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司法系统中的人工智能：高效工具还是双刃剑|华泰科技
2025-01-06 06:30:00
由于监管漏洞，以色列法院最近的裁决引发了人们对在司法程序中使用人工智能的担忧。案件凸显了人工智能生成的文件真实性和伪造的法律引文等问题，导致法院取消此类证据的资格，并警告不要提供误导性信息。以色列律师协会发布了指导方针，强调律师在将人工智能生成的数据提交法庭之前需要对其进行验证，并强调忠诚和透明度等道德义务。这些发展凸显了平衡创新与维护公众信任和维护正义原则的责任的重要性。
由于监管漏洞，以色列法院最近的裁决引发了人们对在司法程序中使用人工智能的担忧。案件凸显了人工智能生成的文件真实性和伪造的法律引文等问题，导致法院取消此类证据的资格，并警告不要提供误导性信息。以色列律师协会发布了指导方针，强调律师在将人工智能生成的数据提交法庭之前需要对其进行验证，并强调忠诚和透明度等道德义务。这些发展凸显了平衡创新与维护公众信任和维护正义原则的责任的重要性。
2025 年人工智能监管将如何改变
2025-01-06 06:18:30
随着全球各国寻求在创新与道德问题、国家安全和知识产权之间取得平衡，人工智能 (AI) 的监管正成为一个日益复杂的问题。特朗普总统领导下的人工智能治理即将取得的进展凸显了不同国家之间几个潜在的紧张与合作点：### 美中关系由于中美两国都渴望在全球人工智能领域占据主导地位，因此两国之间的关系可能成为人工智能监管的焦点。- **历史背景**：特朗普在第一个任期内对华为和字节跳动（TikTok）等中国科技公司施加了重大限制，反映出旨在遏制中国技术影响力的更广泛战略。- **当前动态**：随着人工智能技术的快速进步，两国都在争夺领导地位。美国最近采取的限制中国获取关键技术（例如用于训练人工智能模型的先进芯片）的措施可能会引发中国的报复行动。＃＃＃ 欧洲联盟欧盟监管人工智能系统的方法的特点是严格的规则和监督机制，旨在主动应对风险。- **高风险人工智能**：欧盟的监管基于基于风险的框架，其中生物识别系统等某些高风险应用面临严格的合规要求。- **潜在冲突**：如果欧盟对美国科技公司实施惩罚措施，可能会促使特朗普政府进行报复，从而可能破坏两个地区之间的合作努力。＃＃＃ 英国英国传统上倾向于采用更加基于原则的监管方法，而不是严格的法定义务。- **版权审查**：英国最近就使用受版权保护的内容监管人工智能模型进行了磋商，这表明英国试图平衡创新与创作者权利。- **全球领导力**：通过在人工智能模型训练的版权例外方面可能处于领先地位，英国可以将自己定位为解决这一问题的全球领导者，而无需面临压倒性的国内游说压力。### 全球合作尽管存在潜在的冲突，但人们越来越认识到需要在人工智能监管方面开展国际合作，以应对确保人工智能安全和道德使用等共同挑战。- **人工智能安全峰会**：2023 年英国主办的全球人工智能安全峰会等举措表明各国愿意合作开发新兴技术的护栏。- **未来方向**：专家认为单边国家安全标准可能变得必要，反映出对不可控人工智能（AGI）发展的担忧。＃＃＃ 结论随着各国应对人工智能技术监管的复杂性，在解决国内优先事项的同时保持国际合作至关重要。中美关系与欧洲和英国等其他地区的监管框架之间的相互作用将显着塑造未来人工智能治理的全球格局。
随着全球各国寻求在创新与道德问题、国家安全和知识产权之间取得平衡，人工智能 (AI) 的监管正成为一个日益复杂的问题。特朗普总统领导下的人工智能治理即将取得的进展凸显了不同国家之间几个潜在的紧张与合作点：### 美中关系由于中美两国都渴望在全球人工智能领域占据主导地位，因此两国之间的关系可能成为人工智能监管的焦点。- **历史背景**：特朗普在第一个任期内对华为和字节跳动（TikTok）等中国科技公司施加了重大限制，反映出旨在遏制中国技术影响力的更广泛战略。- **当前动态**：随着人工智能技术的快速进步，两国都在争夺领导地位。美国最近采取的限制中国获取关键技术（例如用于训练人工智能模型的先进芯片）的措施可能会引发中国的报复行动。＃＃＃ 欧洲联盟欧盟监管人工智能系统的方法的特点是严格的规则和监督机制，旨在主动应对风险。- **高风险人工智能**：欧盟的监管基于基于风险的框架，其中生物识别系统等某些高风险应用面临严格的合规要求。- **潜在冲突**：如果欧盟对美国科技公司实施惩罚措施，可能会促使特朗普政府进行报复，从而可能破坏两个地区之间的合作努力。＃＃＃ 英国英国传统上倾向于采用更加基于原则的监管方法，而不是严格的法定义务。- **版权审查**：英国最近就使用受版权保护的内容监管人工智能模型进行了磋商，这表明英国试图平衡创新与创作者权利。- **全球领导力**：通过在人工智能模型训练的版权例外方面可能处于领先地位，英国可以将自己定位为解决这一问题的全球领导者，而无需面临压倒性的国内游说压力。### 全球合作尽管存在潜在的冲突，但人们越来越认识到需要在人工智能监管方面开展国际合作，以应对确保人工智能安全和道德使用等共同挑战。- **人工智能安全峰会**：2023 年英国主办的全球人工智能安全峰会等举措表明各国愿意合作开发新兴技术的护栏。- **未来方向**：专家认为单边国家安全标准可能变得必要，反映出对不可控人工智能（AGI）发展的担忧。＃＃＃ 结论随着各国应对人工智能技术监管的复杂性，在解决国内优先事项的同时保持国际合作至关重要。中美关系与欧洲和英国等其他地区的监管框架之间的相互作用将显着塑造未来人工智能治理的全球格局。
新闻中心 - TrendForce：2025年AI服务器市场将持续增长，相关产业产值预计达2,980亿美元 | 新闻中心TrendForce - DRAM、NAND Flash、LED、TFT-LCD及绿色能源、光伏市场研究、价格趋势
2025-01-06 06:07:35
预计到 2024 年，服务器行业价值将达到 3060 亿美元，其中 AI 服务器约占 2050 亿美元。到2025年，人工智能服务器领域的价值预计将达到2980亿美元，占服务器行业总价值的70%以上。
预计到 2024 年，服务器行业价值将达到 3060 亿美元，其中 AI 服务器约占 2050 亿美元。到2025年，人工智能服务器领域的价值预计将达到2980亿美元，占服务器行业总价值的70%以上。
ChatGPT 中的聊天较少？2025 年人工智能在广告技术中将如何发展 |广告交换器
2025-01-06 06:00:13
预计到 2025 年，人工智能在广告领域的实际应用将会增加，代理机构员工将获得更多机会，并将其进一步融入行业。Advertiser Perceptions 的一项调查显示，使用人工智能工具的广告商从 56% 上升到 68%，并且对人工智能在没有人类监督的情况下做出决策的信任度也有所提高。然而，有人警告不要过度依赖当前的聊天机器人技术，并呼吁更复杂地使用人工智能，例如媒体购买和测量。出于真实性方面的考虑，广告商也对完全自动化的创意内容持谨慎态度。该行业面临着人工智能局限性以及需要更好的监管和自我监管的挑战。
预计到 2025 年，人工智能在广告领域的实际应用将会增加，代理机构员工将获得更多机会，并将其进一步融入行业。Advertiser Perceptions 的一项调查显示，使用人工智能工具的广告商从 56% 上升到 68%，并且对人工智能在没有人类监督的情况下做出决策的信任度也有所提高。然而，有人警告不要过度依赖当前的聊天机器人技术，并呼吁更复杂地使用人工智能，例如媒体购买和测量。出于真实性方面的考虑，广告商也对完全自动化的创意内容持谨慎态度。该行业面临着人工智能局限性以及需要更好的监管和自我监管的挑战。
立即申请：200,000 瑞士法郎的资助让年轻人参与人工智能解决方案 - ICTworks
2025-01-06 05:35:20
20万瑞士法郎的赠款将用于使用数字技术和人工智能吸引年轻人参与建设包容性城市并推进罗马尼亚、加纳、塞内加尔、坦桑尼亚、印度尼西亚、越南、哥伦比亚和厄瓜多尔边缘化社区教育的项目。Fit4Future 计划在 2025 年 2 月 10 日之前寻求创新解决方案，总计 319 万瑞士法郎可用于 5-6 个项目，重点关注青年主导的举措和当地社区参与。
20万瑞士法郎的赠款将用于使用数字技术和人工智能吸引年轻人参与建设包容性城市并推进罗马尼亚、加纳、塞内加尔、坦桑尼亚、印度尼西亚、越南、哥伦比亚和厄瓜多尔边缘化社区教育的项目。Fit4Future 计划在 2025 年 2 月 10 日之前寻求创新解决方案，总计 319 万瑞士法郎可用于 5-6 个项目，重点关注青年主导的举措和当地社区参与。
物联网和人工智能技术支持的日语和歌翻译
2025-01-06 05:13:07
＃＃＃ 结论本研究旨在通过探索日语和歌的形式并分析中文翻译中存在的争议来改进日语和歌的翻译。介绍了一种利用物联网收集Waka数据的方法，并通过Bi-LSTM、Tree-LSTM和注意力机制的集成优化了NMT模型。这些模型的性能在公共数据集和专门的日本 Waka 数据集上进行了评估，得出了几个关键结论：1. **公共数据集上的性能**：- 在标准翻译基准上，所提出的 Transformer + Bi-LSTM、Transformer + Tree-LSTM 和 Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型的表现优于其他模型，平均 BLEU 分数分别为 23.71、23.95 和 24.12。- Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型相对于基线 Transformer 模型取得了最高的改进，平均 BLEU 得分提高了 1.13。2. **在日本 Waka 数据集上的表现**：- 在 Japanese Waka 的专门数据集上，所有三个增强模型在 BLEU 分数方面均优于基线 Transformer。- Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型在此特定数据集上获得了 20.65 的最高 BLEU 分数，表明其捕捉 Waka 独特的语言和上下文细微差别的卓越能力。### 限制尽管取得了这些成功，但仍存在一些局限性：1. **文化细微差别**：- 虽然模型表现出较高的 BLEU 分数，但它们可能仍然难以完全捕捉 Waka 固有的微妙情感和文化细微差别。- 这可能会导致翻译缺乏自然性和审美质量。2. **数据集大小**：- 与其他语言对可用的数据集相比，用于训练的数据集相对较小，可能会影响模型的泛化能力。3. **超参数调优时间**：- 超参数调整的过程非常耗时，这给实时翻译系统和实际应用带来了挑战。### 未来方向为了解决这些限制并进一步提高 Waka 翻译质量：1. **扩展数据集**：- 收集更多样化、更广泛的数据集，以增强模型的训练效果。- 纳入额外的双语平行语料库，以丰富模型对文化背景的理解。2. **高级模型架构**：- 探索预训练模型与迁移学习技术的结合使用。- 开发复杂的架构，更好地捕获 Waka 中的语义和情感信息。3. **文化融合**：- 研究多样化的翻译方法，将更细致的文化因素融入到模型设计中。——提升翻译的适应性和审美品质，为中日文化交流提供更高品质的服务。通过解决这些限制，未来的工作可以为瓦卡翻译领域做出重大贡献，提高跨文化交流的准确性、自然性和审美价值。
＃＃＃ 结论本研究旨在通过探索日语和歌的形式并分析中文翻译中存在的争议来改进日语和歌的翻译。介绍了一种利用物联网收集Waka数据的方法，并通过Bi-LSTM、Tree-LSTM和注意力机制的集成优化了NMT模型。这些模型的性能在公共数据集和专门的日本 Waka 数据集上进行了评估，得出了几个关键结论：1. **公共数据集上的性能**：- 在标准翻译基准上，所提出的 Transformer + Bi-LSTM、Transformer + Tree-LSTM 和 Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型的表现优于其他模型，平均 BLEU 分数分别为 23.71、23.95 和 24.12。- Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型相对于基线 Transformer 模型取得了最高的改进，平均 BLEU 得分提高了 1.13。2. **在日本 Waka 数据集上的表现**：- 在 Japanese Waka 的专门数据集上，所有三个增强模型在 BLEU 分数方面均优于基线 Transformer。- Transformer + Tree-LSTM + Attention 模型在此特定数据集上获得了 20.65 的最高 BLEU 分数，表明其捕捉 Waka 独特的语言和上下文细微差别的卓越能力。### 限制尽管取得了这些成功，但仍存在一些局限性：1. **文化细微差别**：- 虽然模型表现出较高的 BLEU 分数，但它们可能仍然难以完全捕捉 Waka 固有的微妙情感和文化细微差别。- 这可能会导致翻译缺乏自然性和审美质量。2. **数据集大小**：- 与其他语言对可用的数据集相比，用于训练的数据集相对较小，可能会影响模型的泛化能力。3. **超参数调优时间**：- 超参数调整的过程非常耗时，这给实时翻译系统和实际应用带来了挑战。### 未来方向为了解决这些限制并进一步提高 Waka 翻译质量：1. **扩展数据集**：- 收集更多样化、更广泛的数据集，以增强模型的训练效果。- 纳入额外的双语平行语料库，以丰富模型对文化背景的理解。2. **高级模型架构**：- 探索预训练模型与迁移学习技术的结合使用。- 开发复杂的架构，更好地捕获 Waka 中的语义和情感信息。3. **文化融合**：- 研究多样化的翻译方法，将更细致的文化因素融入到模型设计中。——提升翻译的适应性和审美品质，为中日文化交流提供更高品质的服务。通过解决这些限制，未来的工作可以为瓦卡翻译领域做出重大贡献，提高跨文化交流的准确性、自然性和审美价值。
日元的人工智能价格预测 |外汇直播
2025-01-06 05:05:01
日元期货显示出复杂的信号，最近的买盘尝试未能获得牵引力，表明可能进入盘整阶段。通过成交量评估和Delta（净买入/卖出活动）进行的人工智能分析表明，市场参与稳定，但缺乏决定性价格变动的动力。周五控制点 0.0063965 附近的关键水平对于确定未来趋势至关重要。看涨情景需要持续高于该水平，而看跌情景将通过跌破该水平来确认。交易者应监控关键水平的 Delta 变化和交易量峰值，以准确预测潜在的市场方向。
日元期货显示出复杂的信号，最近的买盘尝试未能获得牵引力，表明可能进入盘整阶段。通过成交量评估和Delta（净买入/卖出活动）进行的人工智能分析表明，市场参与稳定，但缺乏决定性价格变动的动力。周五控制点 0.0063965 附近的关键水平对于确定未来趋势至关重要。看涨情景需要持续高于该水平，而看跌情景将通过跌破该水平来确认。交易者应监控关键水平的 Delta 变化和交易量峰值，以准确预测潜在的市场方向。
OpenAI 的 Altman 和以太坊的 Buterin 概述了人工智能未来的竞争愿景 - Decrypt
2025-01-06 05:04:46
本周，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 宣布用户群显着增长，并在通用人工智能 (AGI) 方面取得进展，而 Vitalik Buterin 则提议使用区块链作为全球故障安全机制，以确保 AI 安全。Buterin 的方法强调优先考虑安全和人类机构而不是快速的技术进步，这与 OpenAI 积极的创新立场形成鲜明对比。这两种观点都凸显了科技行业内关于平衡人工智能发展与安全问题的日益激烈的争论。
本周，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 宣布用户群显着增长，并在通用人工智能 (AGI) 方面取得进展，而 Vitalik Buterin 则提议使用区块链作为全球故障安全机制，以确保 AI 安全。Buterin 的方法强调优先考虑安全和人类机构而不是快速的技术进步，这与 OpenAI 积极的创新立场形成鲜明对比。这两种观点都凸显了科技行业内关于平衡人工智能发展与安全问题的日益激烈的争论。
阿里巴巴人工智能搜索引擎 Accio 拥有 50 万用户，供应商转化率提高 30%
2025-01-06 05:00:00
阿里巴巴国际的人工智能 B2B 搜索引擎 Accio 自 2024 年 11 月推出以来已达到里程碑，拥有超过 50 万中小企业用户。Accio 使用自然语言处理对 7,600 个类别和 2 亿多个贸易特定参数中的数百万家全球供应商进行分类。该引擎通过其 Inspiration 功能将供应商转化率提高了近 30%，并在假日购物季为超过 50,000 家中小企业提供了帮助。Accio 的净推荐值超过 50，被公认为全球采购的重要工具，并得到阿里巴巴国际强大基础设施的支持。
阿里巴巴国际的人工智能 B2B 搜索引擎 Accio 自 2024 年 11 月推出以来已达到里程碑，拥有超过 50 万中小企业用户。Accio 使用自然语言处理对 7,600 个类别和 2 亿多个贸易特定参数中的数百万家全球供应商进行分类。该引擎通过其 Inspiration 功能将供应商转化率提高了近 30%，并在假日购物季为超过 50,000 家中小企业提供了帮助。Accio 的净推荐值超过 50，被公认为全球采购的重要工具，并得到阿里巴巴国际强大基础设施的支持。
自闭症谱系障碍的早期发现：步态偏差和机器学习
2025-01-06 04:51:11
Umer Jon Ganai、Aditya Ratne、Braj Bhushan 和 K. S. Venkatesh 撰写的文章“自闭症谱系障碍的早期检测：步态偏差和机器学习”探讨了使用步态分析来检测儿童自闭症谱系障碍 (ASD) 早期症状的潜力。该研究利用机器学习技术来识别可能表明自闭症谱系障碍的步行行为的特定模式或偏差。**概括：**1. **背景**：之前的研究强调步态异常是检测神经发育障碍（包括自闭症谱系障碍）的可能生物标志物。这项研究旨在通过分析患有和不患有自闭症谱系障碍的儿童的步态数据来识别不同的模式，从而为现有的知识体系做出贡献。2. **方法**：- **参与者**：该研究涉及被诊断患有自闭症谱系障碍的儿童和典型发育中的同龄人。- **数据收集**：使用动作捕捉技术进行步态分析，重点关注步长、步频、足部放置角度等关键参数。- **机器学习模型**：采用各种机器学习算法来分析收集的数据。这些模型包括旨在根据步态特征区分自闭症儿童和典型发育儿童的分类技术。3. **调查结果**：- 某些步态参数在两组参与者（患有自闭症谱系障碍的儿童与正常发育的儿童）之间显示出显着差异。- 机器学习算法可以有效地将儿童分为各自的诊断类别，这表明特定的步态偏差可以作为早期检测自闭症谱系障碍的潜在生物标志物。4. **讨论**：该研究强调了步态分析等非侵入性方法对于神经发育障碍早期诊断和干预的重要性。通过在早期识别与自闭症谱系障碍相关的模式，研究人员和临床医生可以根据个人需求制定有针对性的治疗干预措施。5. **结论**：步态偏差为使用机器学习技术早期检测 ASD 提供了一个有前景的途径。建议进一步研究以完善这些方法，并有可能将其整合到临床实践中。**影响：**- 自闭症谱系障碍 (ASD) 的早期识别可以显着影响受影响个体的护理质量和结果。- 步态分析的使用提供了一种易于使用的非侵入性方法，可以补充现有的诊断工具。- 机器学习模型提高了区分自闭症儿童和非自闭症儿童的准确性，从而有助于早期干预策略。**未来方向：**- 扩大范围以涵盖不同人口统计数据的更大样本量- 研究基本参数之外的步态其他方面（例如动态平衡）- 探索纵向研究来跟踪与 ASD 相关的步态模式随时间的变化总之，这项研究强调了机器学习增强步态分析作为自闭症谱系障碍早期检测和诊断的创新方法的潜在效用。
Umer Jon Ganai、Aditya Ratne、Braj Bhushan 和 K. S. Venkatesh 撰写的文章“自闭症谱系障碍的早期检测：步态偏差和机器学习”探讨了使用步态分析来检测儿童自闭症谱系障碍 (ASD) 早期症状的潜力。该研究利用机器学习技术来识别可能表明自闭症谱系障碍的步行行为的特定模式或偏差。**概括：**1. **背景**：之前的研究强调步态异常是检测神经发育障碍（包括自闭症谱系障碍）的可能生物标志物。这项研究旨在通过分析患有和不患有自闭症谱系障碍的儿童的步态数据来识别不同的模式，从而为现有的知识体系做出贡献。2. **方法**：- **参与者**：该研究涉及被诊断患有自闭症谱系障碍的儿童和典型发育中的同龄人。- **数据收集**：使用动作捕捉技术进行步态分析，重点关注步长、步频、足部放置角度等关键参数。- **机器学习模型**：采用各种机器学习算法来分析收集的数据。这些模型包括旨在根据步态特征区分自闭症儿童和典型发育儿童的分类技术。3. **调查结果**：- 某些步态参数在两组参与者（患有自闭症谱系障碍的儿童与正常发育的儿童）之间显示出显着差异。- 机器学习算法可以有效地将儿童分为各自的诊断类别，这表明特定的步态偏差可以作为早期检测自闭症谱系障碍的潜在生物标志物。4. **讨论**：该研究强调了步态分析等非侵入性方法对于神经发育障碍早期诊断和干预的重要性。通过在早期识别与自闭症谱系障碍相关的模式，研究人员和临床医生可以根据个人需求制定有针对性的治疗干预措施。5. **结论**：步态偏差为使用机器学习技术早期检测 ASD 提供了一个有前景的途径。建议进一步研究以完善这些方法，并有可能将其整合到临床实践中。**影响：**- 自闭症谱系障碍 (ASD) 的早期识别可以显着影响受影响个体的护理质量和结果。- 步态分析的使用提供了一种易于使用的非侵入性方法，可以补充现有的诊断工具。- 机器学习模型提高了区分自闭症儿童和非自闭症儿童的准确性，从而有助于早期干预策略。**未来方向：**- 扩大范围以涵盖不同人口统计数据的更大样本量- 研究基本参数之外的步态其他方面（例如动态平衡）- 探索纵向研究来跟踪与 ASD 相关的步态模式随时间的变化总之，这项研究强调了机器学习增强步态分析作为自闭症谱系障碍早期检测和诊断的创新方法的潜在效用。