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数学正在经历其历史上最大的变革
数由 Nikhil Srivastava 发起的“First Proof”等项目涉及测试人工智能解决实际研究问题的能力。Google 的 Aletheia 和 Math, Inc. 的 Gauss 等人工智能工具不仅可以解决问题，还可以形式化证明，Gauss 最近验证了与球堆积相关的证明，该证明为 Maryna Viazovska 赢得了菲尔兹奖。尽管人们担心人工智能对数学实践和学习的影响，但数学家们希望未来人类和机器能够以新的方式有效协作。
Sumo 与 Arm 合作，帮助测试新型人工智能芯片上的移动游戏功能
英国游戏公司 Sumo Digital 正在与芯片专家 Arm 合作测试 Arm 正在开发的神经技术。Arm 的新技术旨在使用 GPU 上的人工智能神经加速器来“在移动设备上提供 PC 质量的图形”。Sumo Digital 首席执行官 Gary Dunn 表达了对该项目的热情，并表示 Arm 的神经技术将代表移动视频游戏的重大转变。此次合作包括在 GDC 上进行演示。
想象一下，仅仅因为人工智能的可能性而失去工作
前总统候选人安德鲁·杨（Andrew Yang）对“他妈的”发出警告，他创造了这个词来描述人工智能对劳动力的灾难性影响，包括大规模失业和个人破产率上升。随着人工智能技术的进步，人们越来越担心失业。支付公司 Block 宣布因人工智能而裁员近一半员工，这引发了人们的担忧，即随着其他公司的效仿，这种严厉的措施可能会成为自我实现的预言。批评者认为，布洛克可能会利用人工智能作为必要裁员的借口，而过早的裁员可能会削弱人工智能的潜在优势。这种情况凸显了围绕人工智能的炒作与其对劳动力的实际影响之间的紧张关系，专家警告不要仓促地用劣质机器取代工人的自动化。
我教过成千上万的人如何使用人工智能——这就是我学到的东西
人工智能使用培训团队揭示了专业人士之间的分歧：一些人过度依赖人工智能，而另一些人则完全避免人工智能。成功的用户会像对待需要指导的学员一样批判性地对待人工智能。成功取决于好奇心和实验，而不是技术技能。有效的人工智能使用需要明确的目标和背景，并由用户管理和纠正技术。主动参与人工智能并避免外包判断或敏感数据至关重要。忽视人工智能不是一个选择；其影响是巨大的并且正在迅速增长。人工智能发展的步伐需要立即适应，以确保负责任和民主的使用。
“支持工人的人工智能”、流媒体死亡人数以及其他令人着迷的新经济研究
经济学家 David Autor、Daron Acemoglu 和 Simon Johnson 提出了“有利于工人的人工智能”的愿景，以提高人类绩效并创造新的就业机会，消除对人工智能引起的失业的担忧。他们主张改变政策以确保人工智能惠及工人，包括税收改革、政府对医疗保健和教育的干预以及职业许可改革。此外，一项研究将专辑发布与智能手机使用率和交通死亡人数的增加联系起来，而另一项研究则发现最低工资上涨可能会导致制造业更加自动化。一篇论文还强调了移民如何通过解决医护人员短缺问题来改善美国老年人的健康状况。
我为克劳德建立了一个“思考提示”库——这些是我最常用的
文章讨论了各种可用于提高 AI 模型（例如 Claude）的响应质量的“思维提示”。这些提示引导人工智能更深入、更具创造性地思考问题，而不是简单地提供快速答案。例子包括使用第一性原理思维、挑战常见假设、模拟专家讨论、简化复杂想法、批评和改进想法、逐步分析问题以及考虑现实世界的影响。通过用这些提示提出问题，用户可以从人工智能中引出更有洞察力和结构化的回答，从而使交互更加高效和有意义。
这些疾病被认为是无法治愈的。现在人工智能正在解锁新的治疗方法
人工智能正在推动帕金森氏症、抗生素耐药性超级细菌和罕见疾病等疾病的药物发现。尽管与抗生素耐药性的斗争由来已久，人工智能仍然能够快速筛选化合物，以识别新的抗生素。詹姆斯·柯林斯和他的团队发现了两种有效对抗耐药感染的新化合物。人工智能还通过分析错误折叠的蛋白质，帮助寻找治疗帕金森氏症等不明原因疾病的潜在药物。此外，利用人工智能重新利用现有药物为特发性肺纤维化等罕见疾病和病症提供了新的治疗选择。然而，由于对专有数据集的访问受到限制，因此存在局限性，并且人工智能的影响目前在初始筛选阶段最为显着。
硅谷正在热议这个新想法：人工智能计算作为补偿
OpenAI 总裁 Greg Brockman 强调了人工智能计算在科技工作薪酬中日益增长的重要性。随着人工智能工具越来越多地集成到软件开发中，运行人工智能模型或人工智能推理的成本正在成为首席财务官的重要生产力驱动因素和预算项目。科技职位候选人现在正在询问人工智能计算访问权限，一些薪酬方案包括人工智能代币作为额外福利。投资者和首席财务官正在关注人工智能推理成本与工资、奖金和股权一起成为工程薪酬标准组成部分的潜力。首席财务官必须密切跟踪这些成本，因为它们会显着影响公司的预算和生产力。
民意调查：大多数选民表示人工智能的风险大于收益
NBC 新闻的一项新调查显示，57% 的登记选民认为人工智能的风险大于其好处，只有 26% 的人对人工智能持积极态度。大多数选民不相信任何一个政党能够处理人工智能，33% 的选民对人工智能持负面看法，33% 的选民认为两个政党都不擅长处理人工智能。最关注人工智能的人口群体包括年轻选民（18-34岁）和女性（18-49岁），而年长男性和上层阶级选民则持更积极的看法。该调查还强调了人们对人工智能对就业影响的担忧，特别是对年轻工人和受过教育的专业人士的影响。
下岗科学家和律师训练人工智能抢走他们的职业生涯
经验丰富的白领现在已成为零工经济的一部分，训练人工智能执行以前由人类完成的任务，而这些任务通常是在不稳定的条件下完成的。Katya 是一名自由记者，后来转型为内容营销人员，被估值 100 亿美元的 Mercor 公司聘用，负责为人工智能创建训练数据。她发现自己从事着一份超现实且压力很大的工作，要争夺不稳定的工作，并面临薪酬和工作量的突然变化。该行业的特点是极度保密和竞争激烈，常常使工人处于极度不稳定的状态。
