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Chatgpt AI Bot增加了购物的能力
Chatgpt AI Bot增加了购物的能力
2025-04-28 21:32:08
由OpenAI开发的Chatgpt正在将购物功能集成到其AI功能中,旨在简化价格比较和产品购买。此举将Chatgpt定位,可以直接与电子商务领域的Google和Amazon等搜索巨头竞争。该更新承诺没有广告的个性化产品建议,并包含其他功能,例如现场运动分数和多个引用以获取答案。
2025-04-28 20:18:39
Broadcom,排名第一的人工智能库存,将获得评级升级,显示出上升的强度
Broadcom,排名第一的人工智能库存,将获得评级升级,显示出上升的强度
2025-04-28 19:53:00
领先的AI-Chip提供商Broadcom获得了IBD SmartSelect复合评级的升级,从94升至97,这表明其在关键指标中的股票占97%。该公司现在的交易价格比185.05的入场费高出约3%,并且在电子高度飞行器行业集团中排名最高。Broadcom的EPS评级为98,报告的第1季度收益增长了45%,在四分之三以上的增长加速。
2025-04-28 19:31:21
2025-04-28 18:54:55
一位哲学家发行了一本关于数字操纵的著名书籍。作者最终成为AI
一位哲学家发行了一本关于数字操纵的著名书籍。作者最终成为AI
2025-04-28 18:52:31
AI时代哲学的未来取决于其批判性和周到地反映技术对人类生存,意识和认知的影响的能力。这里有一些要考虑的要点:1。**跨学科方法**:哲学必须更深入地与其他学科(例如计算机科学,神经科学和道德规范)进行全面理解和批评AI的影响。2。**道德和价值观**:迫切需要哲学探究符合AI技术发展和部署AI技术的道德框架,尤其是关于隐私,自治和问责制等问题。3。**智力和意识的本质**:哲学家应该在一个可以模拟人类思维过程的世界中探索智能和意识的含义。这包括质疑智力和意识的传统定义。4。**人类思想与机器计算的作用**:随着AI系统变得越来越复杂,与机器计算相比,人们迫切需要了解人类思想的作用和重要性。哲学家必须批判性地研究技术如何影响我们独立和创造性思考的能力。5。**作者和真理**:人类与机器之间的合作提出了有关作者和真理的问题。哲学可以帮助描述这种合作的界限和含义,例如Jianwei Xun项目的例证,该项目在混合人类的背景下探讨了创造力和知识生产的性质。6。**来自技术内部的批评**:如前所述,哲学还必须与AI互动以批评自己。这意味着使用AI等技术工具来询问其自身的局限性和偏见,从而创建一个反馈循环,以增强对这些技术的理解和道德发展。7。**保存人类经验**:迫切需要维护和珍惜人类的经验,例如无聊,沉思和独立思想的能力,这是对技术过度依赖的风险。8。**重新定义自由和自主权**:在一个时代,AI可以对我们的生活如此多的日常工作(从日常工作到决策过程),而自由的概念必须根据技术依赖和人类自主权进行重新评估。9。**神秘与奇迹**:拥抱神秘和奇迹,作为对AI引入的复杂性的回应,可以采取更开放的哲学探究方法,鼓励人们惊奇而不是恐惧或自满。总而言之,哲学的未来涉及与人工智能深入互动,同时保留和增强人类能力,以实现批判性思想,创造力和道德反思。这不仅要求哲学家批评,而且还必须以丰富我们对自己和周围世界的理解的方式与技术进步合作。
AWS是第一个也是唯一的云提供商,可以为作者提供新的自适应推理模型Palmyra X5
AWS是第一个也是唯一的云提供商,可以为作者提供新的自适应推理模型Palmyra X5
2025-04-28 17:42:39
Amazon Web Services(AWS)已推出了Palmyra X5,这是一种具有100万个令牌上下文窗口的新高级推理模型,可通过Writer和Amazon Bedrock作为完全管理的解决方案提供。Palmyra X5优化了速度和成本效率,可以创建能够处理大量企业数据的复杂多步进型AI代理。这标志着AWS是第一个从作家提供全面托管模型的云提供商,在代码生成中提供了增强的功能,跨30多种语言的多语言支持以及精确的长期任务处理而无需高昂的成本。该模型设计用于无缝集成到安全,可扩展的环境中,例如亚马逊基岩,迎合寻求创新AI解决方案的企业。
AI自动化结构性网格的生成以进行更好的模拟
AI自动化结构性网格的生成以进行更好的模拟
2025-04-28 16:33:03
Skoltech AI中心团队引入了一种新型的神经网络结构,用于生成弯曲的坐标网格,这对于物理,生物学和金融方面的计算至关重要。这种方法使用人工智能通过精确的Jacobian评估和快速的网格精炼来创建精确的网格。与基于部分微分方程的数值解决方案的传统方法不同,新的体系结构将神经网络视为计算和物理域之间的差异性,从而可以更好地控制网格规则性,并在所有层之间进行残留连接。该研究表明,即使使用物理知识的神经网络(PINN),即使对于复杂的多域问题,甚至对于复杂的多域问题也表明了高质量的网格。实验证实了其在需要准确的几何表示的应用中的潜力,标志着网格生成方法的新阶段。计算部分在Skoltech的Zhores超级计算机上进行。
2025-04-28 16:30:00
2025-04-28 16:23:00