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苹果的新人工智能、更简单的星巴克、Stellantis 的挣扎、麦当劳的解决方案：本周最受欢迎的故事
- Apple (AAPL) 用户 Michael Hunter 观察到 iOS 18.1 的功能从有希望变为有问题。- 星巴克（SBUX）将停止供应橄榄油饮料，以精简菜单。- Jeep 和 Chrysler 品牌制造商 Stellantis (STLA) 报告称，由于库存削减，收入大幅下降。- 根据最近的一份法庭文件，麦当劳可能会解决 McFlurry 机器故障的问题。- 目前世界首富埃隆·马斯克支持前总统特朗普的经济计划，尽管可能会遇到暂时的困难。- 杰夫·贝佐斯声称他的媒体和航天公司的政治背书活动之间没有任何联系。- 科技企业家布莱恩·约翰逊（Bryan Johnson）偶尔会因独特的延长寿命方法而引起网络热议。- 据报道，Polymarket 是一个总统选举投注网站，受到虚假交易的操纵。- 大众汽车 (VWAGY) 计划关闭德国工厂并裁员以削减成本。- 捷蓝航空 (JBLU) 和边疆航空在第三季度收益报告发布后面临股价下跌。- 埃隆·马斯克 (Elon Musk) 预测，类人机器人的数量将在不到 20 年内超过人类，特斯拉将为这一未来做出贡献。- 麦当劳正在起诉主要肉类加工商，指控其采取影响牛肉价格的反竞争行为。- 美国航空 (AAL) 完成了从达拉斯飞往澳大利亚布里斯班的有史以来最长的航班。
天弘股票如今是真正的人工智能便宜货（纽约证券交易所代码：CLS）
笔者通过多种方式持有CLS股票的多头头寸，并且独立于Seeking Alpha以外的实体的报酬。文章警告说，过去的表现并不能保证未来的结果，并且没有提供具体的投资建议。Seeking Alpha 的作者可能没有获得许可的财务顾问，他们的观点不一定反映该平台的观点。
预测：第四季度对英伟达来说将是巨大的
由于在强大的 GPU 的推动下，Nvidia 在人工智能技术领域占据主导地位，近几个季度取得了巨大的成功。尽管预计第三季度收入增长放缓至两位数，但预计第四季度将出现大幅增长。英伟达的AI芯片占总收入的87%，该公司已将产品范围扩展到GPU之外，成为AI项目的综合提供商。到本十年末，人工智能市场预计将从 2000 亿美元增长到 1 万亿美元，支撑英伟达的盈利和股票业绩增长。
当消费者计划感恩节购物时，人工智能搅动了局面PYMNTS.com
人工智能通过协助购物、预算和娱乐，越来越多地影响感恩节和其他假期期间的消费者行为。一项研究显示，90% 的消费者在假期规划中使用人工智能，其中 Z 世代 (60%) 和千禧一代 (54%) 的兴趣尤其浓厚。零售商正在整合人工智能工具来提供个性化建议，但一些消费者仍然持怀疑态度。随着人工智能技术的发展，它因其快速访问信息和简化假期准备的能力而越来越被接受。
这篇 AI 论文探索了利用和优化工业应用多模态 RAG 系统的新方法
多模态检索增强生成 (RAG) 技术通过解释复杂的文本和图像来增强人工智能在制造、工程和维护中的应用。慕尼黑大学和西门子的研究人员使用 GPT-4 Vision 和 LLaVA 开发了多模态 RAG 系统，采用多模态嵌入和基于图像的文本摘要来提高任务准确性和效率。与传统模型相比，该系统显示出显着的性能改进，在使用图像处理工业查询时准确率提高了 80%。这项工作凸显了多模式 RAG 在人工智能驱动的工业应用中的潜力。
Nvidia 一直是人工智能 (AI) 革命无可争议的王者。这家芯片制造商终于遇到对手了吗？
英伟达凭借 GPU 主导了人工智能市场，占据了数据中心 GPU 市场 92% 的份额，并连续五个季度实现三位数增长。然而，成立于 2016 年的 Cerebras Systems 凭借其晶圆级引擎 (WSE) 正在成为强有力的竞争对手，与 Nvidia 的 GPU 相比，该引擎在人工智能训练和推理方面拥有卓越的性能，而且成本更低。Cerebras 声称其 WSE 是世界上执行这些任务最快的商用解决方案，在最近的测试中明显优于 Nvidia。
英伟达乘人工智能浪潮取代英特尔登上道琼斯工业平均指数，结束其 25 年的统治 - 英特尔 (NASDAQ: INTC)、陶氏化学 (NYSE:DOW)
英伟达公司(Nvidia Corp.)将取代英特尔公司(Intel Corp.)进入道琼斯工业平均指数，这标志着半导体行业的重大转变，以及英特尔在该指数上连续25年的衰落。这一变化突显了英特尔在台积电竞争加剧的情况下失去了市场地位和声誉，并错失了人工智能技术的机会。英伟达的入选反映了其在推动生成人工智能技术方面日益重要，其股价今年上涨了两倍多。英伟达公司
中国人民解放军将 Meta 的人工智能武器化 - 《亚洲时报》
据路透社报道，据报道，中国军事研究人员已将 Meta 的开源人工智能模型 Llama 应用于军事情报目的。尽管 Meta 的军事用途受到限制，但来自中国人民解放军 (PLA) 相关机构的学术论文详细介绍了旨在优化战场情报和决策的修改。这一发展凸显了人工智能技术领域更广泛的地缘政治竞争，并引发了对未经授权使用开源模型的担忧。在与人工智能相关的安全风险日益增加的情况下，美国国防部正在监控这些进展。专家强调需要进行人类监督，以减少偏见并确保道德使用，同时还强调人工智能通过能够自主处理复杂目标的代理能力来增强军事行动的潜力。
Baptist Health 在阿肯色州率先采用新的 MRI 扫描人工智能技术
阿肯色州的 Baptist Health 已成为该州第一家采用 icometrix 的“icobrain”人工智能软件来分析 MRI 扫描的医院系统，有助于及早准确地检测多发性硬化症、痴呆症和创伤性脑损伤等神经系统疾病。该技术将从北小石城开始，在 Baptist Health 的所有成像地点的神经放射学服务中实施。Baptist Health 选择 icometrix 是因为其在阿尔茨海默病治疗研究方面的先进能力。该人工智能软件最近获得 FDA 批准，有望提高诊断精度和患者护理效率。
HiDDEN：一种机器学习方法，用于检测病例对照单细胞转录组数据中的疾病相关人群
根据提供的详细信息，HiDDEN 似乎用于细化扰动研究的二元标签，并随后分析注射 LPC（LPS 诱导的白细胞滚动）或 PBS 作为对照的小鼠内皮细胞数据集中的差异基因表达模式。涉及的关键步骤是：1. **连续扰动分数计算：**- 使用“sklearn.linear_model”库中的“LogisticRegression”函数对所有基因进行逻辑回归分析，以确定每个细胞的连续扰动分数，区分受 LPC 注射影响的细胞 (LPC1) 和未受影响的细胞 (LPC0)。2. **二进制标签细化：**- K-means 聚类（来自“sklearn.cluster”库的“KMeans”函数）用于根据连续扰动分数将内皮细胞分为两组。3. **差异表达分析：**- 使用“scanpy”进行 Wilcoxon 秩和检验，比较 LPC1 和 LPC0 亚型之间的基因表达，以及 PBS 与 LPC 条件，以识别特定于 HiDDEN 精制标签的独特差异表达基因 (DEG)。4. **标记验证：**- 使用 RNAscope 验证来确认组织切片中所选内皮标记物的表达，比较注射 LPC 的小鼠和对照小鼠。5. **基因本体分析：**- g:Profiler 和 ReviGo 用于富集分析，以了解与独特的内皮 LPC1 标记物相关的生物过程。6. **配体-受体相互作用分析：**- CellphoneDB 用于研究 LPC1 和 LPC0 亚型之间细胞间通讯的变化，突出显示配体-受体相互作用的显着差异。### 主要发现：- 鉴定出独特的内皮标记物，与 LPC0 或 PBS 对照相比，这些标记物在 LPC1 亚型中特异性上调。- 基因本体分析揭示了这些标记物丰富的功能类别，例如免疫反应和炎症途径。- CellphoneDB 分析强调了受 LPC 注射影响的内皮细胞与其邻近细胞类型之间的细胞间通讯模式的改变。＃＃＃ 验证：- RNAscope 验证提供了空间表达数据，证实了注射 LPC 的小鼠与对照小鼠组织切片中选定标记物的差异表达。与传统的二元标记方法相比，该工作流程可以详细表征扰动引起的变化，特别是内皮亚群内的变化，从而更深入地了解疾病机制。
