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苹果工程师展示了AI“推理”的脆弱性
一段时间以来，像OpenAI和谷歌这样的公司一直在宣传其最新人工智能模型中先进的“推理”能力是下一个重大突破。这些新结果所突出的脆弱性有助于支持之前的研究，即大型语言模型（LLMs）使用概率模式匹配来替代真正可靠数学推理所需的形式化概念理解的做法是不够的。“这种差异——无论是GSM-Symbolic的不同运行之间还是与GSM8K的结果相比——都是非常令人惊讶的，正如研究人员指出的那样，“解决一个问题所需的总体推理步骤仍然相同。”例如，OpenAI的ChatGPT-4o在GSM8K上的准确率从95.2%下降到在GSM-Symbolic上依然相当不错的94.9%。这些巨大的准确性下滑突显了仅仅使用简单的“模式匹配”来“将陈述转换为操作而不真正理解其含义”的方法所固有的局限性，研究人员写道。
政客们正在推销这三种AI股票
随着选举季节的到来，政客们专注于他们的竞选活动、为其他候选人拉票、立法职责和其他责任。八月份，来自伊利诺伊州的民主党众议员乔纳森·杰克逊出售了价值在15,001美元至50,000美元之间的安华高科技公司的股票。不过值得注意的是，尽管对于安华高科技公司似乎存在悲观情绪，但在华盛顿内部也有一些乐观的看法。格林的两次交易都价值在1,001美元至15,000美元之间。亿万富翁一直在购买微软股票除了半导体股之外，软件巨头微软最近也受到了政客们的不少看跌关注。Coatue Management的菲利普·拉丰也增持了微软的股票。你现在应该跟随政客们出售这些股票吗？监控政客们的股市动向是投资时可以采用的一种很好的补充策略。
创新机器学习应用于转型中的企业应用 - AI新闻
关于作者 由 | 2024年10月15日 机器学习（ML）正在改变企业的运营方式，推动创新，并在各个行业中开启新的可能性。 个性化：基于客户数据，聊天机器人和虚拟助手可以根据客户的请求使用真实姓名、记住过去的互动并提供定制化的响应来个性化与客户之间的交互。 库存管理：实施库存管理措施将帮助企业减少开支，并确保需要时有足够的库存量。 描述性分析：利用历史数据了解企业的过去表现可以影响未来的决策，通过创建机器学习模型，企业可以收集数据以进行即时分析。对于金融应用： 自动化交易系统：机器学习系统可以帮助分析市场数据和趋势，帮助企业及客户在交易时做出明智的决定。
新诺贝尔奖得主表示，数据瓶颈正在阻碍AI科学的发展
这个故事最初出现在《算法》，这是我们每周的人工智能通讯中。在奖项宣布后接受记者采访时，哈萨比斯表示他认为这将预示着更多人工智能工具被用于重大的科学发现。“如果有许多像PDB一样优秀的数据库，我会说，是的，这个[奖项]可能只是众多奖项中的第一个，但它在生物学上是一个非常独特的数据库，”贝克说。“大型专有模型将开始失去其优势，实验室将更加关注规划和推理。硅谷，新的游说怪物大型科技公司的触角遍及华盛顿特区的每一个角落。
8个真正有用的AI工具，让您的生活和工作更轻松
人工智能是信息时代的圣杯，也是当前的热门话题。LanguageTool 可以作为许多浏览器、各种 Office 程序以及应用程序（目前仅限 iOS）的扩展程序使用。至少如果您使用支持 AI 的 Jasper 的帮助的话。一个很棒的功能是可以使用变声器录制自己的文本，然后由 Murf 的情感化声音重复播放这些文本。这样就无需笔记了，参与者或员工理论上可以使用 Fireflies 通过关键字搜索从多年前的会议中查找选定的内容或主题。
想与人工智能合作？确保你提升了专业知识水平
Constantine Johnny/Getty Images 人工智能和数据分析技能需求旺盛，但单独使用无法实现商业成功。这种情况解释了为什么Yogurtçu敦促寻求AI及相关技术职业的专业人士或学生增加另一个领域的专业知识。然而，组织内任何人都必须通过透明的治理流程来突出问题，以确保责任归属并持续改进。此外：帮助员工自信而高效地使用生成式人工智能的三种方法“准备重塑的公司拥有集中的数据治理和以领域为中心的数据现代化观点，”他们表示。“这意味着为工人提供全面培训，使他们能够在其岗位上充分发挥自身能力，并充分利用生成式AI的力量。
更好的AI股票：超微电脑与戴尔科技| 富途网
作为公司，Super Micro Computer（SMCI -0.43%）和戴尔科技（DELL -0.81%）曾一度被视为传统服务器的缓慢增长销售商。与戴尔相比，Supermicro的增长速度要快得多，但其股价在过去三个月内被腰斩，原因是它正面临着毛利率下滑、卖空者的令人担忧的指控以及美国司法部调查传闻的影响。虽然Supermicro与Nvidia的合作并非独家合作，但它通过在戴尔及其其他行业同行之前推出第一款AI服务器建立了先发优势。从长远来看，戴尔预计其年收入将增长3%-4%，调整后的每股收益至少增长8%，并通过股票回购和股息向投资者返还超过80%的调整后自由现金流（FCF）。戴尔是一个更安全的选择，但可能会产生较低的回报。
小分子药物发现领域的人工智能未来发展将由数据驱动。
参考文献 Makurvet, F. D. 生物制剂与小分子：药物成本和患者获取途径。15, 3130–3139 (2024). 文章 Google Scholar Mokaya, M. 等人。用于基于结构的药物设计的三维卷积神经网络及CrossDock数据集。预印本 https://arxiv.org/abs/2308.13418 (2023)。 Chodera, J., Lee, A. A., London, N. & von Delft, F. 疫情下的药物发现众包。分子 24, 4393 (2019). 文章 Google Scholar Kalliokoski, T., Kramer, C., Vulpetti, A. & Gedeck, P. 混合IC50数据的可比性——统计分析。
Ernst & Young如何通过其人工智能平台“彻底”重塑运营
埃森哲一年前以14亿美元的价格推出了其定制的生成式人工智能平台，目前该技术已经被96%的员工使用。在这个过程中，我们了解到AI的潜力不仅仅是孤立用例的问题——它的真正力量在于它如何能够实现大规模的转型。相反，重点是数据架构师、知识工程——理解如何结构化、管理并利用知识以增强AI的表现和指导AI代理开发人员。“你如何确保在任何AI实施中‘以人为本’，特别是在将来可能要处理AGI的情况下？”在埃森哲，我们正在迅速调整我们的企业政策和伦理框架，首先是合规，但也是为了向客户展示负责任的AI之路。
裁员后，Shopify聚合商OpenStore推出了一款面向品牌的AI客服工具
OpenStore在过去四年里一直在收购Shopify品牌。周二，OpenStore宣布推出OpenDesk，这是一个由AI驱动的客户支持工具，将开始向其他Shopify品牌销售。“他们不是都面临和我们一样的挑战和问题吗？”“当这些Shopify品牌的资金充裕时，很容易说：‘我需要这10个Shopify应用程序来让我的店铺发展’”，沃森说道。他没有具体说明今年计划收购多少个品牌，只是表示公司专注于寻找最具增长潜力的品牌。
