领域，组织可以减轻与API快速扩展相关的风险，并确保面对不断发展的技术挑战，其系统保持强大和安全。
聊天机器人软件开始面临基本限制|Quanta杂志
2025-01-31 15:37:50
Binghui Peng和Liane Lang等研究人员的最新研究揭示了基于变压器体系结构的大语言模型（LLM）的内在局限性。这些发现表明，尽管具有令人印象深刻的功能，但在处理复杂的组成任务时，变压器具有固有的数学边界。这是这些见解的细分和减轻此类局限性的潜在方法：###变形金刚的内在局限性1。**数学边界**： - **单层变压器**：Peng的工作表明，如果单层变压器的参数计数小于域的大小，则无法解决某些组成问题。 - **多层变压器**：进一步的研究将这种局限性扩展到多层变压器，通过计算复杂性理论和电路复杂性理论证明，在扩大问题复杂性时，甚至更大的模型甚至更大的模型面临限制。2。**复杂性理论**： - 通过利用计算复杂性的猜想和电路复杂性理论，Peng及其同事表明，无论模型大小或训练技术如何，基于变压器的LLMS本质上都无法解决某些组成任务。3。**没有猜想的证明**：在2024年12月，发布了严格的数学证明，表明多层变压器无法在不依赖未经证实的计算复杂性猜想的情况下解决特定的复杂组成问题。###缓解限制1。**建筑调整**： - **嵌入技巧**：像汤姆·戈德斯坦（Tom Goldstein）这样的研究人员通过嵌入其他位置信息来提高模型性能，从而提高了模型性能，从而允许接受较小数量的训练模型以准确处理较大的位置。2。**经过思考链的提示**： - **分解问题**：经过思考的提示涉及在提示内提供逐步解决方案，使像GPT-4这样的LLMS能够通过将其分解为更简单的子任务来解决更广泛的复杂任务。 - **理论理由**：Haotian Ye及其同事的研究已使用电路复杂性理论提供了理论上的理由。经过深思熟虑的提示将大问题变成了较小问题的序列，使变压器可以解决更复杂的组成任务。###含义1。**公众感知**： - 对于公众来说，了解LLM是执行推理还是模式匹配可能并不重要。2。**研发**： - 了解这些限制对于旨在提高模型功能的开发人员至关重要。 - 解决变形金刚如何执行任务的潜在机制可以导致更有效的解决方案和改进。###未来方向1。**替代体系结构**：尽管州空间模型的最新进步显示出希望，但在复杂的组成问题方面，它们也具有相似的局限性。2。**混合方法**：将基于变压器的架构与其他方法相结合或添加特定技术（例如，经过思考的提示）可以提高性能，而无需从根本上改变模型体系结构。＃＃＃ 结论Dziri和Peng的发现强调，LLM是强大的工具，但具有固有的局限性，植根于其建筑设计。尽管这些限制并没有减少当前模型在许多实际应用中的实用性，但它们强调了继续研究通过理论见解和创新技术克服这些限制的需求。了解变形金刚如何执行任务是开发更健壮和有能力的AI系统的关键。通过利用诸如嵌入技巧和经过思考链的提示之类的方法，研究人员可以突破LLM当前能够的界限，并有可能在未来模型中释放新的性能和功能水平。
Binghui Peng和Liane Lang等研究人员的最新研究揭示了基于变压器体系结构的大语言模型（LLM）的内在局限性。这些发现表明，尽管具有令人印象深刻的功能，但在处理复杂的组成任务时，变压器具有固有的数学边界。这是这些见解的细分和减轻此类局限性的潜在方法：###变形金刚的内在局限性1。**数学边界**： - **单层变压器**：Peng的工作表明，如果单层变压器的参数计数小于域的大小，则无法解决某些组成问题。 - **多层变压器**：进一步的研究将这种局限性扩展到多层变压器，通过计算复杂性理论和电路复杂性理论证明，在扩大问题复杂性时，甚至更大的模型甚至更大的模型面临限制。2。**复杂性理论**： - 通过利用计算复杂性的猜想和电路复杂性理论，Peng及其同事表明，无论模型大小或训练技术如何，基于变压器的LLMS本质上都无法解决某些组成任务。3。**没有猜想的证明**：在2024年12月，发布了严格的数学证明，表明多层变压器无法在不依赖未经证实的计算复杂性猜想的情况下解决特定的复杂组成问题。###缓解限制1。**建筑调整**： - **嵌入技巧**：像汤姆·戈德斯坦（Tom Goldstein）这样的研究人员通过嵌入其他位置信息来提高模型性能，从而提高了模型性能，从而允许接受较小数量的训练模型以准确处理较大的位置。2。**经过思考链的提示**： - **分解问题**：经过思考的提示涉及在提示内提供逐步解决方案，使像GPT-4这样的LLMS能够通过将其分解为更简单的子任务来解决更广泛的复杂任务。 - **理论理由**：Haotian Ye及其同事的研究已使用电路复杂性理论提供了理论上的理由。经过深思熟虑的提示将大问题变成了较小问题的序列，使变压器可以解决更复杂的组成任务。###含义1。**公众感知**： - 对于公众来说，了解LLM是执行推理还是模式匹配可能并不重要。2。**研发**： - 了解这些限制对于旨在提高模型功能的开发人员至关重要。 - 解决变形金刚如何执行任务的潜在机制可以导致更有效的解决方案和改进。###未来方向1。**替代体系结构**：尽管州空间模型的最新进步显示出希望，但在复杂的组成问题方面，它们也具有相似的局限性。2。**混合方法**：将基于变压器的架构与其他方法相结合或添加特定技术（例如，经过思考的提示）可以提高性能，而无需从根本上改变模型体系结构。＃＃＃ 结论Dziri和Peng的发现强调，LLM是强大的工具，但具有固有的局限性，植根于其建筑设计。尽管这些限制并没有减少当前模型在许多实际应用中的实用性，但它们强调了继续研究通过理论见解和创新技术克服这些限制的需求。了解变形金刚如何执行任务是开发更健壮和有能力的AI系统的关键。通过利用诸如嵌入技巧和经过思考链的提示之类的方法，研究人员可以突破LLM当前能够的界限，并有可能在未来模型中释放新的性能和功能水平。
迫在眉睫的AI能源危机
2025-01-31 14:49:49
像微软，亚马逊，Google和Meta这样的美国科技巨头正在探索三英里岛和汉福德等地点的核电站的复兴，以满足数据中心和AI运营的不断增长的能源需求。但是，这种方法引起了人们对放射性废物增加的担忧，这仍然是核工业的重大尚未解决的问题。所提出的解决方案，包括小型模块化反应堆，面临与成本和监管批准有关的挑战，使其不确定它们是否可以为更清洁的可再生能源提供可行的替代品，例如太阳能，风和地热。
像微软，亚马逊，Google和Meta这样的美国科技巨头正在探索三英里岛和汉福德等地点的核电站的复兴，以满足数据中心和AI运营的不断增长的能源需求。但是，这种方法引起了人们对放射性废物增加的担忧，这仍然是核工业的重大尚未解决的问题。所提出的解决方案，包括小型模块化反应堆，面临与成本和监管批准有关的挑战，使其不确定它们是否可以为更清洁的可再生能源提供可行的替代品，例如太阳能，风和地热。
如何购买AI出售（并使您每年付13％）
2025-01-31 14:30:00
本周与AI相关的市场恐慌已经在低估的科技股和股息中创造了机会，尤其是通过鲜为人知的闭门基金（CEFS），提供高达13％的年度分销。重点介绍的关键CEF包括哥伦比亚塞利格曼高级技术增长基金（STK），分配率为5.8％，贝莱德创新和增长期限信托（BIGZ），占13.0％，Neuberger Berman下一代连接基金（NBXG）为9.2％。这些资金利用涵盖的呼叫策略提高了收益率，同时可能会限制上升收益。建议投资者考虑这些CEF，因为它们以折扣价提供了对高级技术股票和创新公司的访问权限，并提供一些每月分销。
本周与AI相关的市场恐慌已经在低估的科技股和股息中创造了机会，尤其是通过鲜为人知的闭门基金（CEFS），提供高达13％的年度分销。重点介绍的关键CEF包括哥伦比亚塞利格曼高级技术增长基金（STK），分配率为5.8％，贝莱德创新和增长期限信托（BIGZ），占13.0％，Neuberger Berman下一代连接基金（NBXG）为9.2％。这些资金利用涵盖的呼叫策略提高了收益率，同时可能会限制上升收益。建议投资者考虑这些CEF，因为它们以折扣价提供了对高级技术股票和创新公司的访问权限，并提供一些每月分销。