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越来越多的用户正在使用Chatgpt：AI Eye使用LSD
2025-07-03 14:32:54
一种新趋势涉及使用像chatgpt这样的AI来指导用户通过迷幻的体验，尽管专家警告不要在此类会议期间因潜在风险而替换人类治疗师。麻省理工学院技术评论重点介绍了AI提供支持和策划播放列表的案例，但也指出了加强妄想的危险。同时，人们对微软在使用AI诊断罕见的医疗状况中获得80％准确性的声称引起了人们的关注，并批评了对人类医生的不公平比较方法。此外，CloudFlare还引入了一个系统来阻止AI Web爬网的系统，并且有报道称，个人会对聊天机器人形成情感依恋，导致严重的后果。
一种新趋势涉及使用像chatgpt这样的AI来指导用户通过迷幻的体验，尽管专家警告不要在此类会议期间因潜在风险而替换人类治疗师。麻省理工学院技术评论重点介绍了AI提供支持和策划播放列表的案例，但也指出了加强妄想的危险。同时，人们对微软在使用AI诊断罕见的医疗状况中获得80％准确性的声称引起了人们的关注，并批评了对人类医生的不公平比较方法。此外，CloudFlare还引入了一个系统来阻止AI Web爬网的系统，并且有报道称，个人会对聊天机器人形成情感依恋，导致严重的后果。
坦帕一般护士现在正在与患者一起使用AI
2025-07-03 14:07:19
坦帕综合医院使用微软和Epic的环境听力技术实施了一项AI试点计划，以减少护士的文档时间。AI聆听护士患者互动，将音频转换为临床摘要，并帮助自动更新患者图表。最初，由于员工水平的不同，该技术随着时间的流逝而不愿遇到一些不愿，根据护士的反馈，这项技术有所改善，从而提供了更有效的患者护理。一旦今年晚些时候进行全部推广，医院的目标是吸收费用，从而通过减少在文书工作上花费的时间来节省资金。
坦帕综合医院使用微软和Epic的环境听力技术实施了一项AI试点计划，以减少护士的文档时间。AI聆听护士患者互动，将音频转换为临床摘要，并帮助自动更新患者图表。最初，由于员工水平的不同，该技术随着时间的流逝而不愿遇到一些不愿，根据护士的反馈，这项技术有所改善，从而提供了更有效的患者护理。一旦今年晚些时候进行全部推广，医院的目标是吸收费用，从而通过减少在文书工作上花费的时间来节省资金。
您需要的是AI-首先的Google Colab -kdnuggets
2025-07-03 14:06:15
Google已在Google I/O 2025上揭示了Google Colab的更新版本，该版本现已与Gemini AI集成。这种新的迭代将COLAB转换为AI驱动的开发环境，该环境可以理解用户意图和目标，从而在数据科学和机器学习任务中显着提高生产率。关键功能包括用于智能代码生成和错误修复的迭代查询，这是一个能够自主执行复杂分析工作流程的下一代数据科学代理，以及简化的代码转换和可视化。即使在免费层中，这些增强功能也没有设置或候补名单，尽管付费层提供了更可靠的访问和更快的GPU。
Google已在Google I/O 2025上揭示了Google Colab的更新版本，该版本现已与Gemini AI集成。这种新的迭代将COLAB转换为AI驱动的开发环境，该环境可以理解用户意图和目标，从而在数据科学和机器学习任务中显着提高生产率。关键功能包括用于智能代码生成和错误修复的迭代查询，这是一个能够自主执行复杂分析工作流程的下一代数据科学代理，以及简化的代码转换和可视化。即使在免费层中，这些增强功能也没有设置或候补名单，尽管付费层提供了更可靠的访问和更快的GPU。
Amazon Sagemaker Unified Studio的端到端模型培训和部署|亚马逊网络服务
2025-07-03 14:04:43
这篇文章提供了有关如何利用Amazon Sagemaker Unified Studio进行端到端机器学习工作流程的广泛指南，特别关注模型，跟踪MLFlow的实验，用于推理模型以及监视与AWS中使用的资源相关的成本。###关键步骤涵盖1。**设置环境：** - 创建一个MLFlow服务器以跟踪实验。 - 使用SageMaker定义培训工作设置，包括设置角色，实例类型，S3存储桶等。2。**数据准备和模型培训：** - 在SageMaker Unified Studio中使用Jupyterlab准备数据集。 - 在跨多个GPU的分布式计算的准备数据集上运行微调过程。 - 使用MLFlow训练期间的对数指标和工件。3。**推理模型部署：** - 将训练有素的模型部署到SageMaker的实时推理端点。 - 使用DJL服务容器选项并配置有效推理所需的环境变量。4。**测试模型：** - 通过Jupyterlab或直接使用AWS SDK（BOTO3）测试已部署的模型。 - 评估预测的响应时间，成本和准确性。5。**成本管理和清理：** - 监视使用量以避免意外费用。 - 在闲置时间1小时后，正确关闭未使用的资源，例如jupyterlab空间。 - 当不再需要时，明确删除S3存储器和托管模型端点。###密钥功能突出显示 - **统一的环境：** SageMaker Unified Studio与各种AWS服务（SageMaker，MLFlow等）无缝集成，提供简化的体验，而无需切换工具或环境。 - ** MLFLOW集成：** MLFlow用于跟踪实验和注册模型。它为实验运行和模型性能指标提供了清晰的可见性。 - **推理功能：**实时推理端点可以通过SageMaker轻松部署，并具有DJL服务之类的选项，从而可以对资源分配和优化进行微调控制。###故障排除提示该帖子还包括一个专门针对常见问题进行故障排除的部分，例如由于许可或实例可用性问题而导致的工作失败，在培训期间发生了错误的错误以及模型部署时间缓慢。###结论和未来方向总体而言，该指南强调了SageMaker Unified Studio在处理复杂的ML工作流程从数据发现到模型部署的鲁棒性，强调了其具有直观用户体验的大规模支持复杂的AI/ML项目的潜力。这篇文章不仅是技术教程的价值，而且还可以介绍AWS服务的高级功能和功能，专门为希望简化其工作流程的机器学习从业人员而设计。
这篇文章提供了有关如何利用Amazon Sagemaker Unified Studio进行端到端机器学习工作流程的广泛指南，特别关注模型，跟踪MLFlow的实验，用于推理模型以及监视与AWS中使用的资源相关的成本。###关键步骤涵盖1。**设置环境：** - 创建一个MLFlow服务器以跟踪实验。 - 使用SageMaker定义培训工作设置，包括设置角色，实例类型，S3存储桶等。2。**数据准备和模型培训：** - 在SageMaker Unified Studio中使用Jupyterlab准备数据集。 - 在跨多个GPU的分布式计算的准备数据集上运行微调过程。 - 使用MLFlow训练期间的对数指标和工件。3。**推理模型部署：** - 将训练有素的模型部署到SageMaker的实时推理端点。 - 使用DJL服务容器选项并配置有效推理所需的环境变量。4。**测试模型：** - 通过Jupyterlab或直接使用AWS SDK（BOTO3）测试已部署的模型。 - 评估预测的响应时间，成本和准确性。5。**成本管理和清理：** - 监视使用量以避免意外费用。 - 在闲置时间1小时后，正确关闭未使用的资源，例如jupyterlab空间。 - 当不再需要时，明确删除S3存储器和托管模型端点。###密钥功能突出显示 - **统一的环境：** SageMaker Unified Studio与各种AWS服务（SageMaker，MLFlow等）无缝集成，提供简化的体验，而无需切换工具或环境。 - ** MLFLOW集成：** MLFlow用于跟踪实验和注册模型。它为实验运行和模型性能指标提供了清晰的可见性。 - **推理功能：**实时推理端点可以通过SageMaker轻松部署，并具有DJL服务之类的选项，从而可以对资源分配和优化进行微调控制。###故障排除提示该帖子还包括一个专门针对常见问题进行故障排除的部分，例如由于许可或实例可用性问题而导致的工作失败，在培训期间发生了错误的错误以及模型部署时间缓慢。###结论和未来方向总体而言，该指南强调了SageMaker Unified Studio在处理复杂的ML工作流程从数据发现到模型部署的鲁棒性，强调了其具有直观用户体验的大规模支持复杂的AI/ML项目的潜力。这篇文章不仅是技术教程的价值，而且还可以介绍AWS服务的高级功能和功能，专门为希望简化其工作流程的机器学习从业人员而设计。
人工智能有助于制作世界上最好的白葡萄酒
2025-07-03 14:03:04
来自匈牙利Somló的KancellárEstate的2021Cuvée在Concours Mondial de Bruxelles赢得了“启示录白葡萄酒”的头衔。值得注意的是，人工智能（AI）在创建屡获殊荣的葡萄酒中发挥了作用，这表明其在酿酒行业中的潜力。AI的混合物（名为Somlai 2021）融合了Furmint和其他当地品种，并在2,400个白葡萄酒中获得最高分。只生产了3,900瓶，这使得它是直接从酿酒厂的3,990（9.99欧元）的罕见发现。
来自匈牙利Somló的KancellárEstate的2021Cuvée在Concours Mondial de Bruxelles赢得了“启示录白葡萄酒”的头衔。值得注意的是，人工智能（AI）在创建屡获殊荣的葡萄酒中发挥了作用，这表明其在酿酒行业中的潜力。AI的混合物（名为Somlai 2021）融合了Furmint和其他当地品种，并在2,400个白葡萄酒中获得最高分。只生产了3,900瓶，这使得它是直接从酿酒厂的3,990（9.99欧元）的罕见发现。
这家科技巨头现在声称人工智能最多可以完成其工作的50％
2025-07-03 14:00:00
Salesforce首席执行官Marc Benioff声称，AI现在处理公司内部工作的30％至50％，但由于缺乏重大的财务改善，投资者持怀疑态度。尽管对AI的投资大量投资，但Salesforce报告了最近一个季度的单位数量增长（8％）。自1月以来，该股票下跌了18％以上，因为担心经济放缓和低增长率。投资者正在等待即将到来的收益报告中的强大财务业绩或指导，以在考虑投资之前证明高估值是合理的。
Salesforce首席执行官Marc Benioff声称，AI现在处理公司内部工作的30％至50％，但由于缺乏重大的财务改善，投资者持怀疑态度。尽管对AI的投资大量投资，但Salesforce报告了最近一个季度的单位数量增长（8％）。自1月以来，该股票下跌了18％以上，因为担心经济放缓和低增长率。投资者正在等待即将到来的收益报告中的强大财务业绩或指导，以在考虑投资之前证明高估值是合理的。
阿里·阿斯特（Ari Aster）在AI将如何影响世界上说“我们没有发言权”：“已经太晚了”
2025-07-03 13:30:00
阿里·阿斯特（Ari Aster）以恐怖的工作而闻名，他表达了对AI的崛起及其潜在灾难性影响的恐惧。他批评其支持者对AI的敬拜态度，并警告现实与数字经验之间的区别减少。Aster还强调了技术如何使人们与更广泛的世界观疏远，与Covid大流行的社会影响和互联网在日常生活中的普遍影响相似。他的最新电影《爱丁顿》反映了这些对技术偏执和孤立的担忧。阿里·阿斯特
阿里·阿斯特（Ari Aster）以恐怖的工作而闻名，他表达了对AI的崛起及其潜在灾难性影响的恐惧。他批评其支持者对AI的敬拜态度，并警告现实与数字经验之间的区别减少。Aster还强调了技术如何使人们与更广泛的世界观疏远，与Covid大流行的社会影响和互联网在日常生活中的普遍影响相似。他的最新电影《爱丁顿》反映了这些对技术偏执和孤立的担忧。阿里·阿斯特
由药物发现和临床创新迅速采用的制药市场中的人工智能（AI）到2032年达到134.6亿美元
2025-07-03 13:06:12
制药市场的全球人工智能（AI）在2024年的价值为17.3亿美元，预计到2032年将达到134.6亿美元，增长率为29.33％。仅美国市场就会从2024年的44.7亿美元扩展到2032年的36.7亿美元。主要驱动因素包括快速的药物发现，精密医学和有效的临床试验。主要参与者包括IBM Watson Health，Google DeepMind，Microsoft Corporation，Nvidia Corporation，Insilico Medicine，Exscientia，Recursion Pharmaceuticals，Benevolentai，Bioxcel Therapeutics，Pathai等。机器学习主导了技术细分市场，而软件由于其在数据处理以及用于药物发现和诊断的预测建模中的作用而导致产品领先。北美目前拥有最大的市场份额，预计亚太地区将在2025 - 2032年期间以最高的复合年增长率增长。
制药市场的全球人工智能（AI）在2024年的价值为17.3亿美元，预计到2032年将达到134.6亿美元，增长率为29.33％。仅美国市场就会从2024年的44.7亿美元扩展到2032年的36.7亿美元。主要驱动因素包括快速的药物发现，精密医学和有效的临床试验。主要参与者包括IBM Watson Health，Google DeepMind，Microsoft Corporation，Nvidia Corporation，Insilico Medicine，Exscientia，Recursion Pharmaceuticals，Benevolentai，Bioxcel Therapeutics，Pathai等。机器学习主导了技术细分市场，而软件由于其在数据处理以及用于药物发现和诊断的预测建模中的作用而导致产品领先。北美目前拥有最大的市场份额，预计亚太地区将在2025 - 2032年期间以最高的复合年增长率增长。
您现在可以在英国实验室里租一台肉计算机
2025-07-03 13:02:23
为了医学研究目的，皮质实验室设置为释放一种将硅电路与人脑细胞（称为CL1计算机）结合使用的商业混合设备。每个CL1单元都包含800,000个神经元在硅芯片上生长的神经元，并且只能消耗1,000瓦的功率，同时提供实时学习能力。该技术在某些任务中的表现优于传统的机器学习算法，可用于道德药物测试和神经科学研究。预计第一批单位将很快发货35,000美元，或者可以每周以300美元的价格租用远程访问。
为了医学研究目的，皮质实验室设置为释放一种将硅电路与人脑细胞（称为CL1计算机）结合使用的商业混合设备。每个CL1单元都包含800,000个神经元在硅芯片上生长的神经元，并且只能消耗1,000瓦的功率，同时提供实时学习能力。该技术在某些任务中的表现优于传统的机器学习算法，可用于道德药物测试和神经科学研究。预计第一批单位将很快发货35,000美元，或者可以每周以300美元的价格租用远程访问。
使用屏幕截图添加日历事件是最好的AI
2025-07-03 13:00:00
Apple即将推出的iOS 26引入了一项功能，允许用户使用Visual Intelligence直接从屏幕截图创建日历事件，这是对以前版本的重大改进。该工具可以准确地提取事件详细信息，但没有错误，尽管无法同时处理多个事件。这与Android上的Gemini Assistant形成鲜明对比，后者可以立即管理多个事件并调整时区差异。尽管以前存在基本日历集成，但新的AI驱动功能在有效地管理时间表方面提供了增强的便利性和准确性。
Apple即将推出的iOS 26引入了一项功能，允许用户使用Visual Intelligence直接从屏幕截图创建日历事件，这是对以前版本的重大改进。该工具可以准确地提取事件详细信息，但没有错误，尽管无法同时处理多个事件。这与Android上的Gemini Assistant形成鲜明对比，后者可以立即管理多个事件并调整时区差异。尽管以前存在基本日历集成，但新的AI驱动功能在有效地管理时间表方面提供了增强的便利性和准确性。