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Tempus AI或Butterfly：现在购买哪种AI Health Tech股票？
Tempus AI在2025年第2季度的收入几乎翻了一番，这是在基因组学和数据服务强劲增长的推动下。Butterfly Network报告了适度的收益，但获得了一项主要的企业协议，并正在为Compass AI推出做准备。分析师预测，TEM的上一次关闭下降了8.1％，而BFLE的潜在上升空间为128％。Tempus AI的收入显着增长（89％），并将调整后的EBITDA损失缩小到560万美元。Butterfly Network专注于具有大规模部署的企业动量，并推出了Compass AI，以转向重复通过软件驱动的模型。尽管面临挑战，但蝴蝶的估值表明与Tempus AI相比，上升潜力更好。
人工智能浏览器可能会使用户一文不名：迅速的注射警告
AI浏览器正面临“迅速注射”的潜在危险，攻击者将恶意说明插入看似无害的网络内容中，以操纵AI助手执行未经授权的行动，例如窃取敏感数据或进行未经授权的交易。代理浏览器会加剧这种风险，该浏览器会根据用户输入自主执行复杂的任务，并且可以通过对权限谨慎，验证来源，保持软件进行更新，使用强大的身份验证，对风险进行知识，限制重要任务自动化以及报告关键任务以及报告可疑行为来缓解这种风险。
学习Python（+ AI），并在本周免费成为认证的数据分析师-Kdnuggets
DataCamp将于8月25日至31日提供免费的访问周，可完全访问Python和AI学习资源，而无需任何成本或承诺。这包括互动课程，职业轨道，认证和现实世界中的项目，旨在帮助初学者和专业人士快速建立就业技能。一个关键的亮点是，有机会在一周内通过涵盖Pandas，Numpy和Seaborn等基本工具的密集轨道来成为Python的认证数据分析师。该活动旨在通过消除财务障碍来民主化获得技术教育的机会。
实时更新：人工智能规则交易崩溃，延迟延迟 - 明年由立法者制造的新尝试
随着立法者解决了7.83亿美元的预算短缺，科罗拉多州的特别立法会议继续进行，并试图在持续分歧的情况下最终确定AI法规。主要发展包括参议员罗伯特·罗德里格斯（Robert Rodriguez）提出的一项AI交易的崩溃，后者随后试图将实施推迟到2026年6月。参议院还通过了旨在缩小预算差距的几项收益措施，而对AI责任的谈判则在科技公司和消费者保护组之间持有争议。
放大好与坏：多10个AI编码课程
在分享将AI集成到编码工作流程中的初步见解之后，作者提出了十个其他反思：1。** AI更改编码节奏**：编码从独奏活动到对话驱动的过程，需要控制相互作用速度。2。管理边界至关重要。3。**人格重要**：与AI合作强调了沟通方式的重要性，提出了有关发展中人格偏好的问题。4。**隐藏的“懒惰细节”的危险**：使用AI生成的解决方案时，有损害质量的风险。5。**需要表达意图**：准确解释问题以阐明思维和意图。6。**日常学习**：与AI的互动将日常工作转变为正在进行的学习过程。7。**新的合作礼节**：随着开发人员学习如何最好地与AI合作，规则正在发展。8。**扩展工程师刻板印象**：开发人员的作用正在扩展，而不是解决问题的问题，包括指导和对话。9。**放大学科和漂移**：正确使用可以增强纪律，但滥用会导致过度简化。10。**未来感觉更社交**：编码变得更加互动，从孤独工作转向对话发展。
比萨关节与生气的客户不知所措，要求Google AI组成的虚假交易
Google的AI概述功能为密苏里州的一家家庭经营的意大利餐厅Stefanina's制造交易，在现实不符合虚假信息时吸引了愤怒的客户，这给了密苏里州的一家家族经营的意大利餐厅Stefanina's。该餐厅必须在社交媒体上发出有关信任Google AI的特价问题的警告。客户发现不存在的交易并将愤怒引向员工时，客户感到不高兴，强调了人们对AI聊天机器人在提供真实信息方面的可靠性和准确性的越来越关注。
AI增强技术组装了无数原子的无缺陷阵列
中国科学技术大学和上海人工智能实验室的研究人员已经开发了一种AI驱动的协议，可在仅60毫秒内有效地将数千个原子安排成无缺陷的阵列。使用通过空间光调节器和AI算法投射的全息图，他们同时实现了原子移位，并精确地控制了位置和相位，从而为将来的较大阵列提供了可扩展性。该技术可以通过促进可靠量子系统的创建来推动量子计算。
五角大楼文件：美国希望使用AI宣传“压制异议论点”
美国特种作战司令部（SOCOM）旨在采用机器学习和高级AI技术来在海外进行信息战以影响外国受众并抑制异议。该文档概述了SOCOM使用代理AI或Multi-LLM代理系统开发自主宣传系统来扩展操作的计划，从而实现了对互联网叙事的实时控制。Socom承认对中国和俄罗斯等对手的潜在滥用的担忧，但Socom坚持其努力与美国法律和政策保持一致，仅针对外国受众。批评家警告说，由于AI系统中固有的缺陷以及过去的美国宣传运动的固有缺陷，这种技术可能适得其反。
电工堆栈将移动世界|安德烈·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）
文章讨论了“电力工业堆栈”的出现，该堆栈的出现通过使机器能够通过高级组件，电池，电源，电动机，电动机，执行器和高强度计算来像软件一样操作数字技术和物理行业之间的差距。这种转变对于物理部门的生产率提高至关重要，类似于数字领域的生产力。关键领域包括确保矿物质和金属供应，开发强大的电池制造能力，使用宽带材料材料推动电力电子设备，创新的电机和执行器设计以及建造国内半导体制造设施。堆栈的发展需要在各种技术层次和国际伙伴关系之间进行协调的努力，以确保对未来技术进步的战略控制。
为什么复杂性破坏了人工智能野心
组织面临讽刺的局势，由于其IT基础架构中现有的复杂性，他们无法使用AI来解决IT问题，从而阻止了有效的AI部署。API Sprawl，供应商疲劳以及缺乏熟练的人员来管理复杂的混合云环境，这使这个问题加剧了。尽管AI模型的采用率很高，并且对AI驱动优化的渴望，但有60％的IT专业人员被手动任务所淹没，阻碍了自动化解决方案的实施。随着组织整合多个云提供商，复杂性问题会增加，从而增加了运营负担和API兼容性问题。企业需要优先考虑简化其他技术，在自动化之前进行标准化，并仔细选择降低而不是添加操作复杂性以成功利用AI的潜力的供应商。
