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硅谷正在热议这个新想法:人工智能计算作为补偿
OpenAI 总裁 Greg Brockman 强调了人工智能计算在科技工作薪酬中日益增长的重要性。随着人工智能工具越来越多地集成到软件开发中,运行人工智能模型或人工智能推理的成本正在成为首席财务官的重要生产力驱动因素和预算项目。科技职位候选人现在正在询问人工智能计算访问权限,一些薪酬方案包括人工智能代币作为额外福利。投资者和首席财务官正在关注人工智能推理成本与工资、奖金和股权一起成为工程薪酬标准组成部分的潜力。首席财务官必须密切跟踪这些成本,因为它们会显着影响公司的预算和生产力。
民意调查:大多数选民表示人工智能的风险大于收益
NBC 新闻的一项新调查显示,57% 的登记选民认为人工智能的风险大于其好处,只有 26% 的人对人工智能持积极态度。大多数选民不相信任何一个政党能够处理人工智能,33% 的选民对人工智能持负面看法,33% 的选民认为两个政党都不擅长处理人工智能。最关注人工智能的人口群体包括年轻选民(18-34岁)和女性(18-49岁),而年长男性和上层阶级选民则持更积极的看法。该调查还强调了人们对人工智能对就业影响的担忧,特别是对年轻工人和受过教育的专业人士的影响。
下岗科学家和律师训练人工智能抢走他们的职业生涯
经验丰富的白领现在已成为零工经济的一部分,训练人工智能执行以前由人类完成的任务,而这些任务通常是在不稳定的条件下完成的。Katya 是一名自由记者,后来转型为内容营销人员,被估值 100 亿美元的 Mercor 公司聘用,负责为人工智能创建训练数据。她发现自己从事着一份超现实且压力很大的工作,要争夺不稳定的工作,并面临薪酬和工作量的突然变化。该行业的特点是极度保密和竞争激烈,常常使工人处于极度不稳定的状态。
我尝试了 ChatGPT 的“3 提示规则”——结果明显好转
ChatGPT 通常像搜索引擎一样使用,但其全部潜力并未得到充分利用。“三提示规则”通过基础问题、细化、优化三个阶段细化初始提示,增强互动。这个迭代过程会带来更有用、更准确的响应,将人工智能从快速回答工具转变为思考伙伴。该规则在神经网络和工作场所规划等复杂主题上进行了演示,指导用户更好地表达他们的需求,逐步改进人工智能的输出。
数千名作者出版“空”书,抗议人工智能使用他们的作品
包括石黑一雄和菲利帕·格雷戈里在内的数千名作者出版了一本名为《不要偷这本书》的“空”书,以抗议人工智能公司未经许可使用他们的作品。大约有 10,000 名作家为这本书做出了贡献,书中只列出了他们的名字。在英国政府评估版权法拟议修改的经济影响之前,这本书正在伦敦书展上发行。组织者认为,人工智能行业在没有补偿的情况下利用受版权保护的材料,损害了创意者的生计。出版商还将发起一项人工智能许可计划,旨在为已出版的作品提供合法访问权限。英国政府面临着保护创意人员免遭人工智能公司未经授权使用其作品的压力。
Yann LeCun 的人工智能初创公司在欧洲最大的种子轮融资中筹集了超过 10 亿美元
FT Edit 的年度订阅费用为 5800 日元(原价 6960 日元),其中包括 2 个月免费。订阅者每天可以通过 FT.com 和时事通讯阅读八篇精选文章。
Yann LeCun 的 AMI 实验室筹集了 $1.03B 用于构建世界模型 |TechCrunch
AMI Labs 由图灵奖获得者 Yann LeCun 联合创立,已融资 10.3 亿美元,投前估值为 35 亿美元。该初创公司专注于开发“世界模型”,即从现实世界而不仅仅是语言中学习的人工智能。AMI Labs 首席执行官 Alexandre LeBrun 预测该领域将很快成为人工智能行业的重要流行词。该公司与数字健康初创公司 Nabla 建立了合作伙伴关系,旨在了解现实世界,并正在研究 JEPA,这是 LeCun 在 2022 年提出的预测架构。AMI Labs 吸引了知名投资者和强大的研究团队,重点关注基础研究而不是快速商业化。AMI 实验室
Yann LeCun 筹集 10 亿美元用于构建理解物理世界的人工智能
AMI 是一家总部位于巴黎的初创公司,由 Meta 前首席人工智能科学家 Yann LeCun 联合创立,已筹集超过 10 亿美元用于开发人工智能世界模型。LeCun 认为,真正的人类水平的人工智能需要理解物理世界,而不仅仅是语言。著名投资者包括 Cathay Innovation、Greycroft、Hiro Capital、HV Capital、Bezos Expeditions、Mark Cuban 和 Eric Schmidt。AMI 旨在构建具有持久记忆和推理能力的人工智能系统,并计划在全球开设办事处。这家初创公司挑战了“扩大大型语言模型将带来人类水平的人工智能”的信念,而是专注于制造和机器人等行业的实际应用。
亚马逊在人工智能相关中断后召开工程会议
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深度裁员后,各机构寻求混合招聘和人工智能工具来重建能力联邦新闻网
在特朗普政府大幅裁员后,联邦机构正在采用人工智能 (AI) 工具来提高剩余员工的生产力。美国总务管理局 (GSA) 和环境保护局 (EPA) 都在探索人工智能来自动执行重复性任务,让员工能够从事更具战略性的工作。尽管做出了招聘努力,各机构承认仅靠招聘并不能解决劳动力短缺问题,强调了提高技能和利用技术来优化绩效的重要性。