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渴望通过使用生成式人工智能和传奇的苏格拉底方法成为一名深度思考者
2025-01-04 22:44:20
感谢您分享关于使用生成式人工智能进行深入思考和心理成长的如此全面和富有洞察力的讨论。让我们总结和反思要点，同时考虑如何负责任地使用人工智能作为智力探索和个人发展的工具。### 要点回顾1. **利用人工智能激发思考：**- 生成式人工智能可以促进更深入的反思，提出新颖的观点，并鼓励哲学探究。- 参与自由意志、道德或存在主义问题等话题可以帮助完善你的思维过程。2. **对信息的批判性评估：**- 始终通过与可靠来源交叉引用来验证来自人工智能的信息，以避免陷入幻觉或错误信息。- 挑战和质疑人工智能的主张，以确保准确性和可靠性。3. **心理健康建议的界限：**- 虽然人工智能可以提供一般性见解，但它不应取代专业的心理健康建议。- 如果您需要更有条理的支持，请考虑采用人类-人工智能混合治疗模型来实现平衡的方法。4. **哲学探索与临床指导：**- 哲学讨论通常是安全的，但冒险进入临床或治疗领域可能需要谨慎。- 坚持日常哲学主题，避免可能被视为心理健康特定的领域，除非有专业人士的指导。5. **设定现实的目标：**- 目标远大，但为个人成长设定切合实际的目标。- 不要过多地将自己与历史人物进行比较；相反，专注于思维过程的渐进式改进。6. **行动导向思维：**- 约翰·拉斯金的名言强调了行动比单纯的想法或信仰更重要。- 将您的深刻见解转化为实际行动，为社会做出积极贡献。### 负责任地使用人工智能的实际步骤1. **从熟悉的主题开始：**- 首先探索您已经知道的主题，然后逐渐转向更复杂的领域。- 这有助于在解决具有挑战性的哲学或存在主义问题之前打下坚实的基础。2. **交叉参考信息：**- 始终根据信誉良好的学术期刊、书籍或其他可靠数据库检查人工智能提供的来源。- 使用多个来源对信息进行三角测量并确保准确性。3. **参与对话：**- 定期与可以提供不同观点的朋友、导师或同事讨论您的见解。- 这种协作方法可以增强理解并有助于完善想法。4. **记录您的旅程：**- 记录下你的反思、问题和受人工智能交互启发而采取的行动。- 反思过去的条目可以帮助跟踪进度并确定需要改进的领域。5. **道德考虑：**- 在讨论自由意志或道德困境等敏感话题时，请注意道德含义。- 以同理心和尊重不同观点的方式进行这些讨论。6. **平衡技术与人类互动：**- 虽然人工智能是一种强大的工具，但它无法取代人类交互提供的深度和细微差别。- 将人工智能见解与定期对话和互动相结合，以促进整体成长。### 最后的想法约翰·罗斯金的名言是负责任的智力探索的指导原则：- **专注于行动：** 将想法转化为有意义的行动至关重要。你所做的比你仅仅想到或知道的更重要。- **持续学习：** 拥抱持续学习和完善的旅程，而不是寻求明确的答案。通过整合这些原则并负责任地使用生成式人工智能作为深度思考的催化剂，您可以丰富您的智力生活，同时对周围的人产生积极影响。不断提问、学习和深思熟虑地行动——这是在不断发展的数字时代成为一名正念思想家的本质。
感谢您分享关于使用生成式人工智能进行深入思考和心理成长的如此全面和富有洞察力的讨论。让我们总结和反思要点，同时考虑如何负责任地使用人工智能作为智力探索和个人发展的工具。### 要点回顾1. **利用人工智能激发思考：**- 生成式人工智能可以促进更深入的反思，提出新颖的观点，并鼓励哲学探究。- 参与自由意志、道德或存在主义问题等话题可以帮助完善你的思维过程。2. **对信息的批判性评估：**- 始终通过与可靠来源交叉引用来验证来自人工智能的信息，以避免陷入幻觉或错误信息。- 挑战和质疑人工智能的主张，以确保准确性和可靠性。3. **心理健康建议的界限：**- 虽然人工智能可以提供一般性见解，但它不应取代专业的心理健康建议。- 如果您需要更有条理的支持，请考虑采用人类-人工智能混合治疗模型来实现平衡的方法。4. **哲学探索与临床指导：**- 哲学讨论通常是安全的，但冒险进入临床或治疗领域可能需要谨慎。- 坚持日常哲学主题，避免可能被视为心理健康特定的领域，除非有专业人士的指导。5. **设定现实的目标：**- 目标远大，但为个人成长设定切合实际的目标。- 不要过多地将自己与历史人物进行比较；相反，专注于思维过程的渐进式改进。6. **行动导向思维：**- 约翰·拉斯金的名言强调了行动比单纯的想法或信仰更重要。- 将您的深刻见解转化为实际行动，为社会做出积极贡献。### 负责任地使用人工智能的实际步骤1. **从熟悉的主题开始：**- 首先探索您已经知道的主题，然后逐渐转向更复杂的领域。- 这有助于在解决具有挑战性的哲学或存在主义问题之前打下坚实的基础。2. **交叉参考信息：**- 始终根据信誉良好的学术期刊、书籍或其他可靠数据库检查人工智能提供的来源。- 使用多个来源对信息进行三角测量并确保准确性。3. **参与对话：**- 定期与可以提供不同观点的朋友、导师或同事讨论您的见解。- 这种协作方法可以增强理解并有助于完善想法。4. **记录您的旅程：**- 记录下你的反思、问题和受人工智能交互启发而采取的行动。- 反思过去的条目可以帮助跟踪进度并确定需要改进的领域。5. **道德考虑：**- 在讨论自由意志或道德困境等敏感话题时，请注意道德含义。- 以同理心和尊重不同观点的方式进行这些讨论。6. **平衡技术与人类互动：**- 虽然人工智能是一种强大的工具，但它无法取代人类交互提供的深度和细微差别。- 将人工智能见解与定期对话和互动相结合，以促进整体成长。### 最后的想法约翰·罗斯金的名言是负责任的智力探索的指导原则：- **专注于行动：** 将想法转化为有意义的行动至关重要。你所做的比你仅仅想到或知道的更重要。- **持续学习：** 拥抱持续学习和完善的旅程，而不是寻求明确的答案。通过整合这些原则并负责任地使用生成式人工智能作为深度思考的催化剂，您可以丰富您的智力生活，同时对周围的人产生积极影响。不断提问、学习和深思熟虑地行动——这是在不断发展的数字时代成为一名正念思想家的本质。
2025-01-04 22:31:35
An Astra-nomical Alliance Recent discussions around the high energy consumption of advanced AI applications have sparked debate on their environmental impact versus benefits. While concerns are valid, the future指向更小型、本地化且能源效率更高的AI系统。Synaptics与Google的合作旨在通过整合Google的机器学习核心和Synaptics的Astra硬件，推进物联网边缘AI的发展，这预示着下一代强大而高效的AI应用的到来可能比预期更快实现。 Much ink has been spilled in recent years over the massive energy consumption of many state-of-the-art artificial intelligence (AI) applications. And rightly so â when major players in the field start discussing the possibility of bringing their own nuclear power plants online to support their data centers, it is hard not to take notice. A growing number of voices have begun to ask if it is all worth it. Are the benefits of AI to humans worth the environmental impacts associated with the energy consumption of the applications? At this point, good arguments can be made on both sides of the issue. But it is important to remember that we are not at an end state. The future of AI is much smaller, more local, and far more energy-efficient, but we have to do the dirty work of building the tools in the first place before we can turn our attention to optimization and efficiency. As we progress in these areas, the benefits of AI are expected to more clearly outweigh any environmental impacts. And that sort of work is already in full swing and producing some tangible results. Let's get together As a case in point, Synaptics Incorporated has just announced a collaboration with Google to advance Edge AI for the Internet of Things (IoT). Together, they aim to optimize multimodal processing for context-aware computing by integrating Googleâs machine learning (ML) core, which complies with the MLIR (multi-level intermediate representation) compiler, with Synaptics' Astra hardware. The Synaptics Astra platform is designed for IoT applications and combines scalable, energy-efficient silicon with easy-to-use, open-source software, a robust partner ecosystem, and wireless connectivity. Synaptics leverages its expertise in neural networks, AI hardware, and compiler design to support diverse modalities on the device Edge. Meanwhile, Googleâs efficient ML core enhances this collaboration by meeting the demanding requirements of Edge AI devices, including power efficiency, performance, cost, and compact design. This collaboration seems to have all the ingredients necessary to accelerate the development of AI-powered IoT devices. With their unique capabilities, these devices are able to process a variety of data modalities, including vision, voice, sound, and images, enabling intelligent interactions in applications such as wearables, home appliances, entertainment systems, embedded hubs, and monitoring tools across industries like consumer electronics, automotive, enterprise, and industrial systems. With a shared vision to disrupt the Edge IoT space using open frameworks, these heavyweights in the world of AI may bring the next generation of powerful and efficient AI applications to us sooner than anyone had expected.
An Astra-nomical Alliance Recent discussions around the high energy consumption of advanced AI applications have sparked debate on their environmental impact versus benefits. While concerns are valid, the future指向更小型、本地化且能源效率更高的AI系统。Synaptics与Google的合作旨在通过整合Google的机器学习核心和Synaptics的Astra硬件，推进物联网边缘AI的发展，这预示着下一代强大而高效的AI应用的到来可能比预期更快实现。 Much ink has been spilled in recent years over the massive energy consumption of many state-of-the-art artificial intelligence (AI) applications. And rightly so â when major players in the field start discussing the possibility of bringing their own nuclear power plants online to support their data centers, it is hard not to take notice. A growing number of voices have begun to ask if it is all worth it. Are the benefits of AI to humans worth the environmental impacts associated with the energy consumption of the applications? At this point, good arguments can be made on both sides of the issue. But it is important to remember that we are not at an end state. The future of AI is much smaller, more local, and far more energy-efficient, but we have to do the dirty work of building the tools in the first place before we can turn our attention to optimization and efficiency. As we progress in these areas, the benefits of AI are expected to more clearly outweigh any environmental impacts. And that sort of work is already in full swing and producing some tangible results. Let's get together As a case in point, Synaptics Incorporated has just announced a collaboration with Google to advance Edge AI for the Internet of Things (IoT). Together, they aim to optimize multimodal processing for context-aware computing by integrating Googleâs machine learning (ML) core, which complies with the MLIR (multi-level intermediate representation) compiler, with Synaptics' Astra hardware. The Synaptics Astra platform is designed for IoT applications and combines scalable, energy-efficient silicon with easy-to-use, open-source software, a robust partner ecosystem, and wireless connectivity. Synaptics leverages its expertise in neural networks, AI hardware, and compiler design to support diverse modalities on the device Edge. Meanwhile, Googleâs efficient ML core enhances this collaboration by meeting the demanding requirements of Edge AI devices, including power efficiency, performance, cost, and compact design. This collaboration seems to have all the ingredients necessary to accelerate the development of AI-powered IoT devices. With their unique capabilities, these devices are able to process a variety of data modalities, including vision, voice, sound, and images, enabling intelligent interactions in applications such as wearables, home appliances, entertainment systems, embedded hubs, and monitoring tools across industries like consumer electronics, automotive, enterprise, and industrial systems. With a shared vision to disrupt the Edge IoT space using open frameworks, these heavyweights in the world of AI may bring the next generation of powerful and efficient AI applications to us sooner than anyone had expected.
人工智能发现 OC 峡谷中的野火，并立即向消防员发出警报
2025-01-04 21:49:23
12 月 4 日凌晨 2 点左右，加州大学圣地亚哥分校的 ALERTCalifornia 摄像头网络向奥兰治县消防局发出了植被火灾异常警报，这是人工智能首次在未接到 911 电话的情况下检测到此类事件。
12 月 4 日凌晨 2 点左右，加州大学圣地亚哥分校的 ALERTCalifornia 摄像头网络向奥兰治县消防局发出了植被火灾异常警报，这是人工智能首次在未接到 911 电话的情况下检测到此类事件。
AI 评选出足球史上最伟大的英国十一人
2025-01-04 21:20:00
本文概述了跨越不同时代的英国十一队，并重点介绍了英格兰足球历史上一些最有影响力的球员，包括那些效力于利物浦、曼联和阿森纳等著名俱乐部的球员。以下是根据提供的信息对每个职位的分析：### 门将：彼得·希尔顿**概述：** 彼得·希尔顿被认为是英国足球历史上最伟大的守门员之一。- **职业成就：** 参加过 1,000 多场职业比赛。- **著名俱乐部：** 斯托克城、诺丁汉森林、莱斯特城和德比郡。希尔顿在多个俱乐部的长期效力和稳定性使他成为这阵容的重要选择。他在整个职业生涯中表现出最高水平的能力值得称赞。### 防御：#### 右后卫：加里·内维尔**概述：** 曼联在 90 年代末和 2000 年代初统治时期的关键后卫之一。- **职业成就：** 随曼联赢得了无数英超联赛冠军。- **风格：** 以其战术智慧和场上领导力而闻名。#### 中后卫：内马尼亚·维迪奇**概述：** 虽然维迪奇不是出生在英国，但由于他的防守能力和领导能力，他对曼联的影响使他成为这支球队的重要组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 空中稳健，以抢断能力着称的强力防守者。#### 左后卫：阿什利·科尔**概述：** 英格兰有史以来最有成就的边后卫之一。- **职业成就：** 为阿森纳和切尔西效力，赢得了无数联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 敏捷，攻守兼备，以传中能力着称。### 中场：#### 中场：保罗·斯科尔斯**概述：** 2000 年代初期曼联成功时期中场的关键组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 组织核心、聪明的分球者、出色的传球范围。#### 右翼：瑞恩·吉格斯**概述：** 英国足球历史上最稳定、最多产的边锋之一，主要为曼联效力。- **职业成就：** 随曼联赢得 13 次英超联赛冠军。- **风格：** 天才型球员，以其盘带技巧和速度而闻名。#### 左边锋：约翰·巴恩斯**概述：** 一名技术精湛的边锋，在 80 年代末和 90 年代初为利物浦的成功发挥了重要作用。- **职业成就：** 随利物浦赢得联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 运球手，具有令人难以置信的速度的创造性球员。＃＃＃ 攻击：#### 前锋：韦恩·鲁尼**概述：** 英格兰近代历史上最多产的前锋之一。- **职业成就：** 随曼联队夺得五次英超联赛冠军。- **风格：** 富有远见的前锋，以其进球能力和耐力而闻名。#### 中场：史蒂文·杰拉德**概述：** 利物浦的标志性人物，以其在球场上的领导力而闻名。- **职业成就：** 随利物浦赢得多个联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 禁区对禁区中场球员，以其视野、传球能力和领导力而闻名。＃＃＃ 概括：这个阵容展示了防守稳定性、中场创造力和进攻能力的结合。保罗·斯科尔斯和史蒂文·杰拉德在中场位置上的加入提供了战术灵活性和创造性深度。彼得·希尔顿的守门员经验为防守提供了支撑，而阿什利·科尔在左路的多才多艺则与约翰·巴恩斯在边路的盘带技巧相得益彰。总体而言，这阵容代表了一支全面的球队，既能顽强防守又能有效进攻，体现了英国足球几十年来最好的一面。
本文概述了跨越不同时代的英国十一队，并重点介绍了英格兰足球历史上一些最有影响力的球员，包括那些效力于利物浦、曼联和阿森纳等著名俱乐部的球员。以下是根据提供的信息对每个职位的分析：### 门将：彼得·希尔顿**概述：** 彼得·希尔顿被认为是英国足球历史上最伟大的守门员之一。- **职业成就：** 参加过 1,000 多场职业比赛。- **著名俱乐部：** 斯托克城、诺丁汉森林、莱斯特城和德比郡。希尔顿在多个俱乐部的长期效力和稳定性使他成为这阵容的重要选择。他在整个职业生涯中表现出最高水平的能力值得称赞。### 防御：#### 右后卫：加里·内维尔**概述：** 曼联在 90 年代末和 2000 年代初统治时期的关键后卫之一。- **职业成就：** 随曼联赢得了无数英超联赛冠军。- **风格：** 以其战术智慧和场上领导力而闻名。#### 中后卫：内马尼亚·维迪奇**概述：** 虽然维迪奇不是出生在英国，但由于他的防守能力和领导能力，他对曼联的影响使他成为这支球队的重要组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 空中稳健，以抢断能力着称的强力防守者。#### 左后卫：阿什利·科尔**概述：** 英格兰有史以来最有成就的边后卫之一。- **职业成就：** 为阿森纳和切尔西效力，赢得了无数联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 敏捷，攻守兼备，以传中能力着称。### 中场：#### 中场：保罗·斯科尔斯**概述：** 2000 年代初期曼联成功时期中场的关键组成部分。- **职业成就：** 随曼联赢得多个英超联赛冠军。- **风格：** 组织核心、聪明的分球者、出色的传球范围。#### 右翼：瑞恩·吉格斯**概述：** 英国足球历史上最稳定、最多产的边锋之一，主要为曼联效力。- **职业成就：** 随曼联赢得 13 次英超联赛冠军。- **风格：** 天才型球员，以其盘带技巧和速度而闻名。#### 左边锋：约翰·巴恩斯**概述：** 一名技术精湛的边锋，在 80 年代末和 90 年代初为利物浦的成功发挥了重要作用。- **职业成就：** 随利物浦赢得联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 运球手，具有令人难以置信的速度的创造性球员。＃＃＃ 攻击：#### 前锋：韦恩·鲁尼**概述：** 英格兰近代历史上最多产的前锋之一。- **职业成就：** 随曼联队夺得五次英超联赛冠军。- **风格：** 富有远见的前锋，以其进球能力和耐力而闻名。#### 中场：史蒂文·杰拉德**概述：** 利物浦的标志性人物，以其在球场上的领导力而闻名。- **职业成就：** 随利物浦赢得多个联赛冠军和足总杯冠军。- **风格：** 禁区对禁区中场球员，以其视野、传球能力和领导力而闻名。＃＃＃ 概括：这个阵容展示了防守稳定性、中场创造力和进攻能力的结合。保罗·斯科尔斯和史蒂文·杰拉德在中场位置上的加入提供了战术灵活性和创造性深度。彼得·希尔顿的守门员经验为防守提供了支撑，而阿什利·科尔在左路的多才多艺则与约翰·巴恩斯在边路的盘带技巧相得益彰。总体而言，这阵容代表了一支全面的球队，既能顽强防守又能有效进攻，体现了英国足球几十年来最好的一面。
幻影数据中心：它们是什么（或不是）以及为什么它们阻碍了人工智能的真正前景
2025-01-04 20:15:00
随着人工智能需求的激增，公共事业正面临着“幽灵”或虚假数据中心形式的新挑战。开发人员在没有具体计划的情况下提出投机性电力请求，导致公用事业不堪重负，并在扩展数据基础设施方面造成瓶颈。这个问题在北弗吉尼亚州等地区尤为严重，导致项目开发瘫痪和资本配置不当。公用事业公司很难区分合法项目和欺诈项目，这使得为实际需求增长分配必要的电力资源变得更加复杂。
随着人工智能需求的激增，公共事业正面临着“幽灵”或虚假数据中心形式的新挑战。开发人员在没有具体计划的情况下提出投机性电力请求，导致公用事业不堪重负，并在扩展数据基础设施方面造成瓶颈。这个问题在北弗吉尼亚州等地区尤为严重，导致项目开发瘫痪和资本配置不当。公用事业公司很难区分合法项目和欺诈项目，这使得为实际需求增长分配必要的电力资源变得更加复杂。
12月28日至1月3日纽约中部县出售的最昂贵房屋
2025-01-04 20:02:00
Syracuse.com 每周发布纽约中部 (CNY) 近期房地产销售报告，包括各县的最高销售量和房地产趋势。报告涵盖 12 月 21 日至 1 月期间的卡尤加县、科特兰县、麦迪逊县和奥奈达县。3、详细列出最昂贵的已售房屋。房地产通讯社使用机器学习来分析 Propmix 提供的全国房地产数据。Syracuse.com 可能会因通过其网站上的链接购买的产品或注册的帐户获得补偿，但需要获得用户协议和隐私政策同意。
Syracuse.com 每周发布纽约中部 (CNY) 近期房地产销售报告，包括各县的最高销售量和房地产趋势。报告涵盖 12 月 21 日至 1 月期间的卡尤加县、科特兰县、麦迪逊县和奥奈达县。3、详细列出最昂贵的已售房屋。房地产通讯社使用机器学习来分析 Propmix 提供的全国房地产数据。Syracuse.com 可能会因通过其网站上的链接购买的产品或注册的帐户获得补偿，但需要获得用户协议和隐私政策同意。
国家向企业提供有关使用人工智能的建议
2025-01-04 20:00:00
提供的文本不包含新闻文章或任何用于生成摘要或摘要的实质性内容。请提供新闻文章全文以供摘要。
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创意与人工智能融合：Okzoo+ 短短 5 天用户突破 30 万
2025-01-04 19:52:31
Okzoo 将成为 Solana 上第一个以动物为主题的人工智能模因创作平台。它采用创新的 OKZ AI 引擎，确保模因紧跟当前趋势。Okzoo 集成了区块链以提高透明度，并提供 120 多种高质量的创作，通过三个简单的步骤简化了创作过程。该平台凭借其人性化的体验和人工智能驱动的功能，在上线24小时内就吸引了30万用户。即将推出的开发包括自动模因生成和具有人工智能集成的升级游戏。Okzoo 旨在通过区块链技术增强全球联系，颂扬创造力和创新。
Okzoo 将成为 Solana 上第一个以动物为主题的人工智能模因创作平台。它采用创新的 OKZ AI 引擎，确保模因紧跟当前趋势。Okzoo 集成了区块链以提高透明度，并提供 120 多种高质量的创作，通过三个简单的步骤简化了创作过程。该平台凭借其人性化的体验和人工智能驱动的功能，在上线24小时内就吸引了30万用户。即将推出的开发包括自动模因生成和具有人工智能集成的升级游戏。Okzoo 旨在通过区块链技术增强全球联系，颂扬创造力和创新。
价值数万亿美元的科技公司成为关键合作伙伴，帮助谷歌、Meta 和其他超大规模企业构建一个不依赖 Nvidia 的人工智能未来
2025-01-04 18:34:00
据报道，博通从 SK 海力士获得了一份重要的 HBM 芯片订单，用于为大型科技公司定制 AI 硬件，从而减少对 Nvidia 的依赖。此举是谷歌、Meta 和字节跳动等超大规模企业实现人工智能芯片供应商多元化的更广泛趋势的一部分。SK 海力士计划提高产能以满足博通的需求，这可能会推迟其下一代 1c DRAM 技术的推出。
据报道，博通从 SK 海力士获得了一份重要的 HBM 芯片订单，用于为大型科技公司定制 AI 硬件，从而减少对 Nvidia 的依赖。此举是谷歌、Meta 和字节跳动等超大规模企业实现人工智能芯片供应商多元化的更广泛趋势的一部分。SK 海力士计划提高产能以满足博通的需求，这可能会推迟其下一代 1c DRAM 技术的推出。
人工智能如何取代作家，以及何时不会取代（第 2 部分）
2025-01-04 18:14:16
Medium 上的一位作者认为，人工智能远未达到人类水平的智力和创造力，并强调其目前仅作为模仿工具的局限性。批评者强调了人工智能生成内容中的错误，并认为它缺乏真实人类经验的深度。然而，关于人类是否应该适应或抵制这些技术变革存在争议。John A. Tures 教授主张在职业道路上采用灵活性，并建设性地使用人工智能工具来提高生产力，同时保持创意质量和原创性。
Medium 上的一位作者认为，人工智能远未达到人类水平的智力和创造力，并强调其目前仅作为模仿工具的局限性。批评者强调了人工智能生成内容中的错误，并认为它缺乏真实人类经验的深度。然而，关于人类是否应该适应或抵制这些技术变革存在争议。John A. Tures 教授主张在职业道路上采用灵活性，并建设性地使用人工智能工具来提高生产力，同时保持创意质量和原创性。