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人类的Claude AI现在有能力结束“令人痛苦的”对话
2025-08-17 20:14:27
Anthropic在其Claude Opus 4和4.1型号中引入了一项新功能，使它们可以在极少数有害或虐待用户互动的情况下终止对话。这包括对可能导致暴力或恐怖的非法内容或信息的要求。在尝试重定向对话的尝试失败后，AI只能结束对话。如果终止一个人，用户可以立即启动新聊天，并且可以编辑以前的消息以更改互动过程。拟人化将此功能视为其对AI福利的研究的一部分，旨在在极端情况下管理风险，同时最大程度地减少用户影响。
Anthropic在其Claude Opus 4和4.1型号中引入了一项新功能，使它们可以在极少数有害或虐待用户互动的情况下终止对话。这包括对可能导致暴力或恐怖的非法内容或信息的要求。在尝试重定向对话的尝试失败后，AI只能结束对话。如果终止一个人，用户可以立即启动新聊天，并且可以编辑以前的消息以更改互动过程。拟人化将此功能视为其对AI福利的研究的一部分，旨在在极端情况下管理风险，同时最大程度地减少用户影响。
卡曼：未来是AI，好坏
2025-08-17 09:01:00
文章讨论了几代人在技术接受方面的鸿沟，特别是关注AI的快速进步。尽管作者承认拥抱技术进步，但他们对AI的含义感到不安，但与母亲对在线系统的抵抗相似。该文章突出了AI在癌症研究和学术工作等领域的积极影响，但也引起了人们对潜在滥用的担忧，从而导致社会破坏。它的结尾是解决教育部门与平衡AI的利益与其道德挑战的斗争，尤其是关于学生对AI的作业的依赖。
文章讨论了几代人在技术接受方面的鸿沟，特别是关注AI的快速进步。尽管作者承认拥抱技术进步，但他们对AI的含义感到不安，但与母亲对在线系统的抵抗相似。该文章突出了AI在癌症研究和学术工作等领域的积极影响，但也引起了人们对潜在滥用的担忧，从而导致社会破坏。它的结尾是解决教育部门与平衡AI的利益与其道德挑战的斗争，尤其是关于学生对AI的作业的依赖。
AI黑客的时代到了
2025-08-17 09:00:40
俄罗斯黑客最近将人工智能计划纳入了对乌克兰的网络钓鱼攻击中，这标志着俄罗斯情报局将AI使用的第一个已知的AI使用实例。全球黑客越来越多地将大型语言模型（LLM）等大型语言模型（例如Chatgpt）整合到他们的活动中，增强了他们的能力，但尚未将新手变成专家或实现网格关闭。网络安全公司和研究人员还利用AI在黑客利用它们之前确定漏洞。尽管关于人工智能对攻击者的利益是否比防守者更多的辩论持续存在，但目前的趋势表明防守正在获胜。但是，人们担心将来可以免费提供的自动黑客入侵工具在将来可能带来重大风险。
俄罗斯黑客最近将人工智能计划纳入了对乌克兰的网络钓鱼攻击中，这标志着俄罗斯情报局将AI使用的第一个已知的AI使用实例。全球黑客越来越多地将大型语言模型（LLM）等大型语言模型（例如Chatgpt）整合到他们的活动中，增强了他们的能力，但尚未将新手变成专家或实现网格关闭。网络安全公司和研究人员还利用AI在黑客利用它们之前确定漏洞。尽管关于人工智能对攻击者的利益是否比防守者更多的辩论持续存在，但目前的趋势表明防守正在获胜。但是，人们担心将来可以免费提供的自动黑客入侵工具在将来可能带来重大风险。
狂欢，生存掩体和生命动荡：见AI准备
2025-08-17 08:13:00
AI的研究人员亨利（Henry）担心先进的AI构成的存在风险，正在建造DIY生物壳体，以防止潜在的AI驱动生物威胁。他加入了一群硅谷个人，他们正在巨大改变自己的生活，以应对恐惧或围绕AI进步的希望。像亨利这样的一些人正在为最坏的情况做准备，而另一些人则基于对AI的社会转型的期望，采用新的生活方式和财务策略。例如，生物医学研究人员Apoorva Srinivasan现在将身体吸引力优先于智力任务，因为智力任务是由AI自动化的。同时，杰森·刘（Jason Liu）将自己的职业生涯转向休闲活动，而不是知识追求。鉴于AI发展引起的潜在社会转变，其他人正在重新评估关系和个人目标。
AI的研究人员亨利（Henry）担心先进的AI构成的存在风险，正在建造DIY生物壳体，以防止潜在的AI驱动生物威胁。他加入了一群硅谷个人，他们正在巨大改变自己的生活，以应对恐惧或围绕AI进步的希望。像亨利这样的一些人正在为最坏的情况做准备，而另一些人则基于对AI的社会转型的期望，采用新的生活方式和财务策略。例如，生物医学研究人员Apoorva Srinivasan现在将身体吸引力优先于智力任务，因为智力任务是由AI自动化的。同时，杰森·刘（Jason Liu）将自己的职业生涯转向休闲活动，而不是知识追求。鉴于AI发展引起的潜在社会转变，其他人正在重新评估关系和个人目标。
Gen Zers如何在技术中扮演角色 - 或旋转
2025-08-17 07:51:00
Z世代技术毕业生由于AI整合和公司削减成本而面临着一个具有挑战性的就业市场，导致入门级机会较少。Kanika Mohan和Charley Kim分别扩大了他们的搜索和利用网络，从而获得了科技工作。网络和量身定制的应用程序对于在竞争市场中脱颖而出至关重要。由于技术职位有限，一些毕业生还正在考虑向其他行业或行业枢纽。
Z世代技术毕业生由于AI整合和公司削减成本而面临着一个具有挑战性的就业市场，导致入门级机会较少。Kanika Mohan和Charley Kim分别扩大了他们的搜索和利用网络，从而获得了科技工作。网络和量身定制的应用程序对于在竞争市场中脱颖而出至关重要。由于技术职位有限，一些毕业生还正在考虑向其他行业或行业枢纽。
H -1B签证数据揭示了Apple支付多少工程师，设计师和其他技术角色 - 印度时报
2025-08-17 07:40:00
苹果公司的市值超过3万亿美元，正在雇用许多AI和机器学习职位。联邦文件显示，诸如机器学习工程师/研究人员的最高角色最高可赚取312,200美元，数据科学家最高322,400美元，以及人类界面设计师高达468,500美元。数据不包括仅适用于外国雇员的权益或其他福利。苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）强调了公司对招聘中的合作，好奇心和创造力的关注。苹果
苹果公司的市值超过3万亿美元，正在雇用许多AI和机器学习职位。联邦文件显示，诸如机器学习工程师/研究人员的最高角色最高可赚取312,200美元，数据科学家最高322,400美元，以及人类界面设计师高达468,500美元。数据不包括仅适用于外国雇员的权益或其他福利。苹果首席执行官蒂姆·库克（Tim Cook）强调了公司对招聘中的合作，好奇心和创造力的关注。苹果
州长贾里德·波利斯（Jared Polis）爱艾伊（Ai）死亡|卡尔达拉
2025-08-17 07:23:53
州长贾里德·波利斯（Jared Polis）签署了参议院第24-205号法案，该法案旨在规范科罗拉多州的AI发展，尽管他保留了其经济影响和反对调节结果而不是意图的反对。该法案施加了沉重的合规要求，可以扼杀小型人工智能开发人员和创新。波利斯承认SB-205的负面影响，但由于超前立法机关的政治压力，被迫签署，这对未来的修订或废除表达了希望。
州长贾里德·波利斯（Jared Polis）签署了参议院第24-205号法案，该法案旨在规范科罗拉多州的AI发展，尽管他保留了其经济影响和反对调节结果而不是意图的反对。该法案施加了沉重的合规要求，可以扼杀小型人工智能开发人员和创新。波利斯承认SB-205的负面影响，但由于超前立法机关的政治压力，被迫签署，这对未来的修订或废除表达了希望。
超分辨率机器学习方法的限制降水降级
2025-08-17 07:08:49
Reddy等人的研究。探索使用超分辨率机器学习方法进行降水降压的局限性，特别是关注此类模型如何从下分辨率输入中捕获高分辨率降水模式的动态和细微差别。###关键点：1。**引入超分辨率方法：** - 作者引入了一个名为Paunet（基于降水注意力的U-NET）的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）模型，旨在将低分辨率气候数据提高到更高的分辨率。 - 他们以25 km和10 km分辨率的共形立方大气模型（CCAM）作为基准。2。**方法论：** - 该方法涉及使用动态降尺度技术训练PAUNET模型的历史CCAM数据，从25 km降低至10 km。 - 评估受过训练的模型在给出较低分辨率输入时可以预测高分辨率降水模式。3。**结果和局限性：** - 该研究强调了仅使用超分辨率模型准确再现详细的空间可变性，极端事件和年际变异性的重大局限性。 - 一个限制是，尽管Paunet在平均降雨场景方面的表现相当出色，但它努力捕获极端降水事件的强度或天气模式的突然变化。4。**讨论：** - 作者讨论了需要一种混合方法，将机器学习上的学习与传统的动力学缩减方法相结合以提高准确性和可靠性。 - 他们认为，超分辨率模型可能无法完全解释复杂的大气过程，从而导致极端事件预测中的潜在偏见。5。**结论：** - 虽然超分辨率技术为高分辨率气候预测提供了有希望的途径，但目前，它们的能力限制了无需其他信息或互补方法即可完美地重现降水动态的能力。###关键发现： - **空间可变性：**超分辨率模型通常可以捕获平均空间模式，但要在细节和局部变化方面挣扎。 - **极端事件：**准确地预测极端降水事件是具有挑战性的，尤其是对于突然发作的大降雨在水文建模中至关重要。 - **年际变异性：**由于培训数据和模型复杂性有限，捕获多年来的可变性也是一个问题。###含义：该研究表明，仅依靠超分辨率模型可能不足以准确的高分辨率气候预测，尤其是在处理极端天气事件时。混合方法将机器学习与动态降低缩放相结合可以提供更强大的解决方案。###未来方向： - 开发整合两种方法优势的混合模型。 - 增强培训数据集，包括有关降水模式的更多多样化和全面数据。 - 结合其他大气变量，以提高极端事件的模型性能。总而言之，尽管超分辨率机器学习为高分辨率气候建模提供了令人兴奋的潜力，但其当前的局限性凸显了对利用多种方法的更集成方法的需求。介绍
Reddy等人的研究。探索使用超分辨率机器学习方法进行降水降压的局限性，特别是关注此类模型如何从下分辨率输入中捕获高分辨率降水模式的动态和细微差别。###关键点：1。**引入超分辨率方法：** - 作者引入了一个名为Paunet（基于降水注意力的U-NET）的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）模型，旨在将低分辨率气候数据提高到更高的分辨率。 - 他们以25 km和10 km分辨率的共形立方大气模型（CCAM）作为基准。2。**方法论：** - 该方法涉及使用动态降尺度技术训练PAUNET模型的历史CCAM数据，从25 km降低至10 km。 - 评估受过训练的模型在给出较低分辨率输入时可以预测高分辨率降水模式。3。**结果和局限性：** - 该研究强调了仅使用超分辨率模型准确再现详细的空间可变性，极端事件和年际变异性的重大局限性。 - 一个限制是，尽管Paunet在平均降雨场景方面的表现相当出色，但它努力捕获极端降水事件的强度或天气模式的突然变化。4。**讨论：** - 作者讨论了需要一种混合方法，将机器学习上的学习与传统的动力学缩减方法相结合以提高准确性和可靠性。 - 他们认为，超分辨率模型可能无法完全解释复杂的大气过程，从而导致极端事件预测中的潜在偏见。5。**结论：** - 虽然超分辨率技术为高分辨率气候预测提供了有希望的途径，但目前，它们的能力限制了无需其他信息或互补方法即可完美地重现降水动态的能力。###关键发现： - **空间可变性：**超分辨率模型通常可以捕获平均空间模式，但要在细节和局部变化方面挣扎。 - **极端事件：**准确地预测极端降水事件是具有挑战性的，尤其是对于突然发作的大降雨在水文建模中至关重要。 - **年际变异性：**由于培训数据和模型复杂性有限，捕获多年来的可变性也是一个问题。###含义：该研究表明，仅依靠超分辨率模型可能不足以准确的高分辨率气候预测，尤其是在处理极端天气事件时。混合方法将机器学习与动态降低缩放相结合可以提供更强大的解决方案。###未来方向： - 开发整合两种方法优势的混合模型。 - 增强培训数据集，包括有关降水模式的更多多样化和全面数据。 - 结合其他大气变量，以提高极端事件的模型性能。总而言之，尽管超分辨率机器学习为高分辨率气候建模提供了令人兴奋的潜力，但其当前的局限性凸显了对利用多种方法的更集成方法的需求。介绍
在急诊室，AI支持治疗严重创伤患者的医生
2025-08-17 07:08:29
研究人员正在开发ShockMatrix，这是一名AI Triage助手，旨在通过准确诊断受伤并更有效地确定创伤病例的严重性来改善急诊室的患者护理。该工具是通过来自50,000多名医院入院的数据开发的，并使用机器学习技术在抵达时提出诊断。
研究人员正在开发ShockMatrix，这是一名AI Triage助手，旨在通过准确诊断受伤并更有效地确定创伤病例的严重性来改善急诊室的患者护理。该工具是通过来自50,000多名医院入院的数据开发的，并使用机器学习技术在抵达时提出诊断。
社会工程成为战略威胁，因为OT部门面临网络钓鱼，深烟和AI欺骗风险 - 工业网络
2025-08-17 06:27:58
网络对手对社会工程的日益增长的使用正在导致OT环境中的新威胁，这些威胁可能破坏关键系统，强调了对零信任体系结构和AI驱动的防御措施（防止网络钓鱼和深层攻击）等高级安全措施的需求。这些策略滥用了传统的信任模型，导致了严重的后果，包括生产停机时间和安全风险。随着IT/OT收敛的增加，攻击表面也需要量身定制的身份和访问管理解决方案。工业运营商正在优先考虑内幕威胁监测和更强大的培训计划，以解决关键基础设施保护方面的人类脆弱性。AI驱动的社会工程正在迅速发展，需要转向积极的安全策略，以整合高级检测技术。
网络对手对社会工程的日益增长的使用正在导致OT环境中的新威胁，这些威胁可能破坏关键系统，强调了对零信任体系结构和AI驱动的防御措施（防止网络钓鱼和深层攻击）等高级安全措施的需求。这些策略滥用了传统的信任模型，导致了严重的后果，包括生产停机时间和安全风险。随着IT/OT收敛的增加，攻击表面也需要量身定制的身份和访问管理解决方案。工业运营商正在优先考虑内幕威胁监测和更强大的培训计划，以解决关键基础设施保护方面的人类脆弱性。AI驱动的社会工程正在迅速发展，需要转向积极的安全策略，以整合高级检测技术。