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媒体中的人工智能，教育
2025-06-30 15:13:22
人工智能（AI）的主题普遍存在且有争议，但继续影响各个领域。埃里克·约翰逊（Erik L. Johnson）教授通过伊丽莎白·斯坦伯格（Elizabeth Steinberg）在威斯康星大学里弗瀑布（University of Wisconsin-River Falls）的演讲中讨论了他与AI的经历，后者演示了AI如何在不取代人类创造力的情况下节省时间的创作过程。此外，约翰逊还重新设计了一门关注媒体素养的在线课程，并结合了一项作业，学生使用AI来生成虚假内容并严格分析道德含义。这些经验强调了AI的潜力，同时强调了其在培养批判性思维和道德教育中的作用。
人工智能（AI）的主题普遍存在且有争议，但继续影响各个领域。埃里克·约翰逊（Erik L. Johnson）教授通过伊丽莎白·斯坦伯格（Elizabeth Steinberg）在威斯康星大学里弗瀑布（University of Wisconsin-River Falls）的演讲中讨论了他与AI的经历，后者演示了AI如何在不取代人类创造力的情况下节省时间的创作过程。此外，约翰逊还重新设计了一门关注媒体素养的在线课程，并结合了一项作业，学生使用AI来生成虚假内容并严格分析道德含义。这些经验强调了AI的潜力，同时强调了其在培养批判性思维和道德教育中的作用。
一位科学家说，人类将在20年内达到奇异性
2025-06-30 15:03:00
未来主义者雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）预测了奇异性的到来，在2045年，人类和人工智将合并。在他最近的著作《奇异之处》中，他概述了纳米机器人插入血管中的纳米人将如何增加人类情报的人类情报。Marcus du Sautoy等其他专家都同意人类与机器之间即将来临的综合，尽管这种融合引发了有关工作，永生和人类本质的重大社会问题。库尔茨威尔（Kurzweil）仍然乐观，主张普遍的基本收入，并预测医疗进步，使2030年代初期的寿命逃脱速度。
未来主义者雷·库兹维尔（Ray Kurzweil）预测了奇异性的到来，在2045年，人类和人工智将合并。在他最近的著作《奇异之处》中，他概述了纳米机器人插入血管中的纳米人将如何增加人类情报的人类情报。Marcus du Sautoy等其他专家都同意人类与机器之间即将来临的综合，尽管这种融合引发了有关工作，永生和人类本质的重大社会问题。库尔茨威尔（Kurzweil）仍然乐观，主张普遍的基本收入，并预测医疗进步，使2030年代初期的寿命逃脱速度。
为什么人类同理心仍然很重要
2025-06-30 15:00:05
一项在《自然人类行为》中发表的新国际研究表明，即使人们认为响应是由大语言模型（LLMS）产生的，人们认为它来自人类而不是人工智能时，人们就会更加重视同理心。在九个实验中，超过6,000名参与者表明，人们偏爱人类的同理心，而不是AI产生的同理心。参与者将“人类”的反应评为更加善解人意，支持和情感上的满足。该研究强调，当参与者怀疑AI参与时，情感联系中的真实性至关重要，会减少积极的感觉。这对在医疗保健和心理健康等领域中使用AI具有影响，这表明在深厚的情感环境中需要继续进行人类互动。
一项在《自然人类行为》中发表的新国际研究表明，即使人们认为响应是由大语言模型（LLMS）产生的，人们认为它来自人类而不是人工智能时，人们就会更加重视同理心。在九个实验中，超过6,000名参与者表明，人们偏爱人类的同理心，而不是AI产生的同理心。参与者将“人类”的反应评为更加善解人意，支持和情感上的满足。该研究强调，当参与者怀疑AI参与时，情感联系中的真实性至关重要，会减少积极的感觉。这对在医疗保健和心理健康等领域中使用AI具有影响，这表明在深厚的情感环境中需要继续进行人类互动。
Sakana ai
2025-06-30 15:00:00
###多LLM AB-MCT的研究和发现摘要＃＃＃＃ 介绍这项研究探讨了利用多种高性能语言模型（LLM）作为集体智力来通过推理时间缩放解决复杂问题的潜力。引入的核心概念是**多LLM AB-MCT **（自适应分支蒙特卡洛树搜索），旨在通过在解决问题的过程中动态分配和组合不同的LLM来提高性能。＃＃＃＃ 背景自2024年中期以来，通过增强学习优化的“推理”模型已成为AI的范式转变，重点是推理时间计算缩放，而不是传统的模型缩放。这项研究通过提出通过反复的推理和集体智能来提高绩效的方法来建立这一趋势。####方法论1。** AB-MCT（自适应分支蒙特卡洛树搜索）**： - **目标**：通过根据当前状态动态选择搜索树中的分支来提高解决问题任务的效率。 - **力学**：该方法使用自适应分支来探索和利用不同的路径，并使用汤普森采样来平衡探索与剥削。2。**多LLM AB-MCT **： - **目标**：将多个LLM与独特的功能相结合，以解决各个模型可能遇到的问题。 - **力学**：一种多臂强盗方法用于根据搜索过程中的性能动态分配不同的LLMS。####实验设置1。**基准**：-ARC-AGI-2：一个具有挑战性的数据集，旨在在推理和解决新问题中测试类似人类的灵活智能。2。**评估指标**： - 通过@K：衡量在K尝试中是否至少找到了一个正确的解决方案。 - 通过@2：比赛的标准评估指标。3。**实验结果**： - **单型与重复采样**：-O4米尼通过AB-MCT达到27.5％的成功率，超过重复的抽样（23％）。 - **多LLM性能**： - 将Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1-0528结合起来，导致了30％以上的250次通行证，这表明了集体智能的潜力。-LLM分配是根据熟练程度动态调整的，高成功率有利于特定模型。####关键发现1。**动态分配**： - 多LLLM AB-MCT有效地分配了不同的LLM，以根据特定任务的有效性解决问题。2。**解决问题能力**： - 通过利用其他模型产生的不正确解决方案提示来解决以前无法解决问题的能力。3。**未来指示**： - 开发更好的最终答案选择算法，增强奖励建模并探索更复杂的奖励设计机制（例如，LLM-AS-A-A-gudge）。＃＃＃＃ 结论Multi-LLM AB-MCT通过集体智能展示了推理时间扩展的潜力，从而在ARC-AGI-2（例如ARC-AGI-2）上实现了绩效的重大改进。这项研究强调了不同模型中的重复推理和协作方法，强调了AI开发中的新方向。###用于进一步阅读1。**纸**：更宽还是更深？使用自适应分支树搜索（https://arxiv.org/abs/2503.04412）缩放LLM推理时间计算2。**算法代码**：https：//github.com/sakanaai/treequest3。** ARC-AGI-2实验代码**：https：//github.com/sakanaai/ab-mcts-arc2#### Sakana AI的职业机会有兴趣为AI的前沿研发做出贡献吗？在我们的网站上探索职业机会。---该摘要封装了研究的关键点，强调了其意义和潜在的影响在通过推理时间缩放和集体智能等创新方法中推进人工智能领域。
###多LLM AB-MCT的研究和发现摘要＃＃＃＃ 介绍这项研究探讨了利用多种高性能语言模型（LLM）作为集体智力来通过推理时间缩放解决复杂问题的潜力。引入的核心概念是**多LLM AB-MCT **（自适应分支蒙特卡洛树搜索），旨在通过在解决问题的过程中动态分配和组合不同的LLM来提高性能。＃＃＃＃ 背景自2024年中期以来，通过增强学习优化的“推理”模型已成为AI的范式转变，重点是推理时间计算缩放，而不是传统的模型缩放。这项研究通过提出通过反复的推理和集体智能来提高绩效的方法来建立这一趋势。####方法论1。** AB-MCT（自适应分支蒙特卡洛树搜索）**： - **目标**：通过根据当前状态动态选择搜索树中的分支来提高解决问题任务的效率。 - **力学**：该方法使用自适应分支来探索和利用不同的路径，并使用汤普森采样来平衡探索与剥削。2。**多LLM AB-MCT **： - **目标**：将多个LLM与独特的功能相结合，以解决各个模型可能遇到的问题。 - **力学**：一种多臂强盗方法用于根据搜索过程中的性能动态分配不同的LLMS。####实验设置1。**基准**：-ARC-AGI-2：一个具有挑战性的数据集，旨在在推理和解决新问题中测试类似人类的灵活智能。2。**评估指标**： - 通过@K：衡量在K尝试中是否至少找到了一个正确的解决方案。 - 通过@2：比赛的标准评估指标。3。**实验结果**： - **单型与重复采样**：-O4米尼通过AB-MCT达到27.5％的成功率，超过重复的抽样（23％）。 - **多LLM性能**： - 将Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1-0528结合起来，导致了30％以上的250次通行证，这表明了集体智能的潜力。-LLM分配是根据熟练程度动态调整的，高成功率有利于特定模型。####关键发现1。**动态分配**： - 多LLLM AB-MCT有效地分配了不同的LLM，以根据特定任务的有效性解决问题。2。**解决问题能力**： - 通过利用其他模型产生的不正确解决方案提示来解决以前无法解决问题的能力。3。**未来指示**： - 开发更好的最终答案选择算法，增强奖励建模并探索更复杂的奖励设计机制（例如，LLM-AS-A-A-gudge）。＃＃＃＃ 结论Multi-LLM AB-MCT通过集体智能展示了推理时间扩展的潜力，从而在ARC-AGI-2（例如ARC-AGI-2）上实现了绩效的重大改进。这项研究强调了不同模型中的重复推理和协作方法，强调了AI开发中的新方向。###用于进一步阅读1。**纸**：更宽还是更深？使用自适应分支树搜索（https://arxiv.org/abs/2503.04412）缩放LLM推理时间计算2。**算法代码**：https：//github.com/sakanaai/treequest3。** ARC-AGI-2实验代码**：https：//github.com/sakanaai/ab-mcts-arc2#### Sakana AI的职业机会有兴趣为AI的前沿研发做出贡献吗？在我们的网站上探索职业机会。---该摘要封装了研究的关键点，强调了其意义和潜在的影响在通过推理时间缩放和集体智能等创新方法中推进人工智能领域。
Tiny AI ERP初创公司Campfire赢得了NetSuite的许多初创公司，Accel带领了3500万美元的A系列A |TechCrunch
2025-06-30 15:00:00
由约翰·格拉斯哥（John Glasgow）创立的AI驱动会计初创公司Campfire筹集了由Accel领导的3500万美元A系列A，Y Combinator和其他公司的额外投资。在发布后的九个月内，篝火成功吸引了大于100名员工的客户，这些员工从NetSuite转为其平台。该公司的目标是使用AI自动化财务流程，提供更快的计费对帐和详细的现金流量分析。投资者的迅速采用和560亿美元ERP软件市场的潜力印象深刻。AI驱动的会计启动营火
由约翰·格拉斯哥（John Glasgow）创立的AI驱动会计初创公司Campfire筹集了由Accel领导的3500万美元A系列A，Y Combinator和其他公司的额外投资。在发布后的九个月内，篝火成功吸引了大于100名员工的客户，这些员工从NetSuite转为其平台。该公司的目标是使用AI自动化财务流程，提供更快的计费对帐和详细的现金流量分析。投资者的迅速采用和560亿美元ERP软件市场的潜力印象深刻。AI驱动的会计启动营火
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埃森哲合作伙伴Palantir，在政府工作中实施更多的AI
2025-06-30 14:55:53
Palantir和Accenture正在合作与联邦政府合作，埃森哲在Palantir的AI平台上培训了其1000名以联邦为重点的员工。该合作伙伴关系旨在部署AI解决方案来应对联邦机构的运营挑战。由于联邦政府合同的增加，Palantir的股票今年达到了几个创纪录的高潮，而埃森哲的股份下降了，因为在特朗普政府的削减支出下，其在政府销售中的作用下降。
Palantir和Accenture正在合作与联邦政府合作，埃森哲在Palantir的AI平台上培训了其1000名以联邦为重点的员工。该合作伙伴关系旨在部署AI解决方案来应对联邦机构的运营挑战。由于联邦政府合同的增加，Palantir的股票今年达到了几个创纪录的高潮，而埃森哲的股份下降了，因为在特朗普政府的削减支出下，其在政府销售中的作用下降。
2025年7月，神经外科重点：“改善神经外科患者护理的人工智能应用” |新闻
2025-06-30 14:45:00
Benjamin S. Hopkins等人编辑的《神经外科重点》 7月的《神经外科重点》（第59卷，第1卷）刊登了《神经外科AI》的十七篇文章。主题包括手术室效率，道德考虑，数据安全和法规合规性挑战。Articles cover areas such as microsurgical procedures, risk stratification of cerebral aneurysms, surgical endotypes for cervical spondylotic myelopathy, clinical decision support systems for intracerebral hemorrhage, automated diagnosis of spinal stenosis, outcome prediction models, AI-based dictation in neurosurgery practices, kinematic analysis of pedicle screw placement, and more.
Benjamin S. Hopkins等人编辑的《神经外科重点》 7月的《神经外科重点》（第59卷，第1卷）刊登了《神经外科AI》的十七篇文章。主题包括手术室效率，道德考虑，数据安全和法规合规性挑战。Articles cover areas such as microsurgical procedures, risk stratification of cerebral aneurysms, surgical endotypes for cervical spondylotic myelopathy, clinical decision support systems for intracerebral hemorrhage, automated diagnosis of spinal stenosis, outcome prediction models, AI-based dictation in neurosurgery practices, kinematic analysis of pedicle screw placement, and more.
特朗普的支出法案面临可能的参议院修正案，包括AI法规和医疗补助更改
2025-06-30 14:34:00
参议院开始对唐纳德·特朗普总统的预算修正案进行投票，并旨在在7月4日截止日期之前通过立法。该法案包括大量减税和对边境安全的资金，由于对医疗补助削减的担忧以及十年来至少增加了3.3万亿美元，因此面临一些共和党人的反对。拟议的修正案包括更改可再生能源税收抵免，对某些州联邦医疗补助资金的限制以及对AI法规法律的较短禁令。随着辩论的继续，该法案的通过仍然不确定。
参议院开始对唐纳德·特朗普总统的预算修正案进行投票，并旨在在7月4日截止日期之前通过立法。该法案包括大量减税和对边境安全的资金，由于对医疗补助削减的担忧以及十年来至少增加了3.3万亿美元，因此面临一些共和党人的反对。拟议的修正案包括更改可再生能源税收抵免，对某些州联邦医疗补助资金的限制以及对AI法规法律的较短禁令。随着辩论的继续，该法案的通过仍然不确定。
AI模型在常规CT扫描上以高精度发现胃癌，表现优于放射科医生
2025-06-30 14:33:25
中国机构的合作开发了葡萄，这是一种AI模型，可准确检测出具有高灵敏度和特异性的常规非对比CT扫描的胃癌。接受了来自6,700多个病例的数据的培训，葡萄在检测早期癌症方面的表现优于放射科医生，并且在各种验证研究中表现出稳定的性能。该模型显示了大规模筛查的希望，为内窥镜提供了更容易获得的替代方案。需要进一步的细化，包括更大的前瞻性试验，以优化其对早期癌症检测的敏感性。
中国机构的合作开发了葡萄，这是一种AI模型，可准确检测出具有高灵敏度和特异性的常规非对比CT扫描的胃癌。接受了来自6,700多个病例的数据的培训，葡萄在检测早期癌症方面的表现优于放射科医生，并且在各种验证研究中表现出稳定的性能。该模型显示了大规模筛查的希望，为内窥镜提供了更容易获得的替代方案。需要进一步的细化，包括更大的前瞻性试验，以优化其对早期癌症检测的敏感性。
BigBear.ai股票在阿联酋技术协议上飙升了11％以上
2025-06-30 14:30:14
BigBear.ai股票在与AI驱动的数字化转型合作搭配时，股票飙升了11％以上。这项合作旨在加快AI在流动性和物流等关键行业中的采用，与阿联酋的创新议程保持一致。BigBear.ai领导技术开发，而Easy Lease则贡献了运营专业知识，Vigilix提供了当地的投资见解。伙伴关系增强了Bigbear.ai的全球影响力，并支持阿联酋对智能，技术驱动的经济的愿景。
BigBear.ai股票在与AI驱动的数字化转型合作搭配时，股票飙升了11％以上。这项合作旨在加快AI在流动性和物流等关键行业中的采用，与阿联酋的创新议程保持一致。BigBear.ai领导技术开发，而Easy Lease则贡献了运营专业知识，Vigilix提供了当地的投资见解。伙伴关系增强了Bigbear.ai的全球影响力，并支持阿联酋对智能，技术驱动的经济的愿景。