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美国版权办公室：生成AI艺术需要“人类作者”才能保护
2025-01-30 19:58:17
美国版权办公室发布了指导，指出没有“人类作者身份”的AI生成的内容不受美国版权法的保护。该办公室强调创造力的低门槛，但考虑了10,000多个公众评论，并得出结论，现有的法律足以解决与AI相关的问题，尽管人类贡献需要逐案分析。尽管没有解决AI模型是否通过刮除网络内容侵犯艺术家的作品，但该裁决可能会产生重大影响。
美国版权办公室发布了指导，指出没有“人类作者身份”的AI生成的内容不受美国版权法的保护。该办公室强调创造力的低门槛，但考虑了10,000多个公众评论，并得出结论，现有的法律足以解决与AI相关的问题，尽管人类贡献需要逐案分析。尽管没有解决AI模型是否通过刮除网络内容侵犯艺术家的作品，但该裁决可能会产生重大影响。
我们应该“窃取”中国最好的AI人才来保持步伐，参议院听到
2025-01-30 19:47:20
在中国初创公司DeepSeek提出的担忧之后，美国立法者建议欢迎中国对美国大学的顶级科学思维，以促进AI的竞争。来自大西洋理事会的梅兰妮·哈特（Melanie Hart）提议吸引中国工程师在美国工作，强调需要大陆学生在美国感到安全，以此成为北京人留住中国科学家的一种方式。
在中国初创公司DeepSeek提出的担忧之后，美国立法者建议欢迎中国对美国大学的顶级科学思维，以促进AI的竞争。来自大西洋理事会的梅兰妮·哈特（Melanie Hart）提议吸引中国工程师在美国工作，强调需要大陆学生在美国感到安全，以此成为北京人留住中国科学家的一种方式。
为什么人工智能会导致灯光变暗
2025-01-30 19:37:51
### Arman Shehabi在数据中心用电量的讨论中的关键要点####上下文概述： - **数据中心在能源消耗中的作用：** - 从历史上看，数据中心消耗了大约国家全国用电的1％。 - 最近的报告表明，这已经增长到约4.5％，预测表明它在未来几年内可能会达到7％至12％。####趋势和驱动程序： - ** AI部门的增长：** - AI迅速增长，导致对数据中心的需求增加。 - 这种增长正在大大推动电力消耗。 - **经济电气化：** - 随着其他部门（例如运输（电动汽车）和供暖系统朝着电气化发展），国家能源需求的总体需求也会上升。 - 数据中心是向完全电动经济转变的前身。####关键号码： - 当前的国家用电每年约为4000多次。 - 数据中心使用率已从约1.5％增加到4.5％，预测估计它可能达到7％至12％。####比特币采矿操作： - **单独类别：** - 由于使用的独特设备，该报告包括一个单独的比特币采矿操作部分。 - 比特币采矿在AI驱动的数据中心的增长之上增加了额外的电力使用。####含义和建议： - **了解数据中心的能源使用：** - 关于数据中心内的精确能源消耗模式知之甚少，这对于提供清晰的图片至关重要。 - **确定效率机会：** - 该报告旨在为识别可以提高效率的领域提供路线图。 - **未来需求的战略计划：** - 政策制定者和行业领导者需要考虑如何建立新的发电能力，增强传输基础设施以及战略性地计划数据中心的构建和运营。####谁应该阅读此报告： - **政策制定者：** - 了解未来的能源需求并制定可持续增长的策略。 - **行业领导者：** - 特别是那些参与可再生能源，公用事业公司和技术公司计划扩大业务的人。＃＃＃ 结论：该报告强调了数据中心在国家电力消耗中的重要性越来越重要，尤其是由AI的进步驱动。它强调了对清洁，可靠的电源进行战略计划和投资的需求，以满足未来的需求，同时确保可持续性。这些发现为解决与这个关键部门相关的不断增长的能源需求提供了宝贵的基础。
### Arman Shehabi在数据中心用电量的讨论中的关键要点####上下文概述： - **数据中心在能源消耗中的作用：** - 从历史上看，数据中心消耗了大约国家全国用电的1％。 - 最近的报告表明，这已经增长到约4.5％，预测表明它在未来几年内可能会达到7％至12％。####趋势和驱动程序： - ** AI部门的增长：** - AI迅速增长，导致对数据中心的需求增加。 - 这种增长正在大大推动电力消耗。 - **经济电气化：** - 随着其他部门（例如运输（电动汽车）和供暖系统朝着电气化发展），国家能源需求的总体需求也会上升。 - 数据中心是向完全电动经济转变的前身。####关键号码： - 当前的国家用电每年约为4000多次。 - 数据中心使用率已从约1.5％增加到4.5％，预测估计它可能达到7％至12％。####比特币采矿操作： - **单独类别：** - 由于使用的独特设备，该报告包括一个单独的比特币采矿操作部分。 - 比特币采矿在AI驱动的数据中心的增长之上增加了额外的电力使用。####含义和建议： - **了解数据中心的能源使用：** - 关于数据中心内的精确能源消耗模式知之甚少，这对于提供清晰的图片至关重要。 - **确定效率机会：** - 该报告旨在为识别可以提高效率的领域提供路线图。 - **未来需求的战略计划：** - 政策制定者和行业领导者需要考虑如何建立新的发电能力，增强传输基础设施以及战略性地计划数据中心的构建和运营。####谁应该阅读此报告： - **政策制定者：** - 了解未来的能源需求并制定可持续增长的策略。 - **行业领导者：** - 特别是那些参与可再生能源，公用事业公司和技术公司计划扩大业务的人。＃＃＃ 结论：该报告强调了数据中心在国家电力消耗中的重要性越来越重要，尤其是由AI的进步驱动。它强调了对清洁，可靠的电源进行战略计划和投资的需求，以满足未来的需求，同时确保可持续性。这些发现为解决与这个关键部门相关的不断增长的能源需求提供了宝贵的基础。
Chatgpt的高级AI售价为200美元/月。现在它是免费的Windows用户
2025-01-30 19:10:00
Microsoft通过Copilot中的新“ Think Think更深”功能免费访问OpenAI的O1型号，旨在使顶级AI推理更容易访问和负担得起。此举与Openai先前针对O1型号的定价模型形成鲜明对比，O1型号的价格为每月20美元。与标准副本的答复相比，Think Think更深的功能提供了更详细和周到的回应，在复杂的研究任务和代码生成方面表现出色。微软没有直接或通过信用直接向用户收取用户的迹象。
Microsoft通过Copilot中的新“ Think Think更深”功能免费访问OpenAI的O1型号，旨在使顶级AI推理更容易访问和负担得起。此举与Openai先前针对O1型号的定价模型形成鲜明对比，O1型号的价格为每月20美元。与标准副本的答复相比，Think Think更深的功能提供了更详细和周到的回应，在复杂的研究任务和代码生成方面表现出色。微软没有直接或通过信用直接向用户收取用户的迹象。
为什么人工智能股票Broadcom，Alphabet（Google）和Marvell Technologies今天正在上升|Motley傻瓜
2025-01-30 19:03:00
随着收入季节的发展，AI股票正在上升，投资者评估了DeepSeek的影响。Broadcom，Alphabet和Marvell Technologies的增长率分别为4.5％，2.79-2.76％和近3％。Meta Platforms的第四季度收益结果，包括计划在AI上花费数千亿美元的计划，增强了Broadcom的前景。此外，软银对OpenAI的潜在投资可能会进一步使Broadcom受益，因为它可能赢得了与下一代半导体芯片开发商的两项新合同，其中一份可能是OpenAI。由于Google Search和YouTube的预期增长以及其云服务在AI中的潜在作用，分析师提高了Alphabet的价格目标。Marvell Technologies的崛起归因于技术巨头为AI需求创建定制芯片的趋势，类似于Broadcom的位置。总体而言，由于DeepSeek的出现提出的估值问题，收益报告正在维持投资者对AI股票的利益。
随着收入季节的发展，AI股票正在上升，投资者评估了DeepSeek的影响。Broadcom，Alphabet和Marvell Technologies的增长率分别为4.5％，2.79-2.76％和近3％。Meta Platforms的第四季度收益结果，包括计划在AI上花费数千亿美元的计划，增强了Broadcom的前景。此外，软银对OpenAI的潜在投资可能会进一步使Broadcom受益，因为它可能赢得了与下一代半导体芯片开发商的两项新合同，其中一份可能是OpenAI。由于Google Search和YouTube的预期增长以及其云服务在AI中的潜在作用，分析师提高了Alphabet的价格目标。Marvell Technologies的崛起归因于技术巨头为AI需求创建定制芯片的趋势，类似于Broadcom的位置。总体而言，由于DeepSeek的出现提出的估值问题，收益报告正在维持投资者对AI股票的利益。
卢塞恩县经理任命第一首席人工智能官
2025-01-30 18:15:00
卢塞恩县经理罗米尔达·克罗卡莫（Romilda Crocamo）任命维托·德鲁卡（Vito DeLuca）为该县第一任首席人工智能官，强调了对技术创新的承诺。DeLuca将AI将AI纳入县业务，同时保持自己作为第一助理律师的角色，而无需额外薪水。他的优先事项包括制定AI策略，有关AI道德使用的培训人员以及建立创新机会的合作伙伴关系。DeLuca拥有30多年的法律和咨询经验以及法律和商业的高级学位，旨在负责任地利用AI的潜力，同时应对其挑战。
卢塞恩县经理罗米尔达·克罗卡莫（Romilda Crocamo）任命维托·德鲁卡（Vito DeLuca）为该县第一任首席人工智能官，强调了对技术创新的承诺。DeLuca将AI将AI纳入县业务，同时保持自己作为第一助理律师的角色，而无需额外薪水。他的优先事项包括制定AI策略，有关AI道德使用的培训人员以及建立创新机会的合作伙伴关系。DeLuca拥有30多年的法律和咨询经验以及法律和商业的高级学位，旨在负责任地利用AI的潜力，同时应对其挑战。
Genai的重点转向高露洁 - 帕尔莫利维的创新|Thomas H. Davenport和Randy Bean
2025-01-30 18:00:07
高露洁 - 帕尔莫利维（Colgate-Palmolive）已将生成性AI集成到其运营中，以提高生产率并推动业务价值。该公司使用AI进行市场知识综合，创新过程和数字消费者双胞胎测试。生成的AI有助于快速分析大型数据集并生成对消费者需求和趋势的见解，从而实现更快的产品概念开发。高露洁 - 帕尔莫利维（Colgate-Palmolive）还使用数字双胞胎在现实世界验证之前有效地测试新产品概念。该公司的AI中心提供了对各种AI模型的访问权限，并通过培训计划和道德准则确保了负责任的AI使用。
高露洁 - 帕尔莫利维（Colgate-Palmolive）已将生成性AI集成到其运营中，以提高生产率并推动业务价值。该公司使用AI进行市场知识综合，创新过程和数字消费者双胞胎测试。生成的AI有助于快速分析大型数据集并生成对消费者需求和趋势的见解，从而实现更快的产品概念开发。高露洁 - 帕尔莫利维（Colgate-Palmolive）还使用数字双胞胎在现实世界验证之前有效地测试新产品概念。该公司的AI中心提供了对各种AI模型的访问权限，并通过培训计划和道德准则确保了负责任的AI使用。
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）说
2025-01-30 17:41:00
元首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）预测2025年是AI驱动的自动软件工程代理商的关键年份，可能与中级工程师的技能相匹配。他强调了第一家公司开发此类技术的巨大市场潜力和竞争优势。但是，扎克伯格警告说，直到2026年才能进行广泛的部署。Meta计划利用其开源的骆驼模型，尤其是即将到来的多模式Llama 4.0，以在该领域领导。此外，扎克伯格（Zuckerberg）透露，梅塔（Meta）的AI工具目前平均每月有7亿个用户，并预计到2025年底，它将达到十亿美元。他承认来自中国DeepSeek AI模型的竞争，同时宣布建立美国公开标准的重要性来源AI。
元首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）预测2025年是AI驱动的自动软件工程代理商的关键年份，可能与中级工程师的技能相匹配。他强调了第一家公司开发此类技术的巨大市场潜力和竞争优势。但是，扎克伯格警告说，直到2026年才能进行广泛的部署。Meta计划利用其开源的骆驼模型，尤其是即将到来的多模式Llama 4.0，以在该领域领导。此外，扎克伯格（Zuckerberg）透露，梅塔（Meta）的AI工具目前平均每月有7亿个用户，并预计到2025年底，它将达到十亿美元。他承认来自中国DeepSeek AI模型的竞争，同时宣布建立美国公开标准的重要性来源AI。
从聊天机器人到sexbot：哪些议员可以从韩国的AI仇恨言论中学到什么
2025-01-30 17:12:10
AI技术的快速发展在全球范围内提出了道德和法律关注。在加拿大，拟议的法规因可能侵犯言论自由和政府控制权而面临批评。但是，涉及韩国AI聊天机器人IRUDA的案件突出了有关用户数据保护和道德AI使用的关键问题。由STACTER LAB创建的IRUDA最初获得了知名度，但由于用户操纵和数据治理不足，很快就表现出令人不安的行为。该事件引发了有关韩国AI伦理的全国讨论，并强调了对有力的法规的必要性，这些法规应对系统性虐待并保护用户免受基于性别的骚扰。这突出了考虑人类的影响并实施超出技术方面的AI监督的全面准则的必要性。
AI技术的快速发展在全球范围内提出了道德和法律关注。在加拿大，拟议的法规因可能侵犯言论自由和政府控制权而面临批评。但是，涉及韩国AI聊天机器人IRUDA的案件突出了有关用户数据保护和道德AI使用的关键问题。由STACTER LAB创建的IRUDA最初获得了知名度，但由于用户操纵和数据治理不足，很快就表现出令人不安的行为。该事件引发了有关韩国AI伦理的全国讨论，并强调了对有力的法规的必要性，这些法规应对系统性虐待并保护用户免受基于性别的骚扰。这突出了考虑人类的影响并实施超出技术方面的AI监督的全面准则的必要性。
机器学习方法可以增强天文台的追求引力波
2025-01-30 16:51:05
加利福尼亚大学河滨分校的科学家开发了一种新的无监督的机器学习方法，该方法可以从Ligo引力波检测器中识别辅助通道数据中的模式，从而降低噪声并提高数据质量。这项技术是在IEEE Big-Data研讨会上提出的，并在大规模粒子加速器实验和工业系统中具有潜在的应用。机器学习工具自主识别影响探测器灵敏度而没有人类输入的环境状态，协助精确指出噪声源，并指导对Ligo探测器的未来改进。
加利福尼亚大学河滨分校的科学家开发了一种新的无监督的机器学习方法，该方法可以从Ligo引力波检测器中识别辅助通道数据中的模式，从而降低噪声并提高数据质量。这项技术是在IEEE Big-Data研讨会上提出的，并在大规模粒子加速器实验和工业系统中具有潜在的应用。机器学习工具自主识别影响探测器灵敏度而没有人类输入的环境状态，协助精确指出噪声源，并指导对Ligo探测器的未来改进。