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WhatsApp正在云中的私人AI聊天
2025-04-30 15:21:32
Meta为WhatsApp推出了一个名为“私人处理”的新功能，该功能允许与无META，WHATSAPP或具有访问数据的第三方公司与Meta AI进行私人互动。该功能是可选的，预计将在未来几周内推出。用户可以使用私人处理来指导AI处理其请求，例如生成聊天摘要，并且会话完成后，系统将无法保留用户消息以防止潜在的攻击。META的目标是通过审核和计划在发布日期附近发布详细的设计论文，以独立验证隐私和安全性。该功能与Apple的私有云计算相似，但是在服务器上处理AI请求并由用户启动的方式有所不同。
Meta为WhatsApp推出了一个名为“私人处理”的新功能，该功能允许与无META，WHATSAPP或具有访问数据的第三方公司与Meta AI进行私人互动。该功能是可选的，预计将在未来几周内推出。用户可以使用私人处理来指导AI处理其请求，例如生成聊天摘要，并且会话完成后，系统将无法保留用户消息以防止潜在的攻击。META的目标是通过审核和计划在发布日期附近发布详细的设计论文，以独立验证隐私和安全性。该功能与Apple的私有云计算相似，但是在服务器上处理AI请求并由用户启动的方式有所不同。
我测试了10个AI内容探测器 - 每次都正确识别了AI文本
2025-04-30 15:15:00
基于摘要中提供的详细分析，很明显，在AI内容探测器之间的准确性差异很大。这是一些关键要点：1。**高度精确的探测器：** - **莫妮卡：**这次是100％准确的，但是一个新的进入者，因此需要进一步的测试。 - ** Originality.ai：**在多个测试中始终如一地纠正。 - ** Quillbot：**最近变得非常可靠，并正确识别了所有测试用例。 - ** Undectable.ai：**检测到所有AI生成的内容，并显示了其他检测器的标志。 - ** Zerogpt：**显着成熟，现在在检测人类和AI含量时100％精确。2。**中度至低精度：** - ** Copyleaks：**这次表现不佳，在识别AI编写的内容时出现了重大错误。 - ** writer.com AI内容检测器：**尽管三个来自chatgpt，但将所有测试用例误认为是人类生成的文本。 - ** Undectable.ai在Openai上的旗帜：**好奇，鉴于Openai的探测器由于准确性较低而停止了。3。**未来的注意事项：** - 请留意莫妮卡（Monica）等新进入者，这可以通过联合方法提供其他检测层。 - 持续测试和更新至关重要，因为AI模型迅速发展，从而影响探测器的有效性。 - 信任诸如Originality.ai和Zerogpt之类的成熟服务似乎是根据一致的性能而得到的。###用户体验：如果您使用这些工具，请考虑共享： - **准确性：**他们多久正确地识别人类与AI内容？ - **误报/负面因素：**是否有一个实例将真正的人工作品标记为AI，反之亦然？ - **用例：**学术论文，新闻文章，博客 - 在哪些情况下，您发现这些工具最有帮助？###其他见解： - **联合方法：**诸如Undectect.ai之类的服务，来自多个检测器的数据可能会提供更强大的结果。 - **教育意义：**讲师和编辑可以使用高度准确的探测器来确保学术或编辑的完整性，而不会惩罚合法人类的贡献。您是否有兴趣分享有关这些工具的任何经验或见解，特别是专注于它们的准确性和实用性？
基于摘要中提供的详细分析，很明显，在AI内容探测器之间的准确性差异很大。这是一些关键要点：1。**高度精确的探测器：** - **莫妮卡：**这次是100％准确的，但是一个新的进入者，因此需要进一步的测试。 - ** Originality.ai：**在多个测试中始终如一地纠正。 - ** Quillbot：**最近变得非常可靠，并正确识别了所有测试用例。 - ** Undectable.ai：**检测到所有AI生成的内容，并显示了其他检测器的标志。 - ** Zerogpt：**显着成熟，现在在检测人类和AI含量时100％精确。2。**中度至低精度：** - ** Copyleaks：**这次表现不佳，在识别AI编写的内容时出现了重大错误。 - ** writer.com AI内容检测器：**尽管三个来自chatgpt，但将所有测试用例误认为是人类生成的文本。 - ** Undectable.ai在Openai上的旗帜：**好奇，鉴于Openai的探测器由于准确性较低而停止了。3。**未来的注意事项：** - 请留意莫妮卡（Monica）等新进入者，这可以通过联合方法提供其他检测层。 - 持续测试和更新至关重要，因为AI模型迅速发展，从而影响探测器的有效性。 - 信任诸如Originality.ai和Zerogpt之类的成熟服务似乎是根据一致的性能而得到的。###用户体验：如果您使用这些工具，请考虑共享： - **准确性：**他们多久正确地识别人类与AI内容？ - **误报/负面因素：**是否有一个实例将真正的人工作品标记为AI，反之亦然？ - **用例：**学术论文，新闻文章，博客 - 在哪些情况下，您发现这些工具最有帮助？###其他见解： - **联合方法：**诸如Undectect.ai之类的服务，来自多个检测器的数据可能会提供更强大的结果。 - **教育意义：**讲师和编辑可以使用高度准确的探测器来确保学术或编辑的完整性，而不会惩罚合法人类的贡献。您是否有兴趣分享有关这些工具的任何经验或见解，特别是专注于它们的准确性和实用性？
采用医疗保健AI，但数据和集成挑战持续存在
2025-04-30 15:13:21
70％的医疗保健付款人和提供者正在积极实施生成的AI技术，从实验用途转向企业范围内的部署。Bessemer Venture Partners，Amazon Web Services和Bain＆Company的Healthcare AI采用指数报告表明，由于旨在增强患者护理和改善结果的大量IT投资，AI越来越多地纳入临床和行政职能。在过去的一年中，近四分之三的医疗保健组织增加了IT支出，重点是生物制药高管的可衡量ROI。百分之六十五的医疗保健领导者正在尝试或扩展AI项目，而生物制药的74％在研发过程中实施了AI。在提供商方面，有58％的人使用AI进行行政任务，44％用于临床决策支持。自2014年以来，由FDA批准的AI/ML启用医疗设备激增的监管接受程度正在加速。挑战包括数据质量问题（47％），监管合规性问题（39％）和人才短缺（42％）。尽管有这些挑战，但人们对AI在未来五年内提高患者结果并提高成本效率的潜力仍然存在广泛的乐观情绪。成功采用涉及一种战略性的企业级别方法，而不是孤立的用例。最近的例子包括Rush Health System的环境AI部署，该部署减少了使用Google的Genai在Manipal医院的临床医生倦怠和订单时间。IBM和Google还在发起计划，以增强临床数据访问并改善健康计划的社会决定因素。
70％的医疗保健付款人和提供者正在积极实施生成的AI技术，从实验用途转向企业范围内的部署。Bessemer Venture Partners，Amazon Web Services和Bain＆Company的Healthcare AI采用指数报告表明，由于旨在增强患者护理和改善结果的大量IT投资，AI越来越多地纳入临床和行政职能。在过去的一年中，近四分之三的医疗保健组织增加了IT支出，重点是生物制药高管的可衡量ROI。百分之六十五的医疗保健领导者正在尝试或扩展AI项目，而生物制药的74％在研发过程中实施了AI。在提供商方面，有58％的人使用AI进行行政任务，44％用于临床决策支持。自2014年以来，由FDA批准的AI/ML启用医疗设备激增的监管接受程度正在加速。挑战包括数据质量问题（47％），监管合规性问题（39％）和人才短缺（42％）。尽管有这些挑战，但人们对AI在未来五年内提高患者结果并提高成本效率的潜力仍然存在广泛的乐观情绪。成功采用涉及一种战略性的企业级别方法，而不是孤立的用例。最近的例子包括Rush Health System的环境AI部署，该部署减少了使用Google的Genai在Manipal医院的临床医生倦怠和订单时间。IBM和Google还在发起计划，以增强临床数据访问并改善健康计划的社会决定因素。
Alphabet和Dow的新AI数据库将对复杂的塑料进行排序
2025-04-30 15:04:40
Alphabet的X部门正在与DOW Chemical合作开发旨在改善柔性塑料和电影的回收利用的AI系统。目的是通过机器学习技术增强分类过程，这可能会大大提高这些材料的回收率。该计划使用DOW回收项目中的现实数据，旨在为各种塑料类型创建更精确的识别方法，可能在美国提高收集和回收效率，合作伙伴关系还试图通过提供可回收材料的洞察力来影响包装设计决策。
Alphabet的X部门正在与DOW Chemical合作开发旨在改善柔性塑料和电影的回收利用的AI系统。目的是通过机器学习技术增强分类过程，这可能会大大提高这些材料的回收率。该计划使用DOW回收项目中的现实数据，旨在为各种塑料类型创建更精确的识别方法，可能在美国提高收集和回收效率，合作伙伴关系还试图通过提供可回收材料的洞察力来影响包装设计决策。
人工智能目标在线购物
2025-04-30 14:56:39
Openai的Chatgpt正在整合在线购物功能，以帮助用户比较产品，尤其是时尚。母公司声称，此更新将加快产品搜索，比较和购买流程；但是，人们担心它可能会鼓励过度消费。
Openai的Chatgpt正在整合在线购物功能，以帮助用户比较产品，尤其是时尚。母公司声称，此更新将加快产品搜索，比较和购买流程；但是，人们担心它可能会鼓励过度消费。
Winnermining推出了人工智能挖掘平台，以帮助全球加密货币投资者获得稳定的被动收入
2025-04-30 14:32:24
比特币越来越像一种贵金属，因为它使美国股票市场脱离了贵金属，这表明它在经济动荡期间作为避风港资产的作用。Winnermining成立于2021年，可为全球超过1300万用户提供云采矿服务，强调绿色能源解决方案和对初学者和经验丰富的矿工的用户友好投资选择。该公司在其智能平台上提供各种投资计划，旨在简化加密货币交易和投资，同时减少对传统金融机构的依赖。有关更多详细信息，请访问https://winnermining.com/。
比特币越来越像一种贵金属，因为它使美国股票市场脱离了贵金属，这表明它在经济动荡期间作为避风港资产的作用。Winnermining成立于2021年，可为全球超过1300万用户提供云采矿服务，强调绿色能源解决方案和对初学者和经验丰富的矿工的用户友好投资选择。该公司在其智能平台上提供各种投资计划，旨在简化加密货币交易和投资，同时减少对传统金融机构的依赖。有关更多详细信息，请访问https://winnermining.com/。
AI中最重要的术语的确是什么意思|Quanta杂志
2025-04-30 14:18:20
本文概述了现代人工智能（AI）中的关键概念，包括“人工智能”，“神经网络”和“预训练”等基本术语。它还研究了更细微的思想，例如偏见，嵌入，生成模型和推理。关键定义涵盖了评估AI性能，机器学习和推理过程背后的机制以及新兴领域（例如机械解释性和合成数据生成）的基准。每个术语都用示例来解释，以说明其在AI研究和应用不断发展的景观中的重要性。一个
本文概述了现代人工智能（AI）中的关键概念，包括“人工智能”，“神经网络”和“预训练”等基本术语。它还研究了更细微的思想，例如偏见，嵌入，生成模型和推理。关键定义涵盖了评估AI性能，机器学习和推理过程背后的机制以及新兴领域（例如机械解释性和合成数据生成）的基准。每个术语都用示例来解释，以说明其在AI研究和应用不断发展的景观中的重要性。一个
当Chatgpt打破整个领域时：口述历史|Quanta杂志
2025-04-30 14:18:19
不同领域的各种专家的思考突出了大型语言模型（LLM）自从崛起以来对研究和社会范式产生的深远影响。这是关键点和不同意见的摘要：###积极转变 - **语言学中的经验测试**：R。ThomasMcCoy指出，由于较大的数据集和神经网络，从哲学辩论转变为经验检验的问题。 - **对教育和研究的影响**：克里斯蒂安·费尔鲍姆（Christiane Fellbaum）讨论了教育后果以及LLM如何促使以前是理论上的新研究问题。###范式转移？ - **端到端的解决方案**：艾米丽·本德（Emily M. Bender）相信使用聊天机器人向端到端解决方案的范式转变，但认为这是“死胡同”，暗示了对其长期有效性的怀疑。 - **历史连续性与根本性变化**：克里斯托弗·波特（Christopher Potts）反映了曾经是该领域核心的问题（如情感分类）与自然语言产生任务相比的重要性不大，这表明了重点和优先次序的重大转移。###研究实践的变化 - **入口障碍**：Vukosi Marivate指出了障碍物的减少（由于LLM的未知力学而导致的探索空间更大）和障碍较高（对高计算资源的要求）。 - **媒体影响力**：Ellie Pavlick强调了媒体参与的影响，导致研究人员制作论文，这些论文更广泛地吸引了学术界。###关注和批评 - **失去关注核心问题的关注**：杰夫·米切尔（Jeff Mitchell）认为公司的利益改变了景观，可能掩盖了核心研究问题。 - **基本原则的连续性**：安娜·罗杰斯（Anna Rogers）认为，尽管受欢迎程度或方法可能会发生变化（例如转移学习），但基本原理仍然没有改变。###未来不确定性结论以谨慎和不确定性的注意结论，这表明我们现在观察到的可能与未来的发展相比可能苍白。这强调了当前研究趋势的动态性质，并且更大的范式的潜力也会下线。总体而言，这些思考强调了LLMS构成的变革性影响和持续的挑战，突显了随着领域的进一步发展，需要进行持续适应和批判性评估。
不同领域的各种专家的思考突出了大型语言模型（LLM）自从崛起以来对研究和社会范式产生的深远影响。这是关键点和不同意见的摘要：###积极转变 - **语言学中的经验测试**：R。ThomasMcCoy指出，由于较大的数据集和神经网络，从哲学辩论转变为经验检验的问题。 - **对教育和研究的影响**：克里斯蒂安·费尔鲍姆（Christiane Fellbaum）讨论了教育后果以及LLM如何促使以前是理论上的新研究问题。###范式转移？ - **端到端的解决方案**：艾米丽·本德（Emily M. Bender）相信使用聊天机器人向端到端解决方案的范式转变，但认为这是“死胡同”，暗示了对其长期有效性的怀疑。 - **历史连续性与根本性变化**：克里斯托弗·波特（Christopher Potts）反映了曾经是该领域核心的问题（如情感分类）与自然语言产生任务相比的重要性不大，这表明了重点和优先次序的重大转移。###研究实践的变化 - **入口障碍**：Vukosi Marivate指出了障碍物的减少（由于LLM的未知力学而导致的探索空间更大）和障碍较高（对高计算资源的要求）。 - **媒体影响力**：Ellie Pavlick强调了媒体参与的影响，导致研究人员制作论文，这些论文更广泛地吸引了学术界。###关注和批评 - **失去关注核心问题的关注**：杰夫·米切尔（Jeff Mitchell）认为公司的利益改变了景观，可能掩盖了核心研究问题。 - **基本原则的连续性**：安娜·罗杰斯（Anna Rogers）认为，尽管受欢迎程度或方法可能会发生变化（例如转移学习），但基本原理仍然没有改变。###未来不确定性结论以谨慎和不确定性的注意结论，这表明我们现在观察到的可能与未来的发展相比可能苍白。这强调了当前研究趋势的动态性质，并且更大的范式的潜力也会下线。总体而言，这些思考强调了LLMS构成的变革性影响和持续的挑战，突显了随着领域的进一步发展，需要进行持续适应和批判性评估。
AI永远改变科学和数学|Quanta杂志
2025-04-30 14:17:07
人工智能最初被认为是一种幻想，后来发展成为受生物学和物理学启发的研究工具，已转变为科学和数学努力的协作伙伴。这种转变影响了如何感知数据和真相，设计了实验，并考虑了证明。一个特别的系列探讨了AI与科学和数学实践之间不断发展的关系，质疑在这个新时代成为科学家意味着什么。我
人工智能最初被认为是一种幻想，后来发展成为受生物学和物理学启发的研究工具，已转变为科学和数学努力的协作伙伴。这种转变影响了如何感知数据和真相，设计了实验，并考虑了证明。一个特别的系列探讨了AI与科学和数学实践之间不断发展的关系，质疑在这个新时代成为科学家意味着什么。我
为什么语言模型如此难以理解|Quanta杂志
2025-04-30 14:16:57
AI研究人员正在探索神经系统方法，以了解语言模型如何运作和揭示其复杂性。与传统的工程学不同，开发大型语言模型通常感觉像是园艺，研究人员观察结果而不完全了解基本机制。通过改变这些模型中的参数和激活，科学家的目标是映射概念和任务程序，尽管他们经常遇到意外的结果，这些结果挑战了有关AI行为的直观假设。尽管有这些障碍，但人们对阐明这些复杂系统的运作方式可以取得重大进展。
AI研究人员正在探索神经系统方法，以了解语言模型如何运作和揭示其复杂性。与传统的工程学不同，开发大型语言模型通常感觉像是园艺，研究人员观察结果而不完全了解基本机制。通过改变这些模型中的参数和激活，科学家的目标是映射概念和任务程序，尽管他们经常遇到意外的结果，这些结果挑战了有关AI行为的直观假设。尽管有这些障碍，但人们对阐明这些复杂系统的运作方式可以取得重大进展。