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我尝试了 ChatGPT 的“3 提示规则”——结果明显好转
ChatGPT 通常像搜索引擎一样使用，但其全部潜力并未得到充分利用。“三提示规则”通过基础问题、细化、优化三个阶段细化初始提示，增强互动。这个迭代过程会带来更有用、更准确的响应，将人工智能从快速回答工具转变为思考伙伴。该规则在神经网络和工作场所规划等复杂主题上进行了演示，指导用户更好地表达他们的需求，逐步改进人工智能的输出。
数千名作者出版“空”书，抗议人工智能使用他们的作品
包括石黑一雄和菲利帕·格雷戈里在内的数千名作者出版了一本名为《不要偷这本书》的“空”书，以抗议人工智能公司未经许可使用他们的作品。大约有 10,000 名作家为这本书做出了贡献，书中只列出了他们的名字。在英国政府评估版权法拟议修改的经济影响之前，这本书正在伦敦书展上发行。组织者认为，人工智能行业在没有补偿的情况下利用受版权保护的材料，损害了创意者的生计。出版商还将发起一项人工智能许可计划，旨在为已出版的作品提供合法访问权限。英国政府面临着保护创意人员免遭人工智能公司未经授权使用其作品的压力。
Yann LeCun 的人工智能初创公司在欧洲最大的种子轮融资中筹集了超过 10 亿美元
FT Edit 的年度订阅费用为 5800 日元（原价 6960 日元），其中包括 2 个月免费。订阅者每天可以通过 FT.com 和时事通讯阅读八篇精选文章。
Yann LeCun 的 AMI 实验室筹集了 $1.03B 用于构建世界模型 |TechCrunch
AMI Labs 由图灵奖获得者 Yann LeCun 联合创立，已融资 10.3 亿美元，投前估值为 35 亿美元。该初创公司专注于开发“世界模型”，即从现实世界而不仅仅是语言中学习的人工智能。AMI Labs 首席执行官 Alexandre LeBrun 预测该领域将很快成为人工智能行业的重要流行词。该公司与数字健康初创公司 Nabla 建立了合作伙伴关系，旨在了解现实世界，并正在研究 JEPA，这是 LeCun 在 2022 年提出的预测架构。AMI Labs 吸引了知名投资者和强大的研究团队，重点关注基础研究而不是快速商业化。AMI 实验室
Yann LeCun 筹集 10 亿美元用于构建理解物理世界的人工智能
AMI 是一家总部位于巴黎的初创公司，由 Meta 前首席人工智能科学家 Yann LeCun 联合创立，已筹集超过 10 亿美元用于开发人工智能世界模型。LeCun 认为，真正的人类水平的人工智能需要理解物理世界，而不仅仅是语言。著名投资者包括 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital、Bezos Expeditions、Mark Cuban 和 Eric Schmidt。AMI 旨在构建具有持久记忆和推理能力的人工智能系统，并计划在全球开设办事处。这家初创公司挑战了“扩大大型语言模型将带来人类水平的人工智能”的信念，而是专注于制造和机器人等行业的实际应用。
亚马逊在人工智能相关中断后召开工程会议
《金融时报》提供各种数字访问订阅计划，包括每月 5800 日元的标准数字版和每月 9000 日元的高级数字版，这两种计划按年支付均可节省费用。Premium & FT 周末打印选项的价格为每月 9900 日元，包括周六报纸递送。
深度裁员后，各机构寻求混合招聘和人工智能工具来重建能力联邦新闻网
在特朗普政府大幅裁员后，联邦机构正在采用人工智能 (AI) 工具来提高剩余员工的生产力。美国总务管理局 (GSA) 和环境保护局 (EPA) 都在探索人工智能来自动执行重复性任务，让员工能够从事更具战略性的工作。尽管做出了招聘努力，各机构承认仅靠招聘并不能解决劳动力短缺问题，强调了提高技能和利用技术来优化绩效的重要性。
将你的思维转移给人工智能是很诱人的。认知科学表明为什么这是一个坏主意
随着人工智能产品变得越来越普遍，人们越来越担心过度依赖这些工具可能会损害批判性思维和认知能力。研究表明，虽然将任务交给人工智能可能很方便，但也可能导致对信息的肤浅参与和依赖感的增加。然而，问题更多地在于我们如何使用人工智能，而不是我们是否使用它。保持对我们卸载的内容的控制并确保我们继续自己从事认知任务至关重要。平衡人工智能的使用与个人认知参与有助于保持批判性思维技能和认知能力。反思实践可以帮助个人评估人工智能的使用对其认知过程的影响，并相应地调整他们与这些工具的关系。
Andrej Karpathy 的新开源“自动研究”可让您每晚运行数百个人工智能实验 - 具有革命性的影响
特斯拉前 AI 负责人 Andrej Karpathy 在 GitHub 上发布了一个名为 autoresearch 的开源项目，旨在使用 AI 代理实现科学方法的自动化。该项目是一个 630 行脚本，允许人工智能代理自主优化代码，从而在无需人工干预的情况下推动研究进展。在为期两天的测试中，代理进行了大约 700 项自主更改，实现了 11% 的效率提升。该项目引发了广泛的兴趣，Hyperspace AI 的 Varun Mathur 在点对点网络上分配循环，从而产生了实时知识共享和比人类团队更快地重新发现 ML 里程碑等紧急策略。Eric Siu 将这一概念应用于营销，建议未来的营销系统每年将进行数千次实验，强调更快实验循环的重要性。该项目提出了关于过度优化以及人类在定义人工智能研究限制方面的作用的问题。
Grammarly 违背我的意愿将我变成了人工智能编辑器，我讨厌它
Grammarly 引入了一项名为“专家审阅”的功能，该功能提供由人工智能生成的写作建议，但未经他们的同意就呈现为来自知名专业人士。该公司面临批评，现在允许专家选择退出该功能。Grammarly 的举动被视为在先进人工智能时代独立写作助手变得不再那么独特的情况下，为保持相关性而做出的孤注一掷的尝试。批评者认为该功能误导用户并不当利用专家的声誉。人工智能
