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2025 年每个人都会问的求职面试问题
2024-12-26 17:30:04
2025 年最重要的求职面试问题以人工智能 (AI) 为中心，特别询问应聘者对人工智能的熟悉程度以及如何使用它。回答这个问题的最佳方法是讲述一个故事，突出候选人使用人工智能解决的问题，展示实际应用而不是仅仅熟悉。这种方法展示了解决问题的能力，并将个人经验与潜在的公司挑战联系起来。讨论在使用人工智能时遇到的冲突或挑战也增加了响应的深度，展示了克服障碍的专业知识。最终，将人工智能使用的故事融入到求职叙述中可以提高就业能力和解决这一关键面试问题的能力。
2025 年最重要的求职面试问题以人工智能 (AI) 为中心，特别询问应聘者对人工智能的熟悉程度以及如何使用它。回答这个问题的最佳方法是讲述一个故事，突出候选人使用人工智能解决的问题，展示实际应用而不是仅仅熟悉。这种方法展示了解决问题的能力，并将个人经验与潜在的公司挑战联系起来。讨论在使用人工智能时遇到的冲突或挑战也增加了响应的深度，展示了克服障碍的专业知识。最终，将人工智能使用的故事融入到求职叙述中可以提高就业能力和解决这一关键面试问题的能力。
人工智能可以彻底改变心理健康护理
2024-12-26 16:43:31
人工智能与精神卫生保健的整合正在通过诊断支持、预测分析、个性化治疗计划、聊天机器人和虚拟现实疗法等应用改变服务提供和体验。尽管全球精神健康疾病有所增加（估计有 8 亿人患有抑郁症），但人工智能提供了可扩展且具有成本效益的解决方案，以解决由于耻辱和专业人员短缺而导致的护理缺口。虽然人工智能增强了可访问性，为更好的临床决策提供客观数据，并实现个性化治疗，但它也面临着数据隐私问题、算法偏差和过度依赖技术风险等挑战。未来的进步将集中于完善人工智能算法、与可穿戴设备集成以及开发混合人工智能增强治疗模型，以确保道德使用，同时保留护理的人性元素。
人工智能与精神卫生保健的整合正在通过诊断支持、预测分析、个性化治疗计划、聊天机器人和虚拟现实疗法等应用改变服务提供和体验。尽管全球精神健康疾病有所增加（估计有 8 亿人患有抑郁症），但人工智能提供了可扩展且具有成本效益的解决方案，以解决由于耻辱和专业人员短缺而导致的护理缺口。虽然人工智能增强了可访问性，为更好的临床决策提供客观数据，并实现个性化治疗，但它也面临着数据隐私问题、算法偏差和过度依赖技术风险等挑战。未来的进步将集中于完善人工智能算法、与可穿戴设备集成以及开发混合人工智能增强治疗模型，以确保道德使用，同时保留护理的人性元素。
实现员工对人工智能的敬业度 - Engineering.com
2024-12-26 16:40:38
强调了员工在人工智能 (AI) 实施中的中心地位的重要性，并强调人工智能的成功采用在很大程度上取决于员工的支持和参与。提供自我评估工具来帮助组织评估他们在积极激励员工采用人工智能方面所做的努力。涵盖的关键领域包括采用设计、管理变革、培训、健康和人工智能影响。该评估有助于识别当前战略中的弱点，并指导有效实施人工智能所需的改进，旨在提高员工生产力和组织成功。
强调了员工在人工智能 (AI) 实施中的中心地位的重要性，并强调人工智能的成功采用在很大程度上取决于员工的支持和参与。提供自我评估工具来帮助组织评估他们在积极激励员工采用人工智能方面所做的努力。涵盖的关键领域包括采用设计、管理变革、培训、健康和人工智能影响。该评估有助于识别当前战略中的弱点，并指导有效实施人工智能所需的改进，旨在提高员工生产力和组织成功。
2024-12-26 16:10:57
Palantir, Salesforce lead charge in monetizing AI in 2025: Wedbush Palantir (PLTR) and Salesforce (CRM) are poised to lead in monetizing AI applications among software firms heading into 2025, according to Wedbush. Enterprise AI spending is projected to占据IT预算的更大份额。 注意：上述摘要的最后一部分可能没有准确地反映原文的意思，因为提供的信息片段并不完整。正确的处理方式是仅基于给出的内容生成摘要：“Palantir (PLTR) and Salesforce (CRM) are poised to lead in monetizing AI applications among software firms heading into 2025, according to Wedbush.” Tech , Khanchit Khirisutchalual Palantir ( NASDAQ: PLTR ) and Salesforce ( NYSE: CRM ) appear well positioned to take the lead among software firms in monetizing artificial intelligence applications headed into 2025, according to Wedbush. AI spending among enterprises is expected to take up a larger share of IT Recommended For You
Palantir, Salesforce lead charge in monetizing AI in 2025: Wedbush Palantir (PLTR) and Salesforce (CRM) are poised to lead in monetizing AI applications among software firms heading into 2025, according to Wedbush. Enterprise AI spending is projected to占据IT预算的更大份额。 注意：上述摘要的最后一部分可能没有准确地反映原文的意思，因为提供的信息片段并不完整。正确的处理方式是仅基于给出的内容生成摘要：“Palantir (PLTR) and Salesforce (CRM) are poised to lead in monetizing AI applications among software firms heading into 2025, according to Wedbush.” Tech , Khanchit Khirisutchalual Palantir ( NASDAQ: PLTR ) and Salesforce ( NYSE: CRM ) appear well positioned to take the lead among software firms in monetizing artificial intelligence applications headed into 2025, according to Wedbush. AI spending among enterprises is expected to take up a larger share of IT Recommended For You
优化 AWS 上生成式 AI 应用程序的成本 |亚马逊网络服务
2024-12-26 16:04:26
本文详细分析了可能影响使用 Amazon Web Services (AWS) 构建的生成式 AI 应用程序成本的因素。以下是要点总结：### 影响成本的关键因素1. **嵌入生成：**- 成本取决于数据量和标记化。- 具有更多令牌的更大数据集会显着增加成本。2. **分块策略：**- **标准分块：** 默认或固定大小的分块（例如，300 个令牌）。- **分层分块：** 较小的块聚合为更大的上下文，可能会增加输入令牌的大小和成本。- **语义分块：** 基于语义而不是标记计数的分块，提高了准确性，但提高了嵌入生成成本。- **高级解析：** 识别复杂文档（例如表格、图像）中的块边界，从而导致更高的推理成本。3. **分块策略成本：**- 相对推理成本：- 标准分块：低- 语义分块：中- 分层分块：高4. **护栏和过滤器（亚马逊基岩护栏）：**- 用于检测或编辑 PII 等敏感信息。- 全面应用所有过滤器会增加成本，因此需要仔细评估在何处应用哪些过滤器。5. **推理成本：**- 取决于提示和响应中的标记大小。- 由于输入/输出令牌的增加，更大的上下文（更多令牌）会导致更高的成本。### 详细示例- 对于每月 200 万个带有 PII 检测/编辑的问题：- LLM 回复过滤的大约每月费用：200 美元- 包括用户问题过滤器在内的总成本：400 美元### 建议和最佳实践1. **标记化和数据量：** 通过尽可能减少标记数量来进行优化，尤其是在较大的数据集中。2. **分块策略选择：** 选择平衡准确性和成本效率的策略。- 语义分块对于需要语义相关性的数据可能是有益的，但成本较高。- 分层分块提供了更广泛的上下文，但可以显着增加输入令牌的大小和成本。3. **过滤器的选择性应用：** 仔细评估哪些过滤器是必要的，重点关注安全性至关重要的领域，同时最大限度地减少总体成本影响。＃＃＃ 结论生成式人工智能和相关云服务的格局正在迅速发展；因此，成本可能会随着时间的推移而变化。所提供的成本估算作为基于特定假设的特定时间点的快照，应被视为方向性准确的指导，而不是精确的数字。在下一部分中，第 2 部分将介绍使用 AWS 服务构建的生成式 AI 应用程序的业务价值计算以及影响业务价值的因素。### 关于作者- **Vinnie Saini：** 加拿大多伦多 AWS 的高级生成式 AI 专家解决方案架构师。在设计基于云的解决方案方面拥有丰富的经验。- **Chandra Reddy：** 德克萨斯州奥斯汀 AWS 解决方案架构师团队高级经理。AIML 和生成式 AI 用例方面的专业知识。本综合指南旨在帮助企业了解在 AWS 上部署生成式 AI 应用程序的财务影响和优化策略。
本文详细分析了可能影响使用 Amazon Web Services (AWS) 构建的生成式 AI 应用程序成本的因素。以下是要点总结：### 影响成本的关键因素1. **嵌入生成：**- 成本取决于数据量和标记化。- 具有更多令牌的更大数据集会显着增加成本。2. **分块策略：**- **标准分块：** 默认或固定大小的分块（例如，300 个令牌）。- **分层分块：** 较小的块聚合为更大的上下文，可能会增加输入令牌的大小和成本。- **语义分块：** 基于语义而不是标记计数的分块，提高了准确性，但提高了嵌入生成成本。- **高级解析：** 识别复杂文档（例如表格、图像）中的块边界，从而导致更高的推理成本。3. **分块策略成本：**- 相对推理成本：- 标准分块：低- 语义分块：中- 分层分块：高4. **护栏和过滤器（亚马逊基岩护栏）：**- 用于检测或编辑 PII 等敏感信息。- 全面应用所有过滤器会增加成本，因此需要仔细评估在何处应用哪些过滤器。5. **推理成本：**- 取决于提示和响应中的标记大小。- 由于输入/输出令牌的增加，更大的上下文（更多令牌）会导致更高的成本。### 详细示例- 对于每月 200 万个带有 PII 检测/编辑的问题：- LLM 回复过滤的大约每月费用：200 美元- 包括用户问题过滤器在内的总成本：400 美元### 建议和最佳实践1. **标记化和数据量：** 通过尽可能减少标记数量来进行优化，尤其是在较大的数据集中。2. **分块策略选择：** 选择平衡准确性和成本效率的策略。- 语义分块对于需要语义相关性的数据可能是有益的，但成本较高。- 分层分块提供了更广泛的上下文，但可以显着增加输入令牌的大小和成本。3. **过滤器的选择性应用：** 仔细评估哪些过滤器是必要的，重点关注安全性至关重要的领域，同时最大限度地减少总体成本影响。＃＃＃ 结论生成式人工智能和相关云服务的格局正在迅速发展；因此，成本可能会随着时间的推移而变化。所提供的成本估算作为基于特定假设的特定时间点的快照，应被视为方向性准确的指导，而不是精确的数字。在下一部分中，第 2 部分将介绍使用 AWS 服务构建的生成式 AI 应用程序的业务价值计算以及影响业务价值的因素。### 关于作者- **Vinnie Saini：** 加拿大多伦多 AWS 的高级生成式 AI 专家解决方案架构师。在设计基于云的解决方案方面拥有丰富的经验。- **Chandra Reddy：** 德克萨斯州奥斯汀 AWS 解决方案架构师团队高级经理。AIML 和生成式 AI 用例方面的专业知识。本综合指南旨在帮助企业了解在 AWS 上部署生成式 AI 应用程序的财务影响和优化策略。
21 世纪前 25 年对投资者来说并不好过。下一个需要人工智能的推动 |尼尔斯·普拉特利
2024-12-26 15:57:00
德意志银行分析师指出，自 1999 年以来的 25 年来发生了重大变化，突出显示从诺基亚和传真机转向 iPhone 和亚马逊、美国政府债务增加、股市表现低于历史趋势，以及黄金在经济危机期间表现更好的作用。分析师确定了未来四分之一世纪的三个主要因素：债务水平上升、影响GDP增长和股票回报的不利人口趋势以及人工智能彻底改变生产力的潜力，尽管其对科技公司盈利能力的影响存在不确定性。时间
德意志银行分析师指出，自 1999 年以来的 25 年来发生了重大变化，突出显示从诺基亚和传真机转向 iPhone 和亚马逊、美国政府债务增加、股市表现低于历史趋势，以及黄金在经济危机期间表现更好的作用。分析师确定了未来四分之一世纪的三个主要因素：债务水平上升、影响GDP增长和股票回报的不利人口趋势以及人工智能彻底改变生产力的潜力，尽管其对科技公司盈利能力的影响存在不确定性。时间
熊队 vs. 海鹰队 NFL 道具、周四晚间橄榄球精选、AI 预测、赔率：DK 梅特卡夫超过 61.5 码
2024-12-26 15:40:12
卡莱布·威廉姆斯 (Caleb Williams) 和新队友将参加他的第一场周四橄榄球之夜比赛，芝加哥熊队主场迎战西雅图海鹰队 (-4, 42)。尽管熊队遭遇九连败，但高调收购了德安德烈·斯威夫特、D.J.摩尔、基南·艾伦补充了威廉姆斯。道具投注集中在这些球员的接球和接球码数上，SportsLine 的 AI PickBot 预测由于芝加哥队的传球防守薄弱，DK Metcalf 的接球码数将超过 61.5 码。自上赛季以来，人工智能系统在 NFL 道具选择方面有着良好的记录。凯莱布·威廉姆斯
卡莱布·威廉姆斯 (Caleb Williams) 和新队友将参加他的第一场周四橄榄球之夜比赛，芝加哥熊队主场迎战西雅图海鹰队 (-4, 42)。尽管熊队遭遇九连败，但高调收购了德安德烈·斯威夫特、D.J.摩尔、基南·艾伦补充了威廉姆斯。道具投注集中在这些球员的接球和接球码数上，SportsLine 的 AI PickBot 预测由于芝加哥队的传球防守薄弱，DK Metcalf 的接球码数将超过 61.5 码。自上赛季以来，人工智能系统在 NFL 道具选择方面有着良好的记录。凯莱布·威廉姆斯
特斯拉 (TSLA)：人工智能和自动驾驶推动第四季度交付预测的长期牛市
2024-12-26 15:35:34
美国能源部支持的一项研究预测，由于人工智能的发展，未来三年美国数据中心的电力需求可能会增加近两倍，到 2028 年可能达到美国总电力消耗的 12%。劳伦斯伯克利国家实验室的报告强调，人工智能驱动的数据中心正在引领能源需求激增，影响电网和气候。麦肯锡的分析显示，美国是数据中心增长最快的市场，而贝恩公司的一项研究显示，由于人工智能的进步，全球电力需求从 2019 年到 2023 年增加了 72%，预计到 2027 年将增加一倍。正在给电力基础设施和接入带来挑战，影响美国和国际数据中心的扩张。
美国能源部支持的一项研究预测，由于人工智能的发展，未来三年美国数据中心的电力需求可能会增加近两倍，到 2028 年可能达到美国总电力消耗的 12%。劳伦斯伯克利国家实验室的报告强调，人工智能驱动的数据中心正在引领能源需求激增，影响电网和气候。麦肯锡的分析显示，美国是数据中心增长最快的市场，而贝恩公司的一项研究显示，由于人工智能的进步，全球电力需求从 2019 年到 2023 年增加了 72%，预计到 2027 年将增加一倍。正在给电力基础设施和接入带来挑战，影响美国和国际数据中心的扩张。
最佳生成人工智能模型——从聊天机器人到图像和视频生成器 - Decrypt
2024-12-26 15:32:06
生成式人工智能领域正在跨越图像、视频、音乐生成等多个领域快速发展。Flux 在图像生成方面处于领先地位，具有可定制选项和高质量输出，而 Kling 在视频生成方面优于其他产品。Suno v4 在音乐生成方面表现出色，具有人声和一致的风格。该报告强调了进步，但也指出了令人失望的地方，例如图像生成方面的 SD 3 Medium 和视频生成方面的 OpenAI Sora。总体而言，该领域通过不断的改进和创新展现出巨大的潜力。
生成式人工智能领域正在跨越图像、视频、音乐生成等多个领域快速发展。Flux 在图像生成方面处于领先地位，具有可定制选项和高质量输出，而 Kling 在视频生成方面优于其他产品。Suno v4 在音乐生成方面表现出色，具有人声和一致的风格。该报告强调了进步，但也指出了令人失望的地方，例如图像生成方面的 SD 3 Medium 和视频生成方面的 OpenAI Sora。总体而言，该领域通过不断的改进和创新展现出巨大的潜力。
从 Microsoft 到 Nvidia，人工智能代理将于 2025 年问世
2024-12-26 15:20:56
到 2025 年，人工智能代理预计将变得更加普遍，从简单的聊天机器人发展成为代表用户执行任务的强大工具，例如从电子邮件中提取数据和应用程序集成。Nvidia、谷歌、微软和 Salesforce 等主要科技公司正在开发代理人工智能，旨在自动执行费用报告归档等耗时的活动。早期采用者报告称效率和生产力有所提高；例如，微软的员工 IT 自助成功率提高了 36%，每位卖家的收入提高了 9.4%。虽然过渡到使用这些代理需要进行调整，但预计它们将彻底改变企业和消费者感知和使用人工智能技术的方式。
到 2025 年，人工智能代理预计将变得更加普遍，从简单的聊天机器人发展成为代表用户执行任务的强大工具，例如从电子邮件中提取数据和应用程序集成。Nvidia、谷歌、微软和 Salesforce 等主要科技公司正在开发代理人工智能，旨在自动执行费用报告归档等耗时的活动。早期采用者报告称效率和生产力有所提高；例如，微软的员工 IT 自助成功率提高了 36%，每位卖家的收入提高了 9.4%。虽然过渡到使用这些代理需要进行调整，但预计它们将彻底改变企业和消费者感知和使用人工智能技术的方式。