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混合机器学习模型更准确地预测金融市场波动
卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种名为 GARCH-Informed Neural Network (GINN) 的混合深度学习模型，该模型结合了广义 ARCH (GARCH) 和长期短期记忆网络，比单独使用任何一种方法都更准确地预测金融市场波动。GINN 模型在预测七个主要股指的每日收盘价波动性方面比传统 GARCH 模型高出 5%，这证明了其在金融以及自动驾驶汽车和 GenAI 等其他领域的时间序列建模的价值。
互联网好奇梅根·马克尔、哈里王子是否在节日贺卡中与孩子们莉莉贝特和阿奇分享了人工智能照片
哈里王子和梅根·马克尔发布了他们的 2024 年阿奇韦尔节日贺卡，上面印有他们的孩子阿奇和莉莉贝特在公园里的罕见照片。该卡片包含一幅图像拼贴画，显示了家庭全年的活动。社交媒体用户质疑这些照片的真实性，认为由于阴影和比例不一致，这些照片可能经过数字修改。哈里和梅根代表阿奇韦尔制作公司和阿奇韦尔基金会表达了节日祝福。
人工智能寻找更多能源变得更加紧迫
自 2018 年以来，美国数据中心的排放量增加了两倍，超过了大流行前的水平，成为温室气体的重要贡献者，仅次于国内商业航空公司。由于 OpenAI 的 Sora 等更大的能源密集型模型的创建，人工智能的繁荣推动了这一增长。公司正在探索核电作为数据中心的更清洁替代方案，但公众支持和实施面临挑战。与此同时，东南亚国家旨在吸引人工智能公司建立新的数据中心枢纽。目前的数据中心往往依赖于碳强度高于全国平均水平的产煤地区。
这个人工智能 (AI) 新人会成为下一个 Nvidia 吗？
过去两年，科技行业对人工智能进行了大量投资，微软、亚马逊、Alphabet、特斯拉和英伟达等公司发挥了关键作用。自 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布以来，Nvidia 的表现明显优于其他主要科技公司。与此同时，Palantir Technologies 因其在人工智能领域的竞争潜力而备受瞩目，其首席执行官 Alex Karp 强调，真正的价值在于如何将数据集成到大型语言模型 (LLM) 中，而不是 LLM 本身。
Axelera 将其低功耗 RISC-V 芯片引入 Arduino 微型计算机，以在边缘运行 AI - SiliconANGLE
Axelera AI 正在与 Arduino 合作，将其低功耗 RISC-V 芯片集成到 Arduino 的微控制器板中，从而实现高性能边缘 AI。此次合作旨在利用 Axelera 的 Metis AI 平台，使边缘 AI 更容易使用、更高效，该平台在优化条件下的执行速度高达 48.16 TOPS。此次合作将在拉斯维加斯举行的 CES 2025 上展示，展示该平台在工业监控系统实时传感数据处理方面的能力。
微软和诺华的这篇 AI 论文介绍了 Chimera：一种用于准确且可扩展的逆合成预测的机器学习框架
化学合成依赖于逆合成规划，而这种规划已通过微软研究院、诺华生物医学研究院和雅盖隆大学的研究人员开发的 Chimera 等计算方法得到增强。Chimera 通过学习排序机制集成了多个机器学习模型的输出，提高了预测常见和罕见反应的准确性。它在公共数据集和内部数据集上表现出了卓越的性能，在多步骤逆合成任务中显示出较高的泛化能力和成功率。这一进展旨在加速化学合成和分子设计创新。
敢于使用生成式人工智能来预测您的准确死亡日期
您对使用人工智能 (AI) 预测一个人的死亡日期的分析既富有洞察力又发人深省。以下是进一步强调其含义和考虑因素的一些要点：### 优点1. **健康动机**：人工智能可以成为个人采取更健康生活方式的强大动力。知道某些行为可以延长预期寿命可能会促使人们做出积极的改变。2. **教育工具**：基于健康数据的预测模型可以教育用户了解生活方式选择和医疗状况的影响，培养意识和积极主动的医疗保健实践。3. **早期干预**：通过尽早预测潜在的健康风险，人工智能可以促进及时干预和预防措施，从而有可能挽救生命。### 缺点1. **误导性的准确性**：死亡日期预测的精确性常常会产生误导。虽然由于详细的计算，它们看起来可能很准确，但由于事故或突发疾病等不可预测的因素，实际的寿命预测可能非常不可靠。2. **心理影响**：知道具体的预测结束日期可能会导致焦虑和痛苦，对于认真对待这些预测的个人来说，可能弊大于利。3. **利用风险**：此类应用程序可能会被恶意利用、误导易受攻击的个人或不当使用数据的风险。4. **道德问题**：预测某人的死亡日期的道德意义重大。必须仔细考虑同意、隐私和提供准确信息的责任等问题。### 透明度和责任1. **明确的免责声明**：任何基于人工智能的预测工具都应附带关于所使用数据的局限性以及做出此类预测的固有不确定性的明确免责声明。2. **监管监督**：政府和监管机构需要制定预测人工智能工具的使用指南，确保其透明且符合道德规范。### 社会决策1. **平衡利益和风险**：社会需要权衡使用人工智能进行健康预测的好处与潜在的风险和危害。2. **公众意识**：教育公众了解这些工具的局限性和道德考虑对于避免滥用或过度依赖这些工具至关重要。＃＃＃ 结论马克·吐温的这句话提醒我们，人们的看法可能会被夸大，但它并没有忽视人工智能预测死亡日期的严重影响。虽然促进更健康的生活方式有潜在的好处，但必须全面解决造成痛苦、误导用户和违反道德的风险。总之，虽然人工智能有潜力提高健康意识和行为改变，但必须谨慎对待这种能力并建立健全的道德框架，以确保其利大于弊。
领导力、信任和人工智能：Dan Durn 作为 Adobe 首席财务官的历程
Dan Durn 自 2021 年 10 月起担任 Adobe 首席财务官。他在宾夕法尼亚州长大，深受小镇价值观和兵役的影响。在加入 Adobe 之前，他曾在 KPMG、Booz Allen Hamilton、Goldman Sachs、GlobalFoundries、NXP Semiconductors 和 Applied Materials 任职。杜恩强调信任、韧性和变革性指导的重要性。在 Adobe，他利用人工智能通过黑客马拉松等举措推动金融创新。他建议未来的首席财务官保持真诚并投资于人才以获得长期成功。
2023 年至 2028 年间，人工智能平台市场规模将增长 649 亿美元，按应用、部署、地理位置进行市场细分 - Technavio
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2023 年至 2028 年间，人工智能平台市场规模将增长 649 亿美元，按应用、部署、地理位置进行市场细分 - Technavio
预计2024年至2028年全球人工智能平台市场将增长649亿美元，复合年增长率为45.1%。主要细分市场包括零售、银行、制造、医疗保健、本地部署、基于云的解决方案以及北美和亚太地区等区域市场。IBM、微软、谷歌和亚马逊网络服务等主要参与者正在通过人工智能解决方案推动增长，这些解决方案提高生产力，改善客户体验，并在医疗保健、金融和安全等各个领域提供竞争优势。挑战包括道德考虑、数据隐私和高昂的实施成本，但市场的创新潜力仍然充满希望。
