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使用德尔菲研究开发加拿大人工智能医学课程

Rohit Singla、Nikola Pupic、Seyed-Aryan Ghaffarizadeh 等人撰写的文章《利用德尔菲研究开发加拿大人工智能医学课程》重点介绍了为加拿大量身定制的以人工智能为中心的医学课程的创建。这里采用的研究方法是德尔菲研究，其中涉及主题专家的迭代反馈，以就课程开发的重要方面达成共识。**要点：**1. **目标：** 开发适合加拿大医学院的综合人工智能 (AI) 医学课程，符合医疗保健专业人员的需求和期望。2. **方法：** 选择德尔菲研究方法是因为它通过多轮问卷调查有效收集专家意见，允许参与者根据其他专家的反馈修改他们的回答。3. **参与者：** 招募了各个医学学科的主题专家 (SME) 和人工智能专家，以提供对课程内容、结构和实施策略的见解。4. **调查结果：**- 该研究确定了人工智能知识对于未来医疗保健专业人员至关重要的关键领域。- 它强调了以人工智能为重点的医学教育计划中应包含的具体主题，例如数据伦理、机器学习原理、临床决策支持系统以及人工智能在医疗保健中的伦理影响。5. **课程开发：**- 德尔福研究结果用于开发一个结构化的课程框架，其中包含基础知识（例如统计学、计算机编程）、高级主题（例如深度学习算法）和实际应用（即实践项目）。6. **对医学教育的影响：**- Aryan Ghaffariztion，方法论，撰写原始草案准备、可视化、审查和编辑；R.S：概念化、方法论、验证、调查、监督、项目管理。N.P.：数据管理、形式分析。7. **道德考虑：**该研究符合人体受试者研究机构批准的道德标准。8. **未来方向：**- 通过持续的反馈和进一步的德尔福轮次结合人工智能技术进步，继续完善课程该文章强调了将人工智能教育融入医疗培训的重要性，以使未来的医疗保健专业人员具备有效驾驭日益复杂的人工智能驱动的临床环境所需的必要技能。作者建议将他们的框架作为全球类似课程开发的基础。**参考：**- AFMC EPA 工作组。（2016）。- Coiera, E.、Kocaballi, B.、Halamka, J. 和出版同意书利益：作者声明没有竞争利益。资金获取R.S、N.P 和 I.H 获得 UBC 临床医生投资者的资助进行声明。已获得 CIHR（加拿大健康研究所）的资助。R.S.由奖学金资助。附加信息：发布者注：PONS Inc. 的 Springeboard 成员，但声明没有其他利益冲突。权利与许可该研究旨在为人工智能集成医疗培训奠定基础，提高已发布地图和机构隶属关系中声明的透明度。**注意：** 本作品根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License 获得许可，允许对材料进行任何非商业性使用、复制和分发，前提是注明原作者和来源；没有衍生或商业使用权未更改它并提供许可证的链接。未经版权所有者许可，不得对改编材料的共享副本进行任何更改。要查看此许可证，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/。请遵循我们的重用指南：https://nature.com/sites/nature/companions/nature-brands/rights-permissions。**转载和许可**文章“利用德尔菲研究开发加拿大人工智能医学课程”可通过链接 https://doi.org/10.1038/s41746-024-01307-1 获取有关其内容、所用方法和研究结果的更多详细信息。**版权：**© 作者 2024如需任何重用或许可，请联系rights@springernature.com。*请注意，此摘要综合了文章的要点，没有复制来自受版权保护的来源的大量引用文本。*

国土安全部发布关键基础设施安全人工智能框架

美国国土安全部 (DHS) 发布了在关键基础设施中安全开发和部署人工智能 (AI) 的自愿建议。《关键基础设施中人工智能的角色和责任框架》涵盖了云提供商、人工智能开发商、关键基础设施所有者/运营商、民间社会和公共部门实体。它概述了五个关键领域的职责：保护环境、负责任的设计、数据治理、安全部署和监控性能。建议包括审查硬件/软件供应链、为开发人员采用安全设计方法、为运营商维持强大的网络安全实践，以及通过公共部门的法定/监管行动提高标准。国土安全部部长亚历杭德罗·马约卡斯强调了其增强关键服务安全保障的潜力。

盲目地评判人类似乎更喜欢人工智能生成的诗歌

科学家发现，读者很难区分人工智能生成的诗歌和人类写的诗歌，包括莎士比亚等著名诗人的作品。令人惊讶的是，基于节奏和美感等品质，参与者通常更喜欢人工智能生成的诗歌，而不是人类创作的诗歌。在匹兹堡大学研究人员布莱恩·波特和爱德华·马切里进行的实验中，非专业读者无法可靠地识别哪些诗歌是由人工智能或人类创作的，即使给出了有关其起源的提示。这种对人工智能生成诗歌的偏好可能会引起人们对人类创造力在生成人工智能技术主导的时代中的未来作用的担忧。

未来好坏参半，特斯拉追赶特朗普；英伟达迫在眉睫

根据投资者商业日报 (IBD) 提供的摘录和背景，以下是投资者的一些关键要点和可行的见解：1. **市场环境**：- 市场显示出疲软迹象，科技和医疗保健等行业出现下滑。- 美联储小幅降息的预期并未完全稳定市场，表明波动仍在持续。2. **英伟达收益 (NVDA)**：- 英伟达周三的盈利报告因其在半导体 ETF 中的巨大市场份额而备受期待。- 分析师预测该公司将实现大幅同比增长，但指出这标志着该公司三位数季度增长的连续结束。- 在财报发布之前，投资者应谨慎对待 NVDA 股票，因为这可能会影响更广泛的科技行业表现。3. **行业表现**：- 半导体板块（SMH ETF）尤其疲软，上周下跌 7.5%，表明该领域持续面临压力。- 医疗保健股也表现不佳，表明更广泛的宏观经济担忧影响了该行业。4. **特朗普贸易和政策转变**：- 特朗普总统最近宣布的政策变化对制药（由于小罗伯特·F·肯尼迪的提名）和政府技术顾问等特定行业产生了负面影响。- 随着政策的发展，尤其是在效率举措方面，预计这些领域将持续波动。5. **投资组合管理**：- 鉴于市场状况，投资者应谨慎重新评估其投资组合头寸，避免对疲软的行业进行新的买入，除非有明显的复苏迹象。- 考虑从获胜股票中获取部分利润或设置止损，并且一直在关键支撑位以下进行交易可能至关重要。6. **策略选股**：- 留意市场回调期间出现的机会，这可能预示着买入机会。- 使用股票筛选工具来识别在充满挑战的市场中表现出相对强势的板块，需要采取更严格的方法，专注于强势股票，并避免亏损或往返仓位以 140.76 盘整买入点为卖点，不是最佳配置 GPU 将发布针对较旧版本的修复程序系统，但这可能会导致延迟。7. **市场方向**：- 随时关注每日更新。- 不断更新观察列表，在市场显示疲软领域和科技行业时寻找新的买入机会。8. **后续ETF：**- 上周监控 (ARKK) 和 ARKG。- 对于 IGV 和 SMH ETF。通过通过大局等资源了解情况并跟踪关键指标，投资者可以在动荡的市场环境中做出数据驱动的决策。总而言之，在潜在回调期间对机会保持警惕，但保持严格的投资实践。关注最新的市场动态和领先股票板块，获取可行的见解。

Meta AI 开始在法国、意大利、爱尔兰和西班牙推出雷朋 Meta 眼镜 |元

Meta AI 现已在法国、意大利、爱尔兰和西班牙的雷朋 Meta 眼镜上推出，为一般问题提供语音激活交互。该服务将支持法语、意大利语和西班牙语以及英语。用户可以直接通过眼镜接收实时答案、信息和建议。虽然视觉识别功能目前仅限于美国、加拿大和澳大利亚，但 Meta 计划未来在全球范围内扩展这些功能。元

前 Google X 员工通过 TwinMind 走出隐秘状态，这是一款人工智能应用程序，可以听到并记住关于你的一切

TwinMind 由前 Google X 员工创立，旨在打造一款人工智能助手，通过利用内存更好地理解用户，创始人认为这是 ChatGPT 等竞争对手所缺乏的关键功能。该初创公司已筹集超过 250 万美元，估值为 3000 万美元。TwinMind 的应用程序将不断倾听用户的互动并从中学习，旨在提供比当前人工智能助手更个性化的帮助。著名投资者包括甲骨文首席人工智能科学家 Dan Roth。该公司计划提供具有高级功能的高级版本的免费版本，并通过仅存储转录的音频来强调隐私。

利用 ChatGPT 提高编程效率的 25 个 AI 技巧

对于任何希望将人工智能有效地集成到其编码工作流程中而又不丢失项目独特业务逻辑的人来说，您的技巧非常有价值。以下是包含其他见解和实际应用建议的摘要：1. **人工智能作为研究工具**：** 通过询问“这段代码有什么问题？”，利用它来理解您正在努力解决的复杂算法或库、CSS 和其他编程概念。人工智能建议。2. **迭代反馈：** 当AI产生不功能或不完整时，进行反馈直至改进。3. **交叉检查人工智能输出：** 它增强了对结果的信心；运行多个人工智能会话来检查解决方案的一致性和多样性”：这鼓励创造性地解决问题，提供生成的正则表达式或复杂的函数/代码以查看不同的解释，这可能是有洞察力的。4. **利用 AI 进行正则表达式测试：** 除了使用 Patterns (Mac) 等测试工具外，还可以使用另一个 AI 实例来验证它。5. **CSS 选择器请求：** HTML 块，向 CSS 选择器请求该 HTML 元素。然而，迭代完善直到功能可用。6. **人工智能限制**：尽管有这些好处和挑战，尽管迭代反馈效果不佳或生成非功能性正则表达式，特别是复杂的循环或独特的业务逻辑，但它会在没有成功的情况下挣扎，最好还是手动执行你自己吧。7. **人工智能生成代码的道德规范：** 检查公司的所有权政策。我的文章“人工智能和代码”有助于理解权利问题，如果人工智能无法生成工作代码，则需要进行一些小调整以适应新方法或从头开始编写逻辑。### 实际应用1. **提示清晰度：** 为了清晰起见，作为描述性提示，提示中的变量名称（如“$current”）告诉它涉及上下文订单日期。2. **反馈循环：** 初始生成后，迭代完善直至满意或功能正常。3. **交叉参考解决方案：** 多个实例比较可以突出独特的见解。### 社区和反馈通过社区反馈分享此列表中的经验以及您自己的技巧，以不断改进如何有效地使用人工智能来完成重复、乏味但不是项目逻辑核心的编码任务。了解这些限制有助于提高效率，同时保持代码项目的唯一性。---希望听到更多有关在编码社区中使用人工智能的具体挑战或成功的信息！**跟进：**- 在这里分享您的经验和技巧！- 在全面整合之前探索公司政策的道德考虑因素。- 继续尝试迭代细化、交叉检查和有效利用人工智能优势的提示。请随时在下面留下任何评论或问题！🚀---**注意：** 有关人工智能生成代码的法律方面的全面指南，请查看您的文章“人工智能和代码所有权”。在完全融入项目之前了解权利至关重要。🧑‍💻✨

埃隆·马斯克对特朗普的影响可能会导致更严格的人工智能规则

您总结的文章讨论了人工智能融入各个领域的几个有趣的方面，包括新闻、音乐创作、语言学习和诗歌欣赏。以下是关键点的细分：1. **人工智能新闻业**：像《华盛顿邮报》这样的媒体公司正在尝试“问邮报”，读者可以提出问题，得到总结现有《华盛顿邮报》文章的答案（从 2016 年起）。这引发了人们对人类生成的质量和可访问性的质疑。2. **音乐和人工智能识别：**：一首由人工智能协助声音修复创作的披头士歌曲已获得格莱美提名，尽管其他一些歌曲因严重依赖人工智能技术而被排除在外。3. **人工智能学习语言**：忆术家的聊天机器人功能可以用多种语言进行辅导，提供一种学习新语言的便捷方式。4. **人类与人工智能诗歌偏见：** 最近的研究表明，由于感知的简单性和清晰度，非专家读者可能更喜欢人工智能生成的诗歌，而不是人类创作的诗歌，尽管基于偏见预计人工智能作品的质量较低。5. **人工智能的增长和采用**：ChatGPT 和 Google 的 NotebookLM 等平台的用户流量正在显着增长，这表明信息和通信需求越来越依赖人工智能。总体而言，本文强调了人工智能在各个领域不断发展的作用，以及它如何影响人类的感知和体验，特别是挑战了有关人工智能生成内容的质量和真实性的现有偏见和期望。

OpenAI execs mused over Cerebras acquisition in 2017 — to mitigate predicted Nvidia supply woes OpenAI曾考虑收购AI硬件初创公司Cerebras，以减少对Nvidia的依赖。根据TechCrunch的报道，伊隆·马斯克起诉OpenAI的法律文件显示了有关讨论，但最终计划未实施。2017年，OpenAI联合创始人Ilya Sutskever首次提出通过特斯拉收购Cerebras的想法，但由于利益冲突而搁置。尽管多个OpenAI领导者参与商讨合并条款和尽职调查步骤，但交易未能达成。目前，Cerebras正筹备上市，寻求80亿美元估值，但也面临单一客户依赖的风险。放弃收购计划后，OpenAI转向与Broadcom合作设计AI处理器，并由TSMC制造，预计最早2026年问世，以降低成本并提高效率。 OpenAI once considered buying Cerebras, an AI hardware startup, aiming to secure chipmaking capabilities that would lessen its reliance on Nvidia, reports TechCrunch . Recent legal filings from Elon Musk's lawsuit against OpenAI reveal discussions between Musk, OpenAI executives, and Tesla about acquiring Cerebras, though the plan ultimately did not proceed. The discussions originated with Ilya Sutskever, a co-founder of OpenAI, who suggested in 2017 that Tesla could be the acquisition vehicle for Cerebras. Sutskever noted that buying Cerebras through Tesla could create a conflict since Tesla's duty to maximize shareholder profit might not align with OpenAI's nonprofit-driven mission. His idea sparked further consideration, but ultimately the acquisition was shelved. Multiple OpenAI leaders, including Musk and Greg Brockman, who is now OpenAI's president, participated in the conversation, which discussed merger terms and due diligence steps. Despite these efforts, the deal fell apart, though the legal filings do not specify why it was abandoned. Cerebras, which designs wafer-scale AI processors that it claims outperform Nvidia's GPUs for AI training, is now preparing to go public. The company has raised $715 million and is targeting a valuation of around $8 billion. However, its reliance on a single client, Abu Dhabi's G42, for 87% of its revenue in the first half of 2024 poses a risk, especially as G42's historical ties to China's Huawei have drawn attention from U.S. lawmakers. OpenAI's acquisition of Cerebras might have been mutually beneficial, allowing Cerebras to bypass the challenges of an IPO while giving OpenAI resources to design AI processors in-house and therefore not relying on Nvidia, which dominates the AI processor market these days. Since abandoning the acquisition plan, OpenAI has revamped its hardware strategy. Initially, the company wanted to build a network of fabs operated by foundries like TSMC, and solely dedicated to AI processors. However, this was not exactly financially viable, so OpenAI shelved the idea. The company is now working with Broadcom to design its own AI processors that are expected to be made by TSMC. By developing proprietary processors, OpenAI aims to reduce its dependency on Nvidia and cut operational costs. The first chips could be ready as early as 2026, allowing OpenAI to improve cost efficiency for training and deploying its AI models, which aligns with the company's long-term strategic goals. Get Tom's Hardware's best news and in-depth reviews, straight to your inbox.

《JoJo 的奇妙冒险》创作者在看到一幅令人毛骨悚然地让人想起他的作品的画作后，猛烈抨击人工智能“骗子”对漫画行业的影响，他认为这是他的作品

《JoJo 的奇妙冒险》的创作者荒木飞吕彦在他的新书《荒木飞吕彦的新漫画技巧》中警告人工智能生成艺术的危险。在遇到他的漫画风格的人工智能再现并融入了他使用的个人艺术元素后，他表达了担忧。荒木经惟担心，随着人工智能的进步，它可能会导致漫画行业普遍存在欺诈行为，并可能给正宗作品蒙上阴影。为了解决这个问题，他建议可能有必要进行法律监管，但他也承认确保此类法律保护创作者而不是“骗子”的复杂性。