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Mira Murati 的 Thinking Machines 与 Nvidia 达成价值数十亿美元的芯片协议
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Zoom 推出人工智能办公套件，会议用人工智能头像将于本月上市 |TechCrunch
Zoom 宣布即将发布用于在线会议的人工智能化身以及多种新的人工智能工具和服务，包括人工智能文档、幻灯片和表格应用程序、人工智能代理构建器和语音翻译器。去年首次推出的人工智能头像可以模仿用户的外表和表情。此外，Zoom 正在为会议引入 Deepfake 检测技术，以增强安全性。该公司还计划将其 AI Companion 集成到其桌面应用程序和 Workvivo 中以供员工沟通，并向开发人员提供其语音、视觉和语言智能 API。Zoom 旨在统一不同平台的设计，以便更轻松地访问人工智能工具。
从剧本到布道：人工智能很快就会写下一切吗？|玛格丽特·沙利文
教皇利奥十四世敦促罗马天主教神父避免使用人工智能撰写讲道，并强调人工智能无法分享信仰。与此同时，人工智能与包括新闻业在内的各个领域的融合面临着重大争论。克里斯·奎因 (Chris Quinn) 等记者和编辑主张采用人工智能来提高报道效率，而其他人则因担心工作岗位被取代而抵制。人工智能对新闻编辑室的影响正在迅速发展，一些人主张进行人工监督，以确保人工智能生成内容的准确性和道德性。
数学正在经历其历史上最大的变革
数由 Nikhil Srivastava 发起的“First Proof”等项目涉及测试人工智能解决实际研究问题的能力。Google 的 Aletheia 和 Math, Inc. 的 Gauss 等人工智能工具不仅可以解决问题，还可以形式化证明，Gauss 最近验证了与球堆积相关的证明，该证明为 Maryna Viazovska 赢得了菲尔兹奖。尽管人们担心人工智能对数学实践和学习的影响，但数学家们希望未来人类和机器能够以新的方式有效协作。
Sumo 与 Arm 合作，帮助测试新型人工智能芯片上的移动游戏功能
英国游戏公司 Sumo Digital 正在与芯片专家 Arm 合作测试 Arm 正在开发的神经技术。Arm 的新技术旨在使用 GPU 上的人工智能神经加速器来“在移动设备上提供 PC 质量的图形”。Sumo Digital 首席执行官 Gary Dunn 表达了对该项目的热情，并表示 Arm 的神经技术将代表移动视频游戏的重大转变。此次合作包括在 GDC 上进行演示。
想象一下，仅仅因为人工智能的可能性而失去工作
前总统候选人安德鲁·杨（Andrew Yang）对“他妈的”发出警告，他创造了这个词来描述人工智能对劳动力的灾难性影响，包括大规模失业和个人破产率上升。随着人工智能技术的进步，人们越来越担心失业。支付公司 Block 宣布因人工智能而裁员近一半员工，这引发了人们的担忧，即随着其他公司的效仿，这种严厉的措施可能会成为自我实现的预言。批评者认为，布洛克可能会利用人工智能作为必要裁员的借口，而过早的裁员可能会削弱人工智能的潜在优势。这种情况凸显了围绕人工智能的炒作与其对劳动力的实际影响之间的紧张关系，专家警告不要仓促地用劣质机器取代工人的自动化。
我教过成千上万的人如何使用人工智能——这就是我学到的东西
人工智能使用培训团队揭示了专业人士之间的分歧：一些人过度依赖人工智能，而另一些人则完全避免人工智能。成功的用户会像对待需要指导的学员一样批判性地对待人工智能。成功取决于好奇心和实验，而不是技术技能。有效的人工智能使用需要明确的目标和背景，并由用户管理和纠正技术。主动参与人工智能并避免外包判断或敏感数据至关重要。忽视人工智能不是一个选择；其影响是巨大的并且正在迅速增长。人工智能发展的步伐需要立即适应，以确保负责任和民主的使用。
“支持工人的人工智能”、流媒体死亡人数以及其他令人着迷的新经济研究
经济学家 David Autor、Daron Acemoglu 和 Simon Johnson 提出了“有利于工人的人工智能”的愿景，以提高人类绩效并创造新的就业机会，消除对人工智能引起的失业的担忧。他们主张改变政策以确保人工智能惠及工人，包括税收改革、政府对医疗保健和教育的干预以及职业许可改革。此外，一项研究将专辑发布与智能手机使用率和交通死亡人数的增加联系起来，而另一项研究则发现最低工资上涨可能会导致制造业更加自动化。一篇论文还强调了移民如何通过解决医护人员短缺问题来改善美国老年人的健康状况。
我为克劳德建立了一个“思考提示”库——这些是我最常用的
文章讨论了各种可用于提高 AI 模型（例如 Claude）的响应质量的“思维提示”。这些提示引导人工智能更深入、更具创造性地思考问题，而不是简单地提供快速答案。例子包括使用第一性原理思维、挑战常见假设、模拟专家讨论、简化复杂想法、批评和改进想法、逐步分析问题以及考虑现实世界的影响。通过用这些提示提出问题，用户可以从人工智能中引出更有洞察力和结构化的回答，从而使交互更加高效和有意义。
这些疾病被认为是无法治愈的。现在人工智能正在解锁新的治疗方法
人工智能正在推动帕金森氏症、抗生素耐药性超级细菌和罕见疾病等疾病的药物发现。尽管与抗生素耐药性的斗争由来已久，人工智能仍然能够快速筛选化合物，以识别新的抗生素。詹姆斯·柯林斯和他的团队发现了两种有效对抗耐药感染的新化合物。人工智能还通过分析错误折叠的蛋白质，帮助寻找治疗帕金森氏症等不明原因疾病的潜在药物。此外，利用人工智能重新利用现有药物为特发性肺纤维化等罕见疾病和病症提供了新的治疗选择。然而，由于对专有数据集的访问受到限制，因此存在局限性，并且人工智能的影响目前在初始筛选阶段最为显着。
