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密苏里独立报：本选举季民意调查机构将转向人工智能
11:23新闻故事在这个选举季，民意调查机构正在转向人工智能随着传统的面对面和电话民意调查的逐渐淘汰，人工智能已成为了解美国人感受的重要组成部分随着回应率下降，民意调查机构越来越多地转向人工智能确定选民在选举日之前的想法，不仅提出问题，有时还帮助回答问题。（人工智能如何协助民意调查？随着社交媒体和24小时新闻周期的出现，信息的传播速度呈指数级增长，民意调查也必须跟上。民意调查的所有工作都是将人类给出的答案转化为可用的答案）Schneier 说，你必须考虑到一些因素：人们对民意调查人员撒谎，某些群体可能被排除在民意调查之外，而且回复率总体较低，因为人工智能模型只能访问 2021 年之前的数据。这些答案错过了有关俄罗斯从 2022 年开始入侵的所有当前背景。 艾哈迈德说，情绪分析人工智能也可能会难以处理模棱两可的文本，并且不能指望它来审查正在发展的信息。
人工智能可以很好地替代坏老板和昂贵的顾问 - 计算机世界
公司向顾问和糟糕的首席执行官支付数百万美元的薪水和巨额奖金。另一方面，GPT-4o 就像最好的银行经理一样采取了不同的道路，正如研究人员指出的那样：人工智能采用了优化思维，无论损失如何，都最大化增长和盈利，直到被市场冲击偏离轨道。这对银行高管来说效果不佳，他们也比学生们更快地被虚拟董事会解雇：GPT-4o 和高管都陷入了同样的缺陷：过度信任一个既奖励进取心又奖励灵活性的系统和长远的思考。研究人员表示，对现代领导方法持开放态度的老板不太担心被人工智能系统取代：人工智能无法完全承担首席执行官的职责。但它可以显着改善战略规划流程，并有助于防止代价高昂的错误。
这就是 75% 的企业人工智能计划失败的真正原因 - 《财富》
商界领袖正在争先恐后地利用人工智能 (AI) 的神奇力量，预计到 2026 年，每年在人工智能模型上的支出将达到 600 亿美元。供应链首席执行官约翰·西卡德 (John Sicard) 表示，所有假设参数都不可信。软件领导者 Kinaxis 告诉我们。这些知识是必不可少的，忽视它的价值会充满危险。同样重要的是要知道何时足够谦虚以允许算法自主工作。除了留住经验丰富的人才之外，公司还需要考虑培养人力资源决策技能的途径。
米尔纳图书馆将于 10 月 21 日举办人工智能学习技能研讨会 - 伊利诺伊州立大学新闻
米尔纳图书馆和 Julia N. Visor 中心正在合作举办一系列研讨会，为学生提供一个空间来探索和扩大他们对 AI（人工智能）技术的舒适度。学生可以利用这段时间与米尔纳图书馆员一起学习生成人工智能以及一些可以用来帮助管理时间并开始研究项目的特定工具。欢迎有任何经验的学生参加。无需成为这些问题的专家。该活动将于 10 月 21 日星期一下午 5 点举行。米尔纳图书馆 164D 室。请在此回复。
保持访问权限并考虑 Amazon Monitron 的替代方案 - AWS 博客
维护对 Amazon Moniton 的访问权限并考虑替代方案自 2024 年 10 月 31 日起，新客户将不再向新客户提供 Amazon Moniton（用于工业设备状态监控的 Amazon Web Services (AWS) 机器学习 (ML) 服务）。维护对 Amazon Moniton 的访问权限客户将如果他们在 2024 年 10 月 31 日之前的 30 天内的任何时间通过项目委托了 Amazon Monitron 传感器，则被视为现有客户。 Amazon Monitron 的替代方案对于对满足您的状态监控需求的替代方案感兴趣的客户，我们建议探索由我们的 AWS 合作伙伴：Tactical Edge、IndustrAI 和 Factory AI。摘要虽然新客户在 2024 年 10 月 31 日之后将无法再访问 Amazon Monitron，但 AWS 通过 AWS 合作伙伴网络查找器提供了一系列合作伙伴解决方案。客户应探索这些选项，以了解最适合其特定需求的选项。Stuart 曾在工程管理、业务开发、产品管理和咨询领域担任过多种职务。
Neri Oxman 推出针对种植进行 AI 优化的概念摩天大楼 - Dezeen
Neri Oxman 推出针对种植进行人工智能优化的概念摩天大楼设计工作室 Oxman 设计了一种名为“生态编程”的系统来优化绿色建筑，并通过具有多个种植平台的概念摩天大楼进行了展示。生态规划利用计算来生成考虑阳光、风、污染和其他因素的布局，以优化生态系统的健康，并通过增加生物多样性和改善城市供热为城市带来积极效益。“现在，随着历史上的传统架构的发展，我们已经非常擅长为人类设计，因为我们可以与人类交谈。他们和我们说不同的语言，所以我们需要开发一种数据驱动的方法，允许如果我们想为他们进行有效的设计，我们需要找出他们需要蓬勃发展的参数“虽然目前还没有实际建造伊甸塔的计划，但该工作室最近宣布与澳大利亚开发商古德曼集团合作开发”。该工作室表示，这是一系列经过实验室测试的总体规划方案，可最大限度地提高建筑环境的生态存在和效用。
合成数据可以解决人工智能的隐私问题吗？这家公司正在押注它 - ZDNet
合成数据可以解决人工智能的隐私问题吗？Mostly AI 表示，其数据集看起来“与公司的原始客户数据一样真实，具有同样多的细节，但没有原始个人数据点帮助公司遵守 GDPR 和 CCPA 等隐私保护法规。”创建合成数据可能会占用大量资源，因为有效使用它需要针对每个用例进行特定的测试阶段。甚至 Meta 也使用人类数据和合成数据来训练 Llama 3.1 405B。另外：完全自主的人工智能代理之旅和为其提供资金的风险投资家但是模型崩溃又如何呢？即模型一旦摄入过多的合成数据就会恶化？Mostly AI 在给 ZDNET 的电子邮件中表示，它避免了这种可能性，因为“合成数据生成一次并直接应用于下游任务”，而不是用于重复训练模型。跨行业使用合成数据的增加是否会造成模型崩溃的更大威胁，仍有待观察。
清洁能源能否应对人工智能热潮？- Vox.com
在我们的新系列《向我解释》中，Vox 接受观众提问并进行调查，与专家交谈并给出答案。在这段视频中，纽约一位名叫凯西的退休教师向我们提出了一个问题，涉及加密货币、云存储和人工智能等技术如何影响国家的气候目标。立即成为 Vox 会员：http://www.vox.com/memberships订阅我们的频道并打开通知 ()，这样您就不会错过任何视频：http://goo.gl/0bsAjO该视频由 Klaviyo 呈现。Klaviyo 对我们的工作没有编辑影响，但他们的支持使得这样的视频成为可能。解释了飓风海伦造成的毁灭性后果。
数据公式制定者：探索人工智能在丰富数据可视化方面的潜力 - Microsoft
将原始数据转换为有意义的视觉效果（例如图表）是发现隐藏趋势和有价值见解的关键，但即使人工智能驱动的工具取得了进步，这个过程仍然很复杂。如果没有此功能，用户将需要提供更详细的提示才能从头开始重新创建设计。这种迭代机制还允许用户继续更新他们的图表，直到他们满意为止。收到用户规范后，系统将遵循三个步骤：（1）生成一个 Vega-Lite 脚本，定义数据的可视化方式；(2)指示AI处理数据转换；(3) 它使用转换后的数据创建图表，如图 4 所示。 影响和展望改进用户与 AI 支持的工具的交互方式对于改善他们传达需求的方式至关重要，为更高效和有效的协作铺平道路。我们正在积极调查这些研究问题，并邀请您在 Data Formulator 代码库的基础上做出贡献（在新选项卡中打开）。通过探索我们如何设计动态 UI 小部件（在新选项卡中打开），详细了解我们在人机交互方面的研究工作用于可视化编辑。
Nvidia 和 VAST 为公司提供新的 AI 方法来访问其数据 - Semafor
新闻动态初创公司 VAST Data 为企业提供了一种更高效、更安全地使用人工智能模型的新方法，该方法还利用了聊天机器人和其他工具等内部产品中的企业信息。Nvidia 首席执行官黄仁勋 (Jensen Huang) 在接受 Hallak 采访时表示，这使得每个企业都能够利用人工智能，将数据转化为自己的数字智能，并将其连接到位于 VAST 和 Nvidia 之上的飞轮。但很明显，它能够识别猫的方式并不是因为我们想到了一种全新的算法，而是因为我们为旧算法提供了更多的数据和更多的处理能力，”他说。如今，潜在客户遍及各个行业。你需要像哈拉克这样的人，他们看到了技术趋势，并开始思考可能减缓技术发展的瓶颈在哪里。