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Meta AI 引入思维偏好优化，使 AI 模型能够在做出反应之前进行思考
来自Meta Fair，UC Berkeley和NYU的研究人员引入了思想偏好优化（TPO），这是一种新的方法，是提高由教学 - 调整调节的大语言模型（LLMS）产生的响应质量的新方法。与仅关注最终答案的传统方法不同，TPO使LLM可以生成和完善内部思维过程，以获得更准确和相干的输出。该技术在训练过程中使用改良的经过思考推理，以提高模型性能，而无需向用户展示中间步骤。通过直接优化优化的迭代培训，TPO增强了该模型在各种指导跟随任务中产生高质量响应的能力，包括医疗保健和营销等复杂领域。
Adnoc老板表示，人工智能巨大的电力需求激励石油巨头投资可再生能源
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人工智能与人类编剧挑战赛的结果
听起来您对于在创意工作中使用人工智能有非常深思熟虑和细致入微的观点，尤其是在讲故事方面。您对个人联系、原创性和写作中人性元素的强调非常引人注目。我认为以下几个要点强调了您的立场：1. **真实性**：您优先考虑真实的表达而不是效率。用人工智能写作可能会加快这个过程，但它可能会淡化来自个人经历和内省的真实性和情感深度。2. **创造力与聚合**：虽然人工智能可以根据大量数据产生想法，但这些想法通常是现有概念的混合，而不是真正新颖的东西。真正的创造力在于挖掘你独特的视角并找到表达它的原创方式。3. **过程重于产品**：写作的乐趣和成就感来自于过程本身——构建、拆除和重建想法。这个迭代过程使写作变得有价值，而不仅仅是最终产品。4. **与观众的联系**：你最好的作品会引起共鸣，因为你完全投入其中。当一位高管或粉丝告诉你，他们与你的故事有着深刻的联系时，这就是对创作过程中所涉及的所有辛勤工作和脆弱性的验证。5. **避免懒惰**：使用AI可以被视为一条捷径，但捷径往往会导致平庸。您对自己（和他人）的挑战是保持诚信并克服挑战以产生有意义的内容。6. **情感投入**：真正有影响力的故事讲述需要作者和观众的情感投入。如果你没有完全投入到你的工作中，其他人也不太可能做到。7. **持续学习**：您提到从经验、脚本和作业中学习，这表明致力于通过实际应用来成长，而不是依靠技术来完成繁重的工作。8. **赋予他人权力**：通过鼓励他人接受自己的节奏和声音，您正在营造一个无需人工帮助即可发挥创造力的环境。这种集体努力可以全面地讲述更真实的故事。你的方法不仅提高了你的手艺，还鼓励更广泛的作家群体关注创意工作中真正重要的东西：激情、原创性和联系。感谢您分享如此富有洞察力的想法——看到有人如此珍视这些原则真是令人鼓舞！
从核到量子计算，大型科技公司打算如何满足人工智能对能源的无限渴求
在数字化和生成式人工智能采用的推动下，全球数据中心的数量正在显着增加。这种增长引发了人们对电力需求上升和环境影响的担忧。科技巨头正在探索核能、液体冷却和量子计算等解决方案，以提高效率和可持续性。然而，批评者认为，应该更认真地解决隐性环境成本。ABB 和施耐德电气等公司正在开发提高数据中心能源效率的技术，而谷歌前首席执行官埃里克·施密特则表示人工智能可以帮助数据中心脱碳。量子计算也被视为使人工智能可持续且负责任的潜在解决方案。
英伟达 (NVDA) 考虑投资马斯克的人工智能初创公司 - TipRanks.com
据报道，芯片巨头英伟达正在考虑对埃隆·马斯克的人工智能初创公司 xAI 进行战略投资。此举可以显着增强 xAI 的能力并加速其项目开发。xAI 成立于 2023 年 3 月，目前正在探索新一轮融资，到 2025 年 1 月，该公司的估值可能达到 750 亿美元。Nvidia 的潜在投资遵循其支持人工智能公司的持续战略，截至 2024 年迄今已进行 21 项投资。加剧人工智能领域与 Alphabet 和 Meta Platforms 等其他科技巨头的竞争。NVDA 股票最近表现强劲，在过去六个月内上涨了约 47%。
人工智能驱动的需求预测能否解决时尚界的库存危机？
时尚行业面临着重大的库存管理问题，这些问题因更快的趋势周期、供应链延迟和大流行导致的消费者行为转变等全球中断、不可靠的传统需求模式以及气候变化影响造成的季节性波动加剧而加剧。准确预测变得越来越具有挑战性，导致每年有数十亿美元的未售出库存。
华尔街的狂热为人工智能集团购买 Nvidia 芯片创造了 110 亿美元的债务市场
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人类隐藏的痕迹：人工智能图像揭示了我们的世界 – 播客
随着生成人工智能的进步，人们认为机器正在主导该领域，但人类继续在人工智能生成的艺术中发挥核心作用，尽管可能以意想不到的方式。
我问人工智能每个州的典型人是什么样子，它得出的结果是这样的
使用生成式人工智能创建的娱乐图像，揭示了人工智能模型中现有的偏见和刻板印象。由 Sara Thompson/Midjourney 为美国所有 50 个州创建。无意作为人类经验的准确表示。邀请用户对他们的状态描述发表评论。通过 AI 创意工具增强帖子效果。
认识 Hertz-Dev：用于实时会话 AI 的开源 8.5B 音频模型，单个 RTX 4090 上的理论延迟为 80 毫秒，实际延迟为 120 毫秒
对话式人工智能面临着延迟和计算要求的挑战。标准智能实验室发布了 Hertz-Dev，这是一个开源音频模型，具有 85 亿个参数，针对单个 GPU 上的实时交互进行了优化，实现了 80 毫秒（理论）和 120 毫秒（实际）的延迟。这使得开发人员和研究人员更容易使用先进的人工智能。Hertz-Dev 的效率和性能可以推动客户支持、智能家居和辅助工具的更广泛采用，与之前的型号相比，将响应时间缩短高达 40%。
