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谷歌中国前负责人表示，中国的人工智能模型比美国同行落后 6 至 9 个月 - CNBC
北京 谷歌中国前负责人李开复表示，中国的人工智能模型可能比美国开发的模型至少落后半年，但中国的人工智能应用程序可能会起飞得更快。李说，我预测，到明年初，应用程序在中国的普及速度将比美国快得多，并指出训练良好的人工智能模型的成本已大幅下降。阿里巴巴、腾讯等中国主要企业纷纷发布人工智能模型和商业产品。总部位于北京的胜数科技在阿里巴巴附属公司蚂蚁集团的支持下于周三宣布，其文本转视频模型Vidu推出了一项新功能，用于改进人工智能生成的剪辑中的主要元素或角色的一致描绘，而不会失真。Vidu 于今年早些时候发布，其基本工具向公众开放，更高级的功能可通过订阅获得。
Vind AI 筹集 3M 种子轮资金，支持全球从风能转向能源 - Tech.eu
Vind AI 是一个风电场设计人工智能平台，已在 Norrsken VC 领投的种子轮融资中筹集了 300 万美元。该公司的目标是通过做出更好的设计决策，让客户能够以更低的成本生产更多的能源。Vind AI 首席执行官兼联合创始人 Helene Bhler 表示：“随着风电行业准备实现巨大增长，我们的目标是通过成为海上和陆上风电项目以及储能的行业标准来引领这一转型。这包括扩大团队规模，包括行业专家、软件设计师和开发人员，以及商业团队的员工。您想写第一条评论吗？登录后发表评论
高效提取细胞标记的自然语言处理系统 |科学报告 - Nature.com
摘要单细胞 RNA 测序 (scRNA-seq) 已成为探索不同物种和组织细胞景观的关键工具。为了减轻全面捕获所有细胞名称的潜在限制，特别是对于“CD4 T 细胞”等三个模型可能提取不同细胞实体的情况，我们对不同模型在同一位置识别的细胞名称进行了比较和补全。文本。具体来说，我们采用“en_ner_craft_md”模型来识别与标题部分、方法部分和结果部分第一段中的文本分开的物种实体。在细胞标记MarkerGeneBERT和Cellmarker2.0的比较过程中，Cellmarker2.0和MarkerGeneBERT检测到了802种细胞类型，但由于模型预测的概率明显较低，它们被归类为非标记相关（补充图. 51(D1), D870D876 (2023).Franzen, O., Gan, L. M., Bjorkegren, J. L. M. PanglaoDB：用于探索小鼠和人类单细胞 RNA 测序数据的网络服务器。
嵌入式偏差：人工智能给医疗保健算法带来新挑战 |统计-统计
罗得岛州普罗维登斯 在布朗大学一座由洞穴改建的教堂里，医生兼数据科学家利奥·塞利 (Leo Celi) 在场边观察到，一桌高中生正在传递一个塑料鳄鱼装置。脉搏血氧计夹在一名学生的指尖上：“九十七”，他大声念出，然后递给了旁边的学生。塞利环游世界，指导学生和医学实习生设计人工智能算法，预测患者未来从疾病中康复的可能性，或者首先预测患者患病的可能性。本文仅供 STAT 订阅者解锁本文以及深入分析、时事通讯、高级事件和新闻提醒。登录要提交更正请求，请访问我们的联系我们页面。
辩论期间，猫、特朗普和哈里斯的 AI 模因充斥社交媒体 - FOX 5 DC
辩论期间，猫、特朗普和哈里斯的人工智能表情包充斥社交媒体就在备受期待的 2024 年总统辩论之前，前总统唐纳德·特朗普在社交媒体上分享了两个人工智能生成的表情包。这些表情包的特色是一只拿着自动武器的猫，以及特朗普在他的私人飞机上被猫和鸭子包围的表情包，迅速走红，将一些注意力从政治舞台上转移开。他们一直在宣扬错误的说法，称俄亥俄州斯普林菲尔德的海地移民一直在捕捉和吃宠物。辩论期间，特朗普的人工智能生成的表情包在 X（以前称为 Twitter）上引发了一系列反应，该平台上充斥着几条类似的帖子。查看下面一些人工智能生成的总统辩论模因：
人工智能聊天机器人存在政治偏见，可能会在不知不觉中影响社会 - ScienceAlert
尽管存在已知的种族和性别偏见，由大型语言模型 (LLM) 提供支持的人工智能引擎正在成为一种越来越容易获得答案和建议的方式。对自定义机器人的进一步测试表明，用户可以微调大语言模型培训数据，这些人工智能可能会受到影响，使用中间偏左或中间偏右的文本来表达政治倾向。这里没有政治偏见的证据，尽管如果没有聊天机器人前端，很难以有意义的方式整理回复。“随着大语言模型开始部分取代搜索引擎和维基百科等传统信息来源，大语言模型中嵌入的政治偏见的社会影响是巨大的，”罗扎多在他发表的论文中写道。该研究已发表在 PLOS ONE 上。
YouTube Music AI 广播正式名称为 Ask Music - 9to5Google
Ask Music 是 YouTube Music 中基于人工智能提示的对话广播的名称，最近几周它的可用性得到了更广泛的应用，包括国际范围内的应用。这一公告表明更广泛的发布即将到来。该功能在主页中显示为紫色卡片，例如创建广播或宣传 2024 年 8 月回顾的可用性的横幅。与此同时，我们最近几周看到了在美国以外的加拿大和澳大利亚也有可用的报道，其中英语是常见的。到目前为止，我们只在 Android 上看到它，而不是 iOS。有关 YouTube Music 的更多信息：YouTube Music 重新设计艺术家页面 [U]Android 版 YouTube Music 获得动画启动屏幕 YouTube Music 很多歌曲都缺少现场歌词 FTC：我们使用收入赚取汽车联盟链接。
深入深处：通过机器学习模型可以在几秒钟内预测街道洪水 - Phys.org
本文已根据 Science X 的编辑流程和政策进行审阅。该研究称，洪水将会变得更加频繁，“到 2049 年，可能会发生 200 多起洪水事件。”“与极端事件相反，令人讨厌的洪水，最重要的是，由于海平面上升，洪水变得更加常见，”麦克斯帕登说。与杰斐逊实验室数据科学部主管 Malachi Schram 共同领导 ACES 研究所的 Richter 说：“你肯定会陷入困境，因为有些路口是无法通行的。”Goodall 说，这就是机器学习的用武之地。ACES 研究发现，深度学习模型的性能可以准确预测街道规模的滋扰洪水，运行时间为 11 秒，而 TUFLOW 需要 4-6 小时。
将两种技术与机器学习相结合的诊断测试可能会带来家庭测试的新范例 - Phys.org
本文已根据 Science X 的编辑流程和政策进行审阅。“通过解决每个组件的局限性并添加机器学习，我们创建了一个新的测试平台，可以诊断疾病、检测生物标志物并在家监测治疗，”博士后研究员兼共同主要作者 Hyun-June Jang 说与加州大学洛杉矶分校的 Hyou-Arm Joung 一起发表论文。家庭诊断测试（如妊娠或新冠病毒测试）使用纸质检测技术来检测目标分子的存在。测试范围的另一端是 FET，最初是为电子设备设计的。当团队集成深度学习动力学分析时，它提高了 FET 内测试结果的准确性和精度。“我们提高了准确性，并创建了一种总成本不到 50 美元的设备，”Jang 说。“更多信息：Hyun-June Jang 等人，与场效应晶体管集成的纸基分析盒中基于深度学习的动力学分析，ACS Nano (2024)。
沙特阿拉伯成为人工智能世界的东道主 - GZERO Media
现在趋势新的太空竞赛：参议员马克·凯利谈中国的大胆野心和美国的政策