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Siri AI 仅适用于较新的 Apple 设备，以下是完整列表 - 9to5Mac
Apple 的 Siri AI 是 iOS 27 和其他操作系统更新中的重大升级，将与特定 Apple 设备兼容，包括 iPhone 16 及以上的 iPhone 型号、iPad Pro（M1 芯片及更高版本）、采用 Apple 芯片（M1 芯片及更高版本）的 Mac、与受支持的 iPhone 配对的某些 Apple Watch 型号以及 Apple Vision Pro。完整的语音自定义功能可在 iPhone 17 Pro/Max、Air 等较新的硬件以及配备 M4/M3 芯片和至少 12GB 统一内存的设备上使用。
Vibe 编码已经死了吗？甚至卡帕西也在继续前进
Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月创造了“vibe 编码”，他在 2026 年 2 月宣布它已经过时，并转向 Anthropic 从事代理工程。Vibe 编码涉及用简单的英语编写代码，而代理工程则侧重于人工智能代理完成任务的人类方向设置。这种转变可以缩短开发周期并减少手动更正的需要。采用这个新阶段的创始人可以更快地构建更复杂的功能，而无需雇用额外的开发人员。
Pokémon Go 玩家无意中为军用无人机的技术做出了贡献
乌克兰战场机器人和无人机使用的视觉定位系统引发了道德问题，特别是在用于军事目的的数据使用方面。荷兰 Pokémon Go 玩家 Floris De Hingh 担心他的游戏数据可能支持美国的军事技术。相关公司拒绝直接访问当前的 Pokémon Go 玩家数据用于军事应用，但玩家仍然对间接数据使用和同意问题表示担忧。
宝马经销商表彰人工智能聊天机器人做出的糟糕交易 - The Autopian
宝马多伦多的人工智能聊天机器人 Quinn 向一位二手车车主出价 27,162.79 美元，以回购他的 BMW X3 XDrive 30i。当客户同意并即将完成交易时，经销商撤销了该报价，声称奎因不是真人，而是错误地提出了报价的人工智能。该案凸显了公司对其人工智能行为的法律责任，因为加拿大法律已经要求企业对其人工智能代理的通信内容负责。最终，宝马多伦多公司兑现了最初的提议，承认有必要遵守人工智能产生的承诺。
技术下载：Mistral 的 Arthur Mensch 谈代理人工智能、芯片和企业采用
2023 年 6 月，一家成立仅 4 周、名为 Mistral 的初创公司在没有产品或没有重大营销存在的情况下筹集了超过 1 亿美元的资金。在首席执行官 Arthur Mensch 的领导下，该公司的目标是成为欧洲对 OpenAI 和 Anthropic 等美国前沿实验室的回应。Mistral 正在开发 AI 模型，专注于各行业的企业应用，并使用 Nvidia 芯片构建数据中心。该公司还计划设计自己的芯片，类似于美国大型科技公司采用的策略。Mensch 设想由于代理人工智能而导致组织结构发生转变，其中流程围绕人工智能系统重新编排。他认为，尽管企业采用人工智能面临挑战，但现阶段的人工智能采用为价值创造提供了巨大的机会。
被亚马逊和微软解雇后，他将求职重点放在科技的下一步发展方向上
戴夫·刘易斯 (Dave Lewis) 在谷歌工作了十年，随后在亚马逊和微软任职，由于科技行业的重组而多次被解雇。为了在人工智能影响力日益增强的情况下寻求工作与生活的平衡和长期职业发展，他加入了人工智能初创公司 Emberos，担任合作伙伴关系主管，优先考虑远程工作和专业发展机会。
华尔街称，在下跌 44% 和 60% 之前应抛售的 2 只热门人工智能股票 |杂七杂八的傻瓜
由于人工智能热潮的增长潜力，美光科技（MU）和英特尔（INTC）目前受到投资者的青睐，但一些分析师认为估值过高。美光科技的目标价为 500 美元，比当前价格（898 美元）下跌 44%，在保持与三星和 SK 海力士等竞争对手的市场份额方面面临着挑战。英特尔在输给 AMD 和 Arm 后，摩根大通将目标价定为 45 美元，较当前价格（115 美元）下跌 60%。两家公司都面临估值担忧，因为华尔街预计盈利增长率将使它们当前的估值看起来昂贵。美光科技（MU
通用大型语言模型在医疗基准方面优于专业临床人工智能工具
摘要：尽管独立评估有限，专业临床人工智能（AI）工具正在进入医疗实践。本研究针对三个前沿 LLM：GPT-5.2、Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6，评估了两种基于大型语言模型 (LLM) 的临床 AI 工具——OpenEvidence 和 UpToDate Expert AI。评估包括医学知识测试、与临床医生的一致性以及医生使用通用模型进行的真实临床查询。Frontier LLM 在所有评估中都优于临床人工智能工具。这些发现强调，在将人工智能工具部署到临床环境之前，需要对它们进行独立的、真实的评估。
大学人工智能作弊战争内部：极端监视、虚假指控、令人震惊的混乱
人工智能在教育中的快速融入加剧了美国大学日益严重的作弊危机，导致对被指控在考试和作业中使用人工智能的学生采取不一致和极端的措施。教授们正在采用不寻常的方法，例如要求镜子进行监视和限制身体动作以防止作弊。由于教师对人工智能使用的政策不同，虚假指控不断增加，学术不诚实的定义也在发生变化。这种模糊性导致专门从事学术纪律的律师处理的案件激增，以及学生避免或对抗这些指控的不断变化的策略。挑战在于平衡人工智能的道德使用与维护学术诚信，因为机构应对不断发展的技术的速度快于政策的适应速度。
我是人工智能初创公司中唯一的非技术员工。还有一些任务我不相信人工智能可以处理。
34 岁的克里斯蒂·埃德森 (Kristi Edleson) 是旧金山 Yutori 公司的幕僚长。她的职责包括为初创公司的创始人管理各种运营任务。尽管她在一家旨在创建人工智能参谋长的人工智能公司工作，但她并不认为它是完全替代品，而是一种增强工具。Edleson 使用人工智能处理手动任务并协商供应商合同，同时由于规避风险而保留对财务任务的监督。她通过确定哪些任务可以外包给人工智能以及哪些任务需要她个人关注来进行战略决策来找到平衡。