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《关于英雄》评论：一部人工智能辅助的悬疑纪录片，不会让维尔纳·赫尔佐格失眠
《关于英雄》由 Piotr Winiewicz 执导，是一部非传统纪录片，以人工智能生成的内容为特色，并通过屏幕上的免责声明对其视觉和听觉元素的真实性提出了质疑。这部电影将捏造的谋杀之谜与人工智能对人类影响的讨论融为一体。它使用仅根据沃纳·赫尔佐格作品训练的人工智能模型来讲述一个逐渐陷入混乱的虚构故事，挑战了赫尔佐格对电影制作中人工智能的怀疑态度。尽管这部电影在概念和视觉上都很有吸引力，但缺乏实质性的想法和论据，但却成为了关于艺术和纪录片制作中人工智能的挑衅性对话的开端。
使用基于 Pyiron 的自动化工作流程从电子到具有机器学习潜力的相图
文章“使用 Pyiron 中的自动化工作流程从电子到具有机器学习潜力的相图”讨论了开发和利用波鸿原子大学 (RUB) 的全面自动化方法。研究人员开发了一个集成的工作流程，结合了电子结构计算、经典原子间势发展和热力学相稳定性分析。这项工作特别关注机器学习原子间势（MLIP）项目的使用。文章的要点包括：1. **自动化工作流程**：该团队使用 pyron（材料信息学平台）为材料科学家创建了自动化工作流程。这些工作流程涵盖计算材料科学中的各种任务，例如产生电势和计算热容和相图等热力学特性。2. **势能开发**：该研究采用了经典的原子间势能开发（如 Tersoff、Finke）和基于机器学习的原子间势能 (MLIP)，并使用 Jörg Behler 开发的 MLIP 库。3. **热力学计算**：使用 DFT 和原子间势计算热力学性质，以创建相图并计算热容。4. **材料信息学平台-Pyron**：- Pyiron 是一个材料信息学平台，以自动化方式集成了工作流程、计算和分析。- 它提供了从 DFT 数据生成 MLIP、评估其性能并使用它们有效预测新材料性能的功能。5. **相图计算**：工作流程使用 DFT 和原子间势自动生成相图。6. **自动化工作流程开发**：- 该研究展示了在统一框架内实现计算材料科学各个方面自动化的实用性。- 这包括根据第一原理数据生成、训练和验证机器学习潜力。7. **应用和影响**：- 这些自动化工作流程可以通过减少模拟管道中的体力劳动来加速材料发现。- 该研究还证明了 MLIP 与大规模模拟的经典潜力相比的有效性。8. **贡献**：- 该团队的贡献非常重大，因为它通过高效的机器学习模型弥合了高精度 DFT 计算与实际应用之间的差距。9. **开放获取**：本作品遵循开放获取模式，允许在知识共享许可（CC BY 4.0）下免费访问和使用，促进进一步的开发和协作。本文重点介绍了现代信息学平台如何通过将高通量电子结构计算与用于预测材料特性分析的机器学习相结合来改变材料科学领域，最终加速新材料研究的科学发现和创新。＃＃＃ 参考- Menon, S.、Lysogorskiy, Y.、Knoll, A.L.M.等人。使用 pyron 中的自动化工作流程，从电子到具有机器学习潜力的相图。npj 计算机材料 10, 261 (2024)。https://doi.org/10.1038/s41524-024-01067-z
GitHub Universe 2024 推出人工智能创新和以开发人员为中心的工具
GitHub 在 GitHub Universe 2024 上发布了重大更新，重点关注增强的开发人员自主权和 AI 原生体验。主要亮点包括 Copilot 支持多种 AI 模型以实现更大的灵活性，推出 GitHub Spark 以通过自然语言提示简化应用程序创建，以及在 Visual Studio Code 等开发环境中集成 AI 功能。安全改进功能 Copilot Autofix 可实现实时漏洞检测和解决。此外，超过 55,000 名开发人员使用了 Copilot Workspace，并根据用户反馈进行了大量增强。GitHub Models 现已推出公共预览版，提供交互式模型游乐场，支持多模式模型和增强的共享功能。GitHub
Evo 是一种人工智能模型，可以以“无与伦比的准确性”预测基因突变的影响
科学家们创建了 Evo，这是一种机器学习模型，可以通过分析微生物基因组中的碱基对来预测和生成 DNA 和 RNA 序列。尽管最初的输出与自然遗传物质并不十分相似，但该模型显示了理解遗传功能的潜力，并且可以通过进一步发展帮助减轻疾病。与典型的语言模型不同，Evo 使用基因组数据而不是文本，提供基因组规模的快速分析。研究人员强调，随着其能力的发展，需要制定安全指南。
人工智能驱动的黑暗模式：人工智能如何增强数字操控
Fair Patterns 的创始人 Marie Potel-Saville 旨在消除数字界面中操纵用户进行不必要的操作或购买的暗模式。她的公司审核平台并使用人工智能算法来识别网站和应用程序中的操纵性设计，这些设计通常利用用户数据进行个性化说服。随着生成式人工智能的兴起，这些策略变得更加复杂和广泛，对消费者隐私和决策自主权构成重大风险。Fair Patterns 致力于通过将暗模式与法律风险联系起来，使数字交互更加透明和道德，并根据 GDPR 和其他法规进行潜在的处罚。Canva 和 Bumble 等公司开始解决这些问题，认识到建立信任比短期收益更能带来长期利益。
“宣传机器”：山姆·奥尔特曼嘲笑埃隆·马斯克为卡玛拉·哈里斯回答的人工智能模型
当山姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 被要求在卡马拉·哈里斯 (Kamala Harris) 和唐纳德·特朗普 (Donald Trump) 之间做出选择时，山姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 和埃隆·马斯克 (Elon Musk) 就他们的人工智能聊天机器人发生了冲突。虽然 ChatGPT 避免选择候选人，但 Grok 选择了哈里斯，考虑到马斯克对特朗普的支持，这让许多人感到震惊。该帖子在 X（以前称为 Twitter）上获得了 500 万次浏览，这促使 Altman 为 ChatGPT 是偏见最小的人工智能模型而感到自豪。马斯克间接回应，暗示比较的部分内容被裁剪，并批评 ChatGPT“太清醒了”。
自特朗普赢得大选以来，这只人工智能 (AI) 股票飙升，但值得买入吗？|杂七杂八的傻瓜
唐纳德·特朗普赢得大选后，尽管存在贸易关税担忧，但由于人们预期他的政府将通过减税和可能对人工智能公司有利的政策来支持商业增长，股市创下历史新高。值得注意的是，Palantir Technologies 在大选后股价大幅上涨，反映出强劲的季度收益和投资者对特朗普当选总统有利于该公司的乐观态度。然而，由于其估值较高（市盈率超过 300，PEG 为 2.7），建议投资者谨慎行事，因为与 Nvidia 和 Alphabet 等同行相比，该公司的市盈率指标较高。Palantir 令人印象深刻的收入增长和高效的销售策略表明其未来潜力巨大，但目前的估值意味着对持续业绩的高期望。
在 Nvidia 公布收益报告之前您需要了解什么
Nvidia 将公布第三季度业绩，预计在人工智能基础设施需求的推动下，收入同比增长 84%，达到 332.8 亿美元。分析师预计净利润将增至 174.5 亿美元，即每股 70 美分。该公司数据中心收入预计将达到295.3亿美元的新高。投资者还将关注 Nvidia Blackwell AI 芯片出货的最新情况，该芯片可能面临供应限制，但随着产量的增加，预计将在 2024 年初产生可观的收入。
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本周市场有何期待
要点：- 英伟达 (NVDA)，目前是全球最有价值的公司，将于周三公布财报。- 沃尔玛 (WMT)、劳氏 (LOW) 和塔吉特 (TGT) 本周也发布了财务报告。- 经济数据包括新屋开工、现房销售、消费者信心和初请失业金人数。- 芝加哥联储主席奥斯坦·古尔斯比和克利夫兰联储主席贝丝·哈马克就货币政策见解发表讲话。
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人工智能在 BYUI 秋季人工智能博览会上焕发活力
周一至周四下午 2 点举办一系列虚拟研讨会下午 5 点，将探讨人工智能的演变和课堂/工作场所应用。微软首席营销官贾里德·斯帕拉托 (Jared Sparato) 将于周五上午发表题为“人工智能狂野西部”的主题演讲。上午 11:30 至下午 2 点将举行由人工智能爱好者进行互动演示的海报会议。可以在 BYUI 网站上注册，会议涵盖不同主题，包括未来的基础、工作场所和学习中的人工智能以及人机交互。此次活动遵循了 David A. Bednar 长老对不断发展的世界中道德人工智能使用的见解。
