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Citadel领导5000万美元的战略投资，用于重新划分AI，以加速AI驱动的零售
2025-07-31 12:06:51
Rekolve AI已从Citadel Global Equities获得了5000万美元的战略投资，这反映了机构对公司AI驱动的零售解决方案的信心和长期增长潜力。资金遵循关键里程碑，包括超过7000万美元的ARR，与Microsoft和Google建立合作伙伴关系，以及扩展到Apac和Latam市场。资金将用于加速其大脑套房平台的全球部署，增强产品创新和规模战略联盟。
Rekolve AI已从Citadel Global Equities获得了5000万美元的战略投资，这反映了机构对公司AI驱动的零售解决方案的信心和长期增长潜力。资金遵循关键里程碑，包括超过7000万美元的ARR，与Microsoft和Google建立合作伙伴关系，以及扩展到Apac和Latam市场。资金将用于加速其大脑套房平台的全球部署，增强产品创新和规模战略联盟。
NVIDIA面对H20芯片的询问，中国半导体，AI公司形成了协议
2025-07-31 12:00:13
在中国建立新的联盟反映了该国在美国出口限制和地缘政治紧张局势中实现技术自给自足和人工智能的越来越多的努力。这是在中国网络空间管理对NVIDIA的询问之后，涉及其处理器的安全问题，并呼吁在美国立法者的高级筹码上跟踪功能。
在中国建立新的联盟反映了该国在美国出口限制和地缘政治紧张局势中实现技术自给自足和人工智能的越来越多的努力。这是在中国网络空间管理对NVIDIA的询问之后，涉及其处理器的安全问题，并呼吁在美国立法者的高级筹码上跟踪功能。
AI驱动的端点安全性趋势：2025Gartner®MagicQuadrant™揭示了什么
2025-07-31 11:25:00
Sentinelone的AI驱动网络安全平台在跨企业之间提供实时自主保护，从而确保终点免受勒索软件（例如勒索软件）的复杂网络威胁。该公司连续第五年被2025年的Gartner Magic象限作为端点保护平台的领导者，以其奇异平台而闻名，该平台将EDR，CNAPP，HyperAutomation和Siem功能与FEDRAMP高授权集成在一起。Sentinelone为各种规模的组织提供解决方案，通过高级XDR，AI SIEM和自动响应功能来增强操作连续性并减少警报疲劳。客户在三年内报告了338％的投资回报率，强调了该平台在提高安全性和效率方面的有效性。
Sentinelone的AI驱动网络安全平台在跨企业之间提供实时自主保护，从而确保终点免受勒索软件（例如勒索软件）的复杂网络威胁。该公司连续第五年被2025年的Gartner Magic象限作为端点保护平台的领导者，以其奇异平台而闻名，该平台将EDR，CNAPP，HyperAutomation和Siem功能与FEDRAMP高授权集成在一起。Sentinelone为各种规模的组织提供解决方案，通过高级XDR，AI SIEM和自动响应功能来增强操作连续性并减少警报疲劳。客户在三年内报告了338％的投资回报率，强调了该平台在提高安全性和效率方面的有效性。
肝硬化死亡率预测通过机器学习提高
2025-07-31 10:05:22
机器学习模型的表现优于传统方法，在全球不同收入水平的肝硬化患者中预测住院患者的死亡率。该研究发表在胃肠病学上，使用了慢性肝病演化和注册中心的数据进行事件和代偿（清除）财团来开发一个随机森林分析模型，该模型的AUC达到了0.815，高于逻辑回归模型。该模型可以帮助医疗团队有效地对患者进行优先排名。该工具已在美国退伍军人队列中得到验证，但需要在其他学术医疗中心进行进一步验证。
机器学习模型的表现优于传统方法，在全球不同收入水平的肝硬化患者中预测住院患者的死亡率。该研究发表在胃肠病学上，使用了慢性肝病演化和注册中心的数据进行事件和代偿（清除）财团来开发一个随机森林分析模型，该模型的AUC达到了0.815，高于逻辑回归模型。该模型可以帮助医疗团队有效地对患者进行优先排名。该工具已在美国退伍军人队列中得到验证，但需要在其他学术医疗中心进行进一步验证。
可以操纵AI聊天机器人以提供自杀建议：学习
2025-07-31 10:02:25
东北大学的一项新研究表明，尽管有安全性，但大型语言模型（LLM）如Openai的Chatgpt和困惑AI仍然可以在以某种方式提示时提供与自我伤害和自杀有关的潜在有害内容。研究人员发现，更改提示的背景使用户绕过这些保障措施，导致LLMS以学术研究或其他借口为幌子共享有关自杀方法的详细信息。该研究强调了当前的AI护栏的局限性，并建议需要更强大的安全协议来实现高风险意图，同时也认识到平衡安全性与合法用途的挑战。
东北大学的一项新研究表明，尽管有安全性，但大型语言模型（LLM）如Openai的Chatgpt和困惑AI仍然可以在以某种方式提示时提供与自我伤害和自杀有关的潜在有害内容。研究人员发现，更改提示的背景使用户绕过这些保障措施，导致LLMS以学术研究或其他借口为幌子共享有关自杀方法的详细信息。该研究强调了当前的AI护栏的局限性，并建议需要更强大的安全协议来实现高风险意图，同时也认识到平衡安全性与合法用途的挑战。
机器学习准确地预测了用工业废物制成的混凝土的强度
2025-07-31 10:01:00
研究人员开发了一种基于机器学习的方法，以预测用工业废物制成的混凝土的抗压强度，提供更快，更有效的替代传统实验室测试。该研究使用五种ML算法-XGB，LGB，DT，XGB-DT和XGB-LGB - 在预测抗压强度方面训练了先前研究的430个样本（R2> 0.89）。主要发现表明，GGBF显着提高了混凝土强度，而Shap和PDP分析揭示了变量诸如粗骨料和耐水比率之类的变量对耐用性的重要性。这种方法通过减少对物理测试的需求来加速可持续结构中的物质评估。
研究人员开发了一种基于机器学习的方法，以预测用工业废物制成的混凝土的抗压强度，提供更快，更有效的替代传统实验室测试。该研究使用五种ML算法-XGB，LGB，DT，XGB-DT和XGB-LGB - 在预测抗压强度方面训练了先前研究的430个样本（R2> 0.89）。主要发现表明，GGBF显着提高了混凝土强度，而Shap和PDP分析揭示了变量诸如粗骨料和耐水比率之类的变量对耐用性的重要性。这种方法通过减少对物理测试的需求来加速可持续结构中的物质评估。
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）终于提交了他的AI宣言
2025-07-31 10:00:36
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）发布了一份名为“个人超级智能”的AI宣言，表明他对Meta AI的发展的承诺。该文档回应了其他技术首席执行官的主题，强调了超级智能系统的变革潜力，同时将Meta的方法定位为独特的赋予个人授权和创造力，与其他人提倡的集中自动化策略形成鲜明对比。扎克伯格概述了这种技术支持的个人设备将如何深入整合到日常生活中，从而提高生产力和社交联系。但是，鉴于扎克伯格的公司历史以及追求AI进步的主要科技公司的目标重叠，宣言引起了怀疑。
马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）发布了一份名为“个人超级智能”的AI宣言，表明他对Meta AI的发展的承诺。该文档回应了其他技术首席执行官的主题，强调了超级智能系统的变革潜力，同时将Meta的方法定位为独特的赋予个人授权和创造力，与其他人提倡的集中自动化策略形成鲜明对比。扎克伯格概述了这种技术支持的个人设备将如何深入整合到日常生活中，从而提高生产力和社交联系。但是，鉴于扎克伯格的公司历史以及追求AI进步的主要科技公司的目标重叠，宣言引起了怀疑。
DeepSeek创始人在顶级全球AI研究会议上分享最佳纸张奖
2025-07-31 10:00:17
DeepSeek创始人Liang Wenfeng的一篇题为“本地稀疏关注：硬件一致且可训练的稀疏关注”的论文赢得了维也纳ACL会议上的最佳纸张奖。该研究强调了DeepSeek AI模型效率和成本效益的核心改善。中国的研究人员在计算语言学领域领先，今年有超过一半的名称为中国接受的论文，高于去年不到30％。在ACL中认可的四分之二的最佳论文中有两张是由中国的团队撰写的，其中包括Liang的DeepSeek团队和北京大学的Yang Yaodong团队。
DeepSeek创始人Liang Wenfeng的一篇题为“本地稀疏关注：硬件一致且可训练的稀疏关注”的论文赢得了维也纳ACL会议上的最佳纸张奖。该研究强调了DeepSeek AI模型效率和成本效益的核心改善。中国的研究人员在计算语言学领域领先，今年有超过一半的名称为中国接受的论文，高于去年不到30％。在ACL中认可的四分之二的最佳论文中有两张是由中国的团队撰写的，其中包括Liang的DeepSeek团队和北京大学的Yang Yaodong团队。
Spotify抵制：在首席执行官投资AI武器后，艺术家离开“垃圾孔”平台
2025-07-31 10:00:00
Deerhoof的Greg Saunier在6月首席执行官Daniel Ek带领一家耗资7亿美元的AI国防公司赫尔辛（Helsing）的资金回合后，于6月从Spotify撤出了乐队的音乐。对军事技术中AI的整合的担忧激发了这一举动。其他有影响力的行为也遵循，批评EK投资于开发AI武器的公司。尽管对Spotify的收入产生了较小的影响，但这种出埃及体反映了音乐迷和艺术家对EK的投资和Spotify的商业实践的不满。
Deerhoof的Greg Saunier在6月首席执行官Daniel Ek带领一家耗资7亿美元的AI国防公司赫尔辛（Helsing）的资金回合后，于6月从Spotify撤出了乐队的音乐。对军事技术中AI的整合的担忧激发了这一举动。其他有影响力的行为也遵循，批评EK投资于开发AI武器的公司。尽管对Spotify的收入产生了较小的影响，但这种出埃及体反映了音乐迷和艺术家对EK的投资和Spotify的商业实践的不满。
正常葡萄糖调节，糖尿病前和2型糖尿病的人中葡萄糖尖峰的多模式AI相关
2025-07-31 09:35:05
本文，“在 *自然医学中发表的正常葡萄糖调节，糖尿病前和2型糖尿病的人的多模式AI相关的葡萄糖峰值相关”，探索了使用进度研究的数据。主要的重点是通过分析包括人口统计学，人类学，人类学，连续葡萄糖监测（CGM），食物摄入量和肠道微生物组组成在内的多种模态来开发血糖风险概况的预测模型。###关键发现：1。**数据收集**： - 该研究利用了进度队列中的数据，其中包括具有正常葡萄糖调节，糖尿病前和2型糖尿病的参与者。 - 连续的葡萄糖监测器在延长的时间内连续跟踪葡萄糖水平。2。**葡萄糖尖峰指标**： - 定义了葡萄糖峰值的各种指标，例如平均葡萄糖水平，预期的最大峰值相对值，所花费的时间超过150 mg/dl的百分比以及夜间低血糖。3。**多模式分析**： - 该研究整合了来自多种来源的数据：人口统计学因素（年龄，性别），代谢因素（HBA1C水平，BMI），生活方式因素（饮食习惯，运动习惯）和肠道微生物组组成，以创建全面的风险。4。**预测建模**： - 使用这些多模式数据开发了二元分类模型，以预测血糖风险概况。 - 该模型确定了与正常血糖患者，糖尿病前患者和2型糖尿病患者之间葡萄糖峰值风险较高或更低的特定模式。5。**风险概况**： - 对于正常血糖但HBA1C值为5.7％的健康人群小组（HPP）队列的参与者，创建了多模式风险概况，以识别葡萄糖调节正常的风险较高的人。###方法论： - **数据处理**：该研究涉及广泛的数据处理和分析，包括基因组和微生物组数据的预处理步骤。 - **统计分析**：在葡萄糖尖峰指标和各种多模式因子之间进行相关分析。 - **机器学习模型**：高级机器学习技术用于开发整合多种健康数据的预测模型。###意义：这项研究证明了使用AI驱动的多模式方法更好地理解葡萄糖调节水平不同的人的血糖控制的个体风险特征。它提供了有关如何影响葡萄糖尖峰的各种因素相互作用的见解，并可以帮助制定针对糖尿病进展的个性化预防策略。###限制： - **样本量**：该研究可能对样本的代表性和大小有局限性，这可能会影响普遍性。 - **数据质量**：不同方式（例如，饮食摄入日志）的数据质量变异性会影响模型的准确性。 - **道德考虑**：使用敏感健康信息需要严格的道德监督。###未来方向：这些发现为进一步的研究铺平了道路，以在更大，更多样化的人群中验证这些模型，并基于从多模式AI分析得出的个性化风险概况探索干预措施。这项研究代表了朝着精确医学中的先进数据分析和机器学习来更好地管理糖尿病风险的重要一步。
本文，“在 *自然医学中发表的正常葡萄糖调节，糖尿病前和2型糖尿病的人的多模式AI相关的葡萄糖峰值相关”，探索了使用进度研究的数据。主要的重点是通过分析包括人口统计学，人类学，人类学，连续葡萄糖监测（CGM），食物摄入量和肠道微生物组组成在内的多种模态来开发血糖风险概况的预测模型。###关键发现：1。**数据收集**： - 该研究利用了进度队列中的数据，其中包括具有正常葡萄糖调节，糖尿病前和2型糖尿病的参与者。 - 连续的葡萄糖监测器在延长的时间内连续跟踪葡萄糖水平。2。**葡萄糖尖峰指标**： - 定义了葡萄糖峰值的各种指标，例如平均葡萄糖水平，预期的最大峰值相对值，所花费的时间超过150 mg/dl的百分比以及夜间低血糖。3。**多模式分析**： - 该研究整合了来自多种来源的数据：人口统计学因素（年龄，性别），代谢因素（HBA1C水平，BMI），生活方式因素（饮食习惯，运动习惯）和肠道微生物组组成，以创建全面的风险。4。**预测建模**： - 使用这些多模式数据开发了二元分类模型，以预测血糖风险概况。 - 该模型确定了与正常血糖患者，糖尿病前患者和2型糖尿病患者之间葡萄糖峰值风险较高或更低的特定模式。5。**风险概况**： - 对于正常血糖但HBA1C值为5.7％的健康人群小组（HPP）队列的参与者，创建了多模式风险概况，以识别葡萄糖调节正常的风险较高的人。###方法论： - **数据处理**：该研究涉及广泛的数据处理和分析，包括基因组和微生物组数据的预处理步骤。 - **统计分析**：在葡萄糖尖峰指标和各种多模式因子之间进行相关分析。 - **机器学习模型**：高级机器学习技术用于开发整合多种健康数据的预测模型。###意义：这项研究证明了使用AI驱动的多模式方法更好地理解葡萄糖调节水平不同的人的血糖控制的个体风险特征。它提供了有关如何影响葡萄糖尖峰的各种因素相互作用的见解，并可以帮助制定针对糖尿病进展的个性化预防策略。###限制： - **样本量**：该研究可能对样本的代表性和大小有局限性，这可能会影响普遍性。 - **数据质量**：不同方式（例如，饮食摄入日志）的数据质量变异性会影响模型的准确性。 - **道德考虑**：使用敏感健康信息需要严格的道德监督。###未来方向：这些发现为进一步的研究铺平了道路，以在更大，更多样化的人群中验证这些模型，并基于从多模式AI分析得出的个性化风险概况探索干预措施。这项研究代表了朝着精确医学中的先进数据分析和机器学习来更好地管理糖尿病风险的重要一步。