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控制台从Thrive筹集了620万美元，从而使IT团队摆脱了AI |的平凡任务。TechCrunch
2025-06-02 22:15:00
安德烈·塞尔班（Andrei Serban）在认识到使用AI自动化其帮助办公桌任务的潜力后创立了控制台。该初创公司旨在通过易于整合的Slack助手减少IT团队的重复工作，该助手可以独立解决50％以上的任务。Console从Thrive Capital获得了620万美元的种子资金，并吸引了诸如Scale AI和Calendly之类的客户。Thrive Capital认为，Console的AI技术在各种公司职能中都具有必不可少的潜力。
安德烈·塞尔班（Andrei Serban）在认识到使用AI自动化其帮助办公桌任务的潜力后创立了控制台。该初创公司旨在通过易于整合的Slack助手减少IT团队的重复工作，该助手可以独立解决50％以上的任务。Console从Thrive Capital获得了620万美元的种子资金，并吸引了诸如Scale AI和Calendly之类的客户。Thrive Capital认为，Console的AI技术在各种公司职能中都具有必不可少的潜力。
更好的人工智能库存：NVIDIA与AMD
2025-06-02 22:15:00
NVIDIA在其CUDA软件平台的推动下以超过80％的份额领先GPU市场，该平台创造了巨大的竞争优势。尽管AMD的存在日益增长和类似的股票估值，但NVIDIA的数据中心收入增长超过了AMD，这是由于CUDA在AI任务中的广泛生态系统和网络效应所致。向AI推理的转变可能为AMD提供了机会，但是由于NVIDIA的既定软件潜在客户和强大的市场地位，NVIDIA仍然占主导地位。
NVIDIA在其CUDA软件平台的推动下以超过80％的份额领先GPU市场，该平台创造了巨大的竞争优势。尽管AMD的存在日益增长和类似的股票估值，但NVIDIA的数据中心收入增长超过了AMD，这是由于CUDA在AI任务中的广泛生态系统和网络效应所致。向AI推理的转变可能为AMD提供了机会，但是由于NVIDIA的既定软件潜在客户和强大的市场地位，NVIDIA仍然占主导地位。
浮动核数据中心的ABS图表课程为海上革命供电
2025-06-02 22:10:34
ABS和Herbert Engineering的一份新报告提出了浮动核动力设施，以满足AI数据中心不断增长的能源需求。该概念涉及将小型模块化反应堆与使用水进行冷却的专用驳船上的数据中心操作。该解决方案旨在减少电网的压力，并满足现代处理器的不断增长的功率需求，同时过渡到更绿色的能源。该设计包括一个经过验证的冷却系统，并允许网格独立性，尽管该技术的成熟度仍然很低。
ABS和Herbert Engineering的一份新报告提出了浮动核动力设施，以满足AI数据中心不断增长的能源需求。该概念涉及将小型模块化反应堆与使用水进行冷却的专用驳船上的数据中心操作。该解决方案旨在减少电网的压力，并满足现代处理器的不断增长的功率需求，同时过渡到更绿色的能源。该设计包括一个经过验证的冷却系统，并允许网格独立性，尽管该技术的成熟度仍然很低。
从服务台到AI Harmony：重新定义IT在智能自动化时代的支持
2025-06-02 21:49:34
IT服务台正在随着自动化和人工智能（AI）的发展而发展，从反应性故障排除到主动支持。尽管有37％的IT管理员担心AI取代他们的工作，但将AI和人类专业知识的混合模型视为最佳。AI擅长重复任务，例如密码重置和票务分类，而人类处理需要同理心和深厚技术知识的复杂问题。组织必须确保清晰的升级途径和对AI工具的持续评估，以保持效率和用户满意度。指标应包括分辨率的时间，响应的准确性和最终用户反馈，以衡量AI支持的有效性。IT领导者需要通过重新攻击战略角色来解决劳动力的关注。自动化和以人为本的服务之间的平衡对于AI时代的弹性和响应迅速的支持至关重要。
IT服务台正在随着自动化和人工智能（AI）的发展而发展，从反应性故障排除到主动支持。尽管有37％的IT管理员担心AI取代他们的工作，但将AI和人类专业知识的混合模型视为最佳。AI擅长重复任务，例如密码重置和票务分类，而人类处理需要同理心和深厚技术知识的复杂问题。组织必须确保清晰的升级途径和对AI工具的持续评估，以保持效率和用户满意度。指标应包括分辨率的时间，响应的准确性和最终用户反馈，以衡量AI支持的有效性。IT领导者需要通过重新攻击战略角色来解决劳动力的关注。自动化和以人为本的服务之间的平衡对于AI时代的弹性和响应迅速的支持至关重要。
2025-06-02 21:45:06
在临床前培训后评估医学生的人工智能准备
2025-06-02 21:20:11
这项研究评估了医学生的医学生人工智能（AI）在阿曼苏丹Qaboos大学进行临床培训后的医疗保健。这是关键点和发现的摘要：要点：1。该研究使用医学人工智能准备量表（MAIRS-MS）来评估AI准备就绪。2。数据收集发生在2022年9月至2023年2月之间。3。在数据收集之前，已获得所有参与者的知情同意。发现：1。样本量：研究总共包括[未指定样本量]医学生。2.总体准备就绪：学生在医疗保健领域的AI表现出良好的总体准备就绪，与其他地区相比，某些领域的得分更高。3。域分数： - 对AI（KU）的知识和理解 - 对AI（A）的态度 - 与AI有关的技能4。几年之间的差异： - 一年组之间的准备分数存在显着差异。 - 较高年的学生在MAIRS-MS上得分更高。5。性别差异： - 男性和女性对AI的总体准备程度相似，但是子量表得分存在统计学上的显着差异。6。与其他变量的相关性： - 准备分数与学生事先接触AI课程或研讨会的成绩正相关。 - 分数也与在临床实践中使用AI工具的自我报告信心相关。7。确定的障碍： - 缺乏有关AI应用程序的知识 - 担心工作保障和AI的潜在替代者 - 有限的人工智能获得教育资源8。建议： - 将更多与AI相关的内容整合到临床前课程中 - 为医学生的AI工具提供动手培训 - 解决学生对AI对医疗职业的影响的担忧这项研究强调，虽然医学生表现出对人工智能的有前途的准备，但通过有针对性的教育干预措施仍有改进的余地。这些发现对开发基于证据的课程的影响有影响，以使未来的医生在临床实践中整合AI。注意：给定摘要中未提供特定的数值数据和精确的样本量。为了进行完整的分析，这些细节需要从原始研究中包括在内。
这项研究评估了医学生的医学生人工智能（AI）在阿曼苏丹Qaboos大学进行临床培训后的医疗保健。这是关键点和发现的摘要：要点：1。该研究使用医学人工智能准备量表（MAIRS-MS）来评估AI准备就绪。2。数据收集发生在2022年9月至2023年2月之间。3。在数据收集之前，已获得所有参与者的知情同意。发现：1。样本量：研究总共包括[未指定样本量]医学生。2.总体准备就绪：学生在医疗保健领域的AI表现出良好的总体准备就绪，与其他地区相比，某些领域的得分更高。3。域分数： - 对AI（KU）的知识和理解 - 对AI（A）的态度 - 与AI有关的技能4。几年之间的差异： - 一年组之间的准备分数存在显着差异。 - 较高年的学生在MAIRS-MS上得分更高。5。性别差异： - 男性和女性对AI的总体准备程度相似，但是子量表得分存在统计学上的显着差异。6。与其他变量的相关性： - 准备分数与学生事先接触AI课程或研讨会的成绩正相关。 - 分数也与在临床实践中使用AI工具的自我报告信心相关。7。确定的障碍： - 缺乏有关AI应用程序的知识 - 担心工作保障和AI的潜在替代者 - 有限的人工智能获得教育资源8。建议： - 将更多与AI相关的内容整合到临床前课程中 - 为医学生的AI工具提供动手培训 - 解决学生对AI对医疗职业的影响的担忧这项研究强调，虽然医学生表现出对人工智能的有前途的准备，但通过有针对性的教育干预措施仍有改进的余地。这些发现对开发基于证据的课程的影响有影响，以使未来的医生在临床实践中整合AI。注意：给定摘要中未提供特定的数值数据和精确的样本量。为了进行完整的分析，这些细节需要从原始研究中包括在内。
2025-06-02 20:53:00
药物宣传中的人工智能：生命科学公司的八项行动项目|数据事项隐私博客
2025-06-02 20:48:50
CIOMS工作组XIV草案报告提供了与包括《欧盟AI法》在内的全球标准一致的药物宣传（PV）的实用指南。该草案将高级监管原则转化为PV利益相关者的可行步骤，并强调了风险管理，人类监督，数据隐私，透明度和AI道德使用等领域。它通过验证过程，治理结构和持续监控提供了有关操作这些概念的具体建议。由于尚无全面的美国立法，该报告是开发PV未来监管框架的宝贵资源。鼓励利益相关者在截至2025年6月6日的公开咨询期间提供反馈。
CIOMS工作组XIV草案报告提供了与包括《欧盟AI法》在内的全球标准一致的药物宣传（PV）的实用指南。该草案将高级监管原则转化为PV利益相关者的可行步骤，并强调了风险管理，人类监督，数据隐私，透明度和AI道德使用等领域。它通过验证过程，治理结构和持续监控提供了有关操作这些概念的具体建议。由于尚无全面的美国立法，该报告是开发PV未来监管框架的宝贵资源。鼓励利益相关者在截至2025年6月6日的公开咨询期间提供反馈。
使用AI找到工作？谨慎行事
2025-06-02 20:30:00
人工智能（AI）正在改变求职，但对AI的过度依赖会损害工作前景。罗伯特·哈姆斯（Robert Half）的凯特琳·阿齐兹（Katelyn Aziz）警告不要让AI根据工作描述生成简历，这导致了通用应用。在虚拟访谈中使用AI实时回答问题也会对候选人的机会产生负面影响。但是，阿齐兹承认，使用AI进行拼写检查和收集公司信息可能对求职者有益。
人工智能（AI）正在改变求职，但对AI的过度依赖会损害工作前景。罗伯特·哈姆斯（Robert Half）的凯特琳·阿齐兹（Katelyn Aziz）警告不要让AI根据工作描述生成简历，这导致了通用应用。在虚拟访谈中使用AI实时回答问题也会对候选人的机会产生负面影响。但是，阿齐兹承认，使用AI进行拼写检查和收集公司信息可能对求职者有益。
2025-06-02 20:15:07