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AI是否将企鹅群岛列入特朗普的关税名单？霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）确认这是否是一个错误 - 印度时报
2025-04-07 13:26:00
霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）澄清说，只有企鹅的家中的无人居住和麦当劳群岛（McDonald Islands）征税10％不是错误或AI生成的。卢特尼克（Lutnick）出现在哥伦比亚广播公司（CBS）的面貌上，该措施旨在消除漏洞，使中国这样的国家通过通过其他国家进行交易来规避关税。他说，尽管在宣布公告后正在与50多个国家联系的50多个国家进行谈判，但关税将无限期地保持在不到推迟的情况下。卢特尼克（Lutnick）强调有必要解决关税问题以外的贸易失衡。
霍华德·卢特尼克（Howard Lutnick）澄清说，只有企鹅的家中的无人居住和麦当劳群岛（McDonald Islands）征税10％不是错误或AI生成的。卢特尼克（Lutnick）出现在哥伦比亚广播公司（CBS）的面貌上，该措施旨在消除漏洞，使中国这样的国家通过通过其他国家进行交易来规避关税。他说，尽管在宣布公告后正在与50多个国家联系的50多个国家进行谈判，但关税将无限期地保持在不到推迟的情况下。卢特尼克（Lutnick）强调有必要解决关税问题以外的贸易失衡。
IBM收购了Hakkoda Inc.，扩大数据专业知识以促进客户的AI转换
2025-04-07 13:17:16
IBM收购了全球领先的数据和AI咨询公司Hakkoda Inc.。此次收购旨在通过添加专业数据平台专业知识来帮助客户为AI驱动的业务运营准备数据，以扩大IBM Consulting的数据转换服务。Hakkoda在迁移，现代化和货币化数据庄园中的能力以及其作为雪花合作伙伴的屡获殊荣的地位增强了IBM在快速增长的数据服务市场中的产品。该交易还将HAKKODA的生成性AI驱动资产带来了加快跨金融服务，公共部门和医疗保健等各个行业的数据现代化项目的加快。
IBM收购了全球领先的数据和AI咨询公司Hakkoda Inc.。此次收购旨在通过添加专业数据平台专业知识来帮助客户为AI驱动的业务运营准备数据，以扩大IBM Consulting的数据转换服务。Hakkoda在迁移，现代化和货币化数据庄园中的能力以及其作为雪花合作伙伴的屡获殊荣的地位增强了IBM在快速增长的数据服务市场中的产品。该交易还将HAKKODA的生成性AI驱动资产带来了加快跨金融服务，公共部门和医疗保健等各个行业的数据现代化项目的加快。
人工通用情报的出现
2025-04-07 13:13:49
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FAMU-FSU工程研究人员使用人工智能来改善基于粉末的3D打印的缺陷检测
2025-04-07 13:05:51
FAMU-FSU工程学院的研究人员已从AFOSR获得了220万美元，以开发AI工具，用于检测基于粉末的3D打印中的缺陷，重点是粘合剂喷射技术。该项目旨在利用合并概括（CG）来提高缺陷预测准确性，并包括与宾夕法尼亚州立大学和HP Inc.的合作。该计划承诺为制造挑战和生产以外的应用程序（例如系统维护和网络安全）提供创新的解决方案。
FAMU-FSU工程学院的研究人员已从AFOSR获得了220万美元，以开发AI工具，用于检测基于粉末的3D打印中的缺陷，重点是粘合剂喷射技术。该项目旨在利用合并概括（CG）来提高缺陷预测准确性，并包括与宾夕法尼亚州立大学和HP Inc.的合作。该计划承诺为制造挑战和生产以外的应用程序（例如系统维护和网络安全）提供创新的解决方案。
将代理难题拼凑在一起：MCP，身份验证和授权和耐用对象免费层
2025-04-07 13:05:06
基于Cloudflare的博客文章和相关资源的提供信息，看起来他们介绍了一些新功能和更新，旨在使构建AI代理和其他状态应用程序更加容易。这是一些要点：1。**对MCP代理的Hibernate支持**： - McPagent的所有实例现在自动包括休眠支持。 - 这使您的已陈述的MCP服务器可以在保持状态的同时在不活动期间入睡，并在需要时醒来。2。**自由层上的耐用对象**： - CloudFlare正在免费的层次上免费提供耐用的对象，从而使开发人员可以开始构建而无需任何初始承诺。 - 现在每个耐用的对象都可以将数据存储在10 GB SQLITE数据库中。 - 这启用了可以处理客户端实时交互和外部服务请求的状态无服务器应用程序。3。**工人免费层限制**： - 计算：100,000个免费的每日工人请求耐用对象的电话- 贮存： - 行阅读：每天500万 - 行写：每天100,000-SQL存储的数据：5 GB（总数）4。**状态AI代理框架**： - CloudFlare引入了McPagent，以简化使用耐用对象的状态AI代理。 - 该框架允许在会话之间维护上下文，用户偏好和对话历史记录。5。**模型上下文协议（MCP）**： - 一种旨在通过允许模型维护交互之间的上下文来促进状态AI应用程序创建状态AI应用程序的协议。 - 提供的示例包括与诸如LLM（语言学习机）之类的外部服务集成，并通过耐用对象中的SQLite存储保持持久的内存。6。**开发人员资源**： - 新的网站代理.cloudflare.com提供了使用Cloudflare的工具和基础架构来构建AI代理的全面指南，教程和文档。 - 本网站应帮助两个新移民进入AI代理领域和经验丰富的开发人员，希望更有效地利用Cloudflare的功能。###步骤开始1。**请访问`代理。 - 探索那里可用的指南和教程，用于学习如何使用MCP，McPagent和耐用的对象构建状态应用程序。2。**评论免费层限制**： - 如果您刚开始，请了解自由层的局限性。3。**在您的应用程序中集成了SQLite存储**： - 利用每个耐用对象的10 GB SQLITE存储有效地维护状态数据。4。**探索现实世界的示例和教程**： - 查看提供与LLM等外部服务集成的示例，并查看它们如何使用冬眠和持续记忆。5。**查看开源项目**： - CloudFlare可能具有开源项目或SDK，您可以利用这些项目来快速启动和运行。＃＃＃ 结论CloudFlare的更新使开发人员更容易访问具有自动冬眠，免费层耐用对象和全面开发人员资源等功能的状态AI代理和应用程序。这应该有助于简化开发过程并减少进入障碍，从而使您可以专注于构建创新的应用程序，而不是担心基础设施成本或复杂性。如果您是这个空间的新手或寻找强大的平台来构建您的状态AI项目，那么Cloudflare的产品似乎是一个强大的选择，并提供了大量的支持和文档。
基于Cloudflare的博客文章和相关资源的提供信息，看起来他们介绍了一些新功能和更新，旨在使构建AI代理和其他状态应用程序更加容易。这是一些要点：1。**对MCP代理的Hibernate支持**： - McPagent的所有实例现在自动包括休眠支持。 - 这使您的已陈述的MCP服务器可以在保持状态的同时在不活动期间入睡，并在需要时醒来。2。**自由层上的耐用对象**： - CloudFlare正在免费的层次上免费提供耐用的对象，从而使开发人员可以开始构建而无需任何初始承诺。 - 现在每个耐用的对象都可以将数据存储在10 GB SQLITE数据库中。 - 这启用了可以处理客户端实时交互和外部服务请求的状态无服务器应用程序。3。**工人免费层限制**： - 计算：100,000个免费的每日工人请求耐用对象的电话- 贮存： - 行阅读：每天500万 - 行写：每天100,000-SQL存储的数据：5 GB（总数）4。**状态AI代理框架**： - CloudFlare引入了McPagent，以简化使用耐用对象的状态AI代理。 - 该框架允许在会话之间维护上下文，用户偏好和对话历史记录。5。**模型上下文协议（MCP）**： - 一种旨在通过允许模型维护交互之间的上下文来促进状态AI应用程序创建状态AI应用程序的协议。 - 提供的示例包括与诸如LLM（语言学习机）之类的外部服务集成，并通过耐用对象中的SQLite存储保持持久的内存。6。**开发人员资源**： - 新的网站代理.cloudflare.com提供了使用Cloudflare的工具和基础架构来构建AI代理的全面指南，教程和文档。 - 本网站应帮助两个新移民进入AI代理领域和经验丰富的开发人员，希望更有效地利用Cloudflare的功能。###步骤开始1。**请访问`代理。 - 探索那里可用的指南和教程，用于学习如何使用MCP，McPagent和耐用的对象构建状态应用程序。2。**评论免费层限制**： - 如果您刚开始，请了解自由层的局限性。3。**在您的应用程序中集成了SQLite存储**： - 利用每个耐用对象的10 GB SQLITE存储有效地维护状态数据。4。**探索现实世界的示例和教程**： - 查看提供与LLM等外部服务集成的示例，并查看它们如何使用冬眠和持续记忆。5。**查看开源项目**： - CloudFlare可能具有开源项目或SDK，您可以利用这些项目来快速启动和运行。＃＃＃ 结论CloudFlare的更新使开发人员更容易访问具有自动冬眠，免费层耐用对象和全面开发人员资源等功能的状态AI代理和应用程序。这应该有助于简化开发过程并减少进入障碍，从而使您可以专注于构建创新的应用程序，而不是担心基础设施成本或复杂性。如果您是这个空间的新手或寻找强大的平台来构建您的状态AI项目，那么Cloudflare的产品似乎是一个强大的选择，并提供了大量的支持和文档。
AI最终会取代人工工人还是增加他们？|pymnts.com
2025-04-07 13:02:19
- 麻省理工学院的经济学家戴维·奥索（David Autor）认为，人工智能可能会增加而不是取代人类工人。 - AI在工作场所的有效性取决于其设计和集成，而不仅仅是功能。例如，如果未经培训用户可以与AI进行有效协作的培训，那么Chexpert等工具可能会失败。 - 新技术通常会创建新的作业类别；随着全球劳动力短缺的迫在眉睫，人类工人将仍然是必不可少的，尤其是在协作和实践角色中。
- 麻省理工学院的经济学家戴维·奥索（David Autor）认为，人工智能可能会增加而不是取代人类工人。 - AI在工作场所的有效性取决于其设计和集成，而不仅仅是功能。例如，如果未经培训用户可以与AI进行有效协作的培训，那么Chexpert等工具可能会失败。 - 新技术通常会创建新的作业类别；随着全球劳动力短缺的迫在眉睫，人类工人将仍然是必不可少的，尤其是在协作和实践角色中。
Darknet的Xanthorox AI为黑客提供可定制的工具
2025-04-07 13:00:00
Xanthorox AI是一种用于进攻性网络运营的独立系统，出现在DarkNet论坛上。它在第1季度晚些时候推出，具有一个自主的模块化结构，专为大规模的自适应攻击而设计，其中包括五个专业语言模型和离线功能。Xanthorox编码器脚本并开发恶意软件，而推理器的高级模仿人类进行操纵。专家警告说，不断发展的威胁格局是AI驱动的攻击变得更加适应性和挑战性。
Xanthorox AI是一种用于进攻性网络运营的独立系统，出现在DarkNet论坛上。它在第1季度晚些时候推出，具有一个自主的模块化结构，专为大规模的自适应攻击而设计，其中包括五个专业语言模型和离线功能。Xanthorox编码器脚本并开发恶意软件，而推理器的高级模仿人类进行操纵。专家警告说，不断发展的威胁格局是AI驱动的攻击变得更加适应性和挑战性。
中国的DeepSeek与Tsinghua University建立了AI栏，增强了推理能力
2025-04-07 12:51:44
中国的DeepSeek与Tsinghua University的研究人员合作，使用生成奖励建模（GRM）和自我计划的批评调整开发了一种增强大语模型（LLM）的技术。这种双重方法旨在提高LLMS在一般查询上的性能。根据SCMP，DeepSeek-Grm模型的表现优于现有方法。DeepSeek还计划发布其GRM型号的开源版本，并通过增强的推理功能升级了其V3模型。该公司的举措在国内AI市场引发了一场价格战，并影响了像阿里巴巴这样的其他科技巨头，以发布负担得起的AI服务。Meta Platforms Inc.宣布推出Advanced Llama 4 AI模型。
中国的DeepSeek与Tsinghua University的研究人员合作，使用生成奖励建模（GRM）和自我计划的批评调整开发了一种增强大语模型（LLM）的技术。这种双重方法旨在提高LLMS在一般查询上的性能。根据SCMP，DeepSeek-Grm模型的表现优于现有方法。DeepSeek还计划发布其GRM型号的开源版本，并通过增强的推理功能升级了其V3模型。该公司的举措在国内AI市场引发了一场价格战，并影响了像阿里巴巴这样的其他科技巨头，以发布负担得起的AI服务。Meta Platforms Inc.宣布推出Advanced Llama 4 AI模型。
实现可持续增长需要重新思考经济
2025-04-07 12:48:33
自2015年以来，已在联合国可持续发展目标下投资了可持续性工作，但由于财富不平等和资源过度领取，进步滞后。当前的经济模式使21世纪的世界失败了，因此需要一个称为“可持续性”的新范式，该范式将创造财富与可持续发展之间的发展平衡。这涉及将人工智能（AI）整合到AI-Human生态系统中，从而通过安全和教育进行创新来促进人力资本。此外，通过在基础设施必需品，波动，下降的部门和下一代解决方案围绕行业建立韧性，可确保经济稳定和增长。释放中产阶级在发展中国家的潜力至关重要，这是至关重要的，需要在所有经济水平上进行协作，以推动更广泛的经济扩张。过渡到“可持续性”涉及市场进化和组织转型，以实现富有弹性的，包容性的经济，专注于可持续性。s
自2015年以来，已在联合国可持续发展目标下投资了可持续性工作，但由于财富不平等和资源过度领取，进步滞后。当前的经济模式使21世纪的世界失败了，因此需要一个称为“可持续性”的新范式，该范式将创造财富与可持续发展之间的发展平衡。这涉及将人工智能（AI）整合到AI-Human生态系统中，从而通过安全和教育进行创新来促进人力资本。此外，通过在基础设施必需品，波动，下降的部门和下一代解决方案围绕行业建立韧性，可确保经济稳定和增长。释放中产阶级在发展中国家的潜力至关重要，这是至关重要的，需要在所有经济水平上进行协作，以推动更广泛的经济扩张。过渡到“可持续性”涉及市场进化和组织转型，以实现富有弹性的，包容性的经济，专注于可持续性。s
什么是强化学习？AI研究人员解释了一种关键的教学机器，以及与训练狗的关系
2025-04-07 12:47:29
了解智能和创造智能机器是巨大的科学挑战。艾伦·图灵（Alan Turing）1948年的报告奠定了加强学习的基础，这是人工智能的关键领域，训练代理商通过与环境的互动来最大程度地提高奖励。2024 ACM图灵奖颁发给了RL先驱者安德鲁·巴托（Andrew Barto）和理查德·萨顿（Richard Sutton）。RL受动物训练方法的启发，教授计算代理（例如软件程序或机器人），以基于对环境中的感知和行动来实现目标。奖励假设认为，所有目标都可以通过优化数值奖励信号来实现。著名的成功包括DeepMind的GO中的Alphago和Chatgpt等聊天机器人的改进。Barto和Sutton的基础工作，包括有影响力的教科书“强化学习：介绍”，推动了RL研究和应用，同时也影响了神经科学。了解情报和创建智能机器是
了解智能和创造智能机器是巨大的科学挑战。艾伦·图灵（Alan Turing）1948年的报告奠定了加强学习的基础，这是人工智能的关键领域，训练代理商通过与环境的互动来最大程度地提高奖励。2024 ACM图灵奖颁发给了RL先驱者安德鲁·巴托（Andrew Barto）和理查德·萨顿（Richard Sutton）。RL受动物训练方法的启发，教授计算代理（例如软件程序或机器人），以基于对环境中的感知和行动来实现目标。奖励假设认为，所有目标都可以通过优化数值奖励信号来实现。著名的成功包括DeepMind的GO中的Alphago和Chatgpt等聊天机器人的改进。Barto和Sutton的基础工作，包括有影响力的教科书“强化学习：介绍”，推动了RL研究和应用，同时也影响了神经科学。了解情报和创建智能机器是