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自动驾驶汽车可以利用“ AI驱动的社交网络”在路上互相交谈
2025-05-02 11:00:00
科学家已经开发了缓存的分散联合学习（Cached-DFL），这是一个自动驾驶汽车的AI模型共享框架。这使车辆可以共享关键的驾驶信息，例如交通方式和道路状况，而无需直接连接，提高效率和准确性。该系统通过不共享个人驱动程序数据并降低与集中数据存储相关的风险来确保隐私。研究人员通过模拟证明了缓存DFL的有效性，这表明当车辆彼此100米以内时，它在可伸缩性和性能方面优于当前的集中式系统。未来的计划包括现实世界测试和扩展到车辆到全部用途（V2X）通信，以与智能设备更广泛地集成。
科学家已经开发了缓存的分散联合学习（Cached-DFL），这是一个自动驾驶汽车的AI模型共享框架。这使车辆可以共享关键的驾驶信息，例如交通方式和道路状况，而无需直接连接，提高效率和准确性。该系统通过不共享个人驱动程序数据并降低与集中数据存储相关的风险来确保隐私。研究人员通过模拟证明了缓存DFL的有效性，这表明当车辆彼此100米以内时，它在可伸缩性和性能方面优于当前的集中式系统。未来的计划包括现实世界测试和扩展到车辆到全部用途（V2X）通信，以与智能设备更广泛地集成。
您现在应该忘记NVIDIA并立即购买2个人工智能（AI）股票吗？
2025-05-02 11:00:00
NVIDIA的股票在五年内飙升了1,480％，但今年面临着显着波动，自1月以来下降了17％。作为具有强大GPU的AI的关键参与者，NVIDIA看到了飙升的收入和收入，但面临经济低迷的风险以及客户开发自己的芯片的竞争。投资者可能会考虑诸如Alphabet（Google）和Meta Platforms（Facebook）之类的替代AI股票，这些股票报告了Q1的结果要好。两家公司都有庞大的用户基础，使AI集成和大量财务资源能够投资于AI基础设施，尽管担心影响投资者信心的不确定经济环境。随着目前的股价下跌提供有吸引力的估值，这些科技巨头为寻求AI敞口的投资者提供了机会。Nvidia
NVIDIA的股票在五年内飙升了1,480％，但今年面临着显着波动，自1月以来下降了17％。作为具有强大GPU的AI的关键参与者，NVIDIA看到了飙升的收入和收入，但面临经济低迷的风险以及客户开发自己的芯片的竞争。投资者可能会考虑诸如Alphabet（Google）和Meta Platforms（Facebook）之类的替代AI股票，这些股票报告了Q1的结果要好。两家公司都有庞大的用户基础，使AI集成和大量财务资源能够投资于AI基础设施，尽管担心影响投资者信心的不确定经济环境。随着目前的股价下跌提供有吸引力的估值，这些科技巨头为寻求AI敞口的投资者提供了机会。Nvidia
您现在应该忘记NVIDIA并立即购买2个人工智能（AI）股票吗？
2025-05-02 11:00:00
NVIDIA的收入和利润增长令人印象深刻，这是由于其在AI繁荣中的作用，但该公司面临着包括经济低迷和开发自己筹码的客户的竞争的风险。尽管NVIDIA今年的股票波动率很高，但一些投资者仍然看到了令人信服的估值。字母和元平台也将AI集成到他们的大量用户基础的服务中，最近的财务业绩超出了预期。两家公司都利用其广泛的用户数据来增强YouTube和Facebook应用等产品中的AI功能。
NVIDIA的收入和利润增长令人印象深刻，这是由于其在AI繁荣中的作用，但该公司面临着包括经济低迷和开发自己筹码的客户的竞争的风险。尽管NVIDIA今年的股票波动率很高，但一些投资者仍然看到了令人信服的估值。字母和元平台也将AI集成到他们的大量用户基础的服务中，最近的财务业绩超出了预期。两家公司都利用其广泛的用户数据来增强YouTube和Facebook应用等产品中的AI功能。
该初创公司正在使用AI代理来与恶意广告和模仿帐户进行战斗
2025-05-02 10:30:00
Doppel于2022年由首席执行官Kevin Tian和Cto Rahul Madduluri创立，他通过识别和标记欺诈性的帐户和活动来使用AI来打击社会工程攻击。该初创公司的AI代理每天屏幕超过1亿个网络钓鱼威胁，精度约为90％，帮助企业更有效地防御AI驱动的网络攻击。最近，多佩尔获得了3500万美元的资金，其估值达到了2.05亿美元。该公司已从NFT欺诈的预防扩展，以保护各种行业，最近与AI代理商自动化了30％的安全业务。Doppel独特的“威胁图”技术可以使用AI工具来跟踪恶意黑客，并保护企业免受未来攻击。
Doppel于2022年由首席执行官Kevin Tian和Cto Rahul Madduluri创立，他通过识别和标记欺诈性的帐户和活动来使用AI来打击社会工程攻击。该初创公司的AI代理每天屏幕超过1亿个网络钓鱼威胁，精度约为90％，帮助企业更有效地防御AI驱动的网络攻击。最近，多佩尔获得了3500万美元的资金，其估值达到了2.05亿美元。该公司已从NFT欺诈的预防扩展，以保护各种行业，最近与AI代理商自动化了30％的安全业务。Doppel独特的“威胁图”技术可以使用AI工具来跟踪恶意黑客，并保护企业免受未来攻击。
当有鹿特丹的伊拉斯mus时，谁需要AI的文字生成|永恒论文
2025-05-02 10:04:44
拉贝莱在作品中对伊斯兰语修辞训练的批评强调了话语的产生与有效的沟通之间的紧密脱节。盖勒特（Gallet）外交使团对picrochole的失败强调了几个关键问题：1。**独白与对话通信**： - ** Gallet的讲话**纯粹是独白的，仅在没有考虑Picrochole的观点或潜在反应的情况下提出了论证的一面。这种方法无法建立有意义的对话。 - ** Picrochole的问题**（“您要说的是什么？”）代表了真正的交流和相互理解的邀请，体现了对话交流。2。 - 加勒特的讲话尽管有力地强大，但缺乏解决冲突所需的社会所有权和务实的有效性。它比实现特定的无关目标更专注于指定内容。 - 有效的沟通不仅需要理解所说的话，还需要观众的接收和解释。3。**道德考虑**： - 真正的对话的道德要求是人们听取理解的理解，而不仅仅是说出自己的观点。盖尔特（Gallet）的失败在于他的无能或不愿意在相互尊重和理解的水平上互动。 - Picrochole的问题鼓励开放交流，通过真正的对话促进了和平的可能性。4。**自主语言的影响**： - 批评超出了历史修辞培训，涉及涉及语言生成工具（LLM）的当代实践。这些工具基于输入生成文本，但缺乏有效沟通所需的社会和务实背景。 - 严重依赖此类工具的用户可能会产生独白话语，而单一话语则无法与他人有意义地互动，就像加勒特失败的使馆一样。5。**今天的相关性**： - 在当今复杂的社会和政治景观中，成功的沟通通常需要对听众及其观点有深刻的了解，以及能够相应地适应自己的信息的能力。 - 拉贝莱（Rabelais）的教训是，有效的沟通必须是对话，以相互尊重和倾听意愿为基础。总而言之，拉贝莱的批评强调了真正的对话和道德参与对解决冲突的重要性。有效的沟通不仅需要修辞技能；它要求承诺理解和尊重另一方的观点。今天，当我们越来越依赖自动化语言工具时，就像在伊拉斯mus（Erasmus）时代一样。
拉贝莱在作品中对伊斯兰语修辞训练的批评强调了话语的产生与有效的沟通之间的紧密脱节。盖勒特（Gallet）外交使团对picrochole的失败强调了几个关键问题：1。**独白与对话通信**： - ** Gallet的讲话**纯粹是独白的，仅在没有考虑Picrochole的观点或潜在反应的情况下提出了论证的一面。这种方法无法建立有意义的对话。 - ** Picrochole的问题**（“您要说的是什么？”）代表了真正的交流和相互理解的邀请，体现了对话交流。2。 - 加勒特的讲话尽管有力地强大，但缺乏解决冲突所需的社会所有权和务实的有效性。它比实现特定的无关目标更专注于指定内容。 - 有效的沟通不仅需要理解所说的话，还需要观众的接收和解释。3。**道德考虑**： - 真正的对话的道德要求是人们听取理解的理解，而不仅仅是说出自己的观点。盖尔特（Gallet）的失败在于他的无能或不愿意在相互尊重和理解的水平上互动。 - Picrochole的问题鼓励开放交流，通过真正的对话促进了和平的可能性。4。**自主语言的影响**： - 批评超出了历史修辞培训，涉及涉及语言生成工具（LLM）的当代实践。这些工具基于输入生成文本，但缺乏有效沟通所需的社会和务实背景。 - 严重依赖此类工具的用户可能会产生独白话语，而单一话语则无法与他人有意义地互动，就像加勒特失败的使馆一样。5。**今天的相关性**： - 在当今复杂的社会和政治景观中，成功的沟通通常需要对听众及其观点有深刻的了解，以及能够相应地适应自己的信息的能力。 - 拉贝莱（Rabelais）的教训是，有效的沟通必须是对话，以相互尊重和倾听意愿为基础。总而言之，拉贝莱的批评强调了真正的对话和道德参与对解决冲突的重要性。有效的沟通不仅需要修辞技能；它要求承诺理解和尊重另一方的观点。今天，当我们越来越依赖自动化语言工具时，就像在伊拉斯mus（Erasmus）时代一样。
气候危机威胁着供应链。制造商希望AI可以提供帮助
2025-05-02 10:00:00
专家警告说，对供应链中气候弹性的普遍过失，突出了较小公司在随着时间的推移跟踪供应商网络和原材料短缺的困难。Marsh McLennan的Sentrisk System旨在使用大型语言模型自动供应链分析来阅读运输清单和海关记录，同时还整合气候风险数据。NVIDIA的Earth-2平台旨在通过先进的AI建模来改善对极端天气事件的早期警告和气候影响，旨在创建地球上详细的数字双胞胎。
专家警告说，对供应链中气候弹性的普遍过失，突出了较小公司在随着时间的推移跟踪供应商网络和原材料短缺的困难。Marsh McLennan的Sentrisk System旨在使用大型语言模型自动供应链分析来阅读运输清单和海关记录，同时还整合气候风险数据。NVIDIA的Earth-2平台旨在通过先进的AI建模来改善对极端天气事件的早期警告和气候影响，旨在创建地球上详细的数字双胞胎。
这些东西需要变得真实：Snowflake的Sridhar Ramaswamy从AI中返回
2025-05-02 09:16:00
Sundar Pichai的前Google同事和前NEEVA首席执行官Kartik Tiwari在面对创业挫折的情况下分享了有关韧性的宝贵见解，以及在他目前担任首席执行官的Snowflake公司中保持紧急情况的重要性。他的经验中的关键要点包括：1。拥抱新的机会：在收购或角色变更后加入一家大公司时，至关重要的是，与其愿景保持一致，而不是回顾过去的项目太多。2。关注技能：在改变职业之前，人们应该评估自己的优势，并考虑是否能够保持相同水平的专业知识和新职位的成功。3.从失败中学习：Tiwari强调，处理失败与处理个人成长和韧性成功一样重要。4。保持警惕：他引用了安迪·格罗夫（Andy Grove）的“只有偏执狂”的概念，以提醒公司必须对潜在的威胁和行业变化保持警惕。5。有形的AI演示：为了推动企业采用，提瓦里强调了展示现实世界应用和收益而不是讨论抽象策略或概念的重要性。6.沉浸在技术中：他建议高管们亲身尝试各种AI工具，以更好地了解其能力和局限性。7.尊重专业知识：进入新领域时，重要的是要认识到，已经在这些领域工作的专业人士已经在那些可能胜过新移民的专业人员。蒂瓦里（Tiwari）的经验强调了适应能力，持续学习和保持紧迫感的重要性，即使在既定公司内也可以在诸如技术之类的迅速发展的行业中保持竞争力。
Sundar Pichai的前Google同事和前NEEVA首席执行官Kartik Tiwari在面对创业挫折的情况下分享了有关韧性的宝贵见解，以及在他目前担任首席执行官的Snowflake公司中保持紧急情况的重要性。他的经验中的关键要点包括：1。拥抱新的机会：在收购或角色变更后加入一家大公司时，至关重要的是，与其愿景保持一致，而不是回顾过去的项目太多。2。关注技能：在改变职业之前，人们应该评估自己的优势，并考虑是否能够保持相同水平的专业知识和新职位的成功。3.从失败中学习：Tiwari强调，处理失败与处理个人成长和韧性成功一样重要。4。保持警惕：他引用了安迪·格罗夫（Andy Grove）的“只有偏执狂”的概念，以提醒公司必须对潜在的威胁和行业变化保持警惕。5。有形的AI演示：为了推动企业采用，提瓦里强调了展示现实世界应用和收益而不是讨论抽象策略或概念的重要性。6.沉浸在技术中：他建议高管们亲身尝试各种AI工具，以更好地了解其能力和局限性。7.尊重专业知识：进入新领域时，重要的是要认识到，已经在这些领域工作的专业人士已经在那些可能胜过新移民的专业人员。蒂瓦里（Tiwari）的经验强调了适应能力，持续学习和保持紧迫感的重要性，即使在既定公司内也可以在诸如技术之类的迅速发展的行业中保持竞争力。
Da Hoovler宣布利用AI技术的第一步-ID HUDSON新闻
2025-05-02 09:04:11
奥兰治县地方检察官戴维·霍夫勒（David Hoovler）提出了实施AI技术的初步步骤，旨在提高生产力并减少执法人员和检察官的工作量。该计划包括使用NICE调查，该系统是通过在案件中安全地收集，管理和共享证据来自动化数字调查的系统。此举是将高级技术集成到奥兰治县地方检察官办公室运营中的更广泛努力的一部分，支持具有AI功能的统一记录管理系统下的分散警务。霍夫勒强调了对21世纪有效司法管理的利用技术的承诺。
奥兰治县地方检察官戴维·霍夫勒（David Hoovler）提出了实施AI技术的初步步骤，旨在提高生产力并减少执法人员和检察官的工作量。该计划包括使用NICE调查，该系统是通过在案件中安全地收集，管理和共享证据来自动化数字调查的系统。此举是将高级技术集成到奥兰治县地方检察官办公室运营中的更广泛努力的一部分，支持具有AI功能的统一记录管理系统下的分散警务。霍夫勒强调了对21世纪有效司法管理的利用技术的承诺。
Agi不是一个里程碑
2025-05-02 08:56:46
Openai最新型号O3的发布引发了有关是否已经实现人工通用情报（AGI）的辩论。本文认为，AGI不是一个确定的里程碑，因为它没有表示AI功能或影响的突然变化。要点包括： - 达到通用AI系统的商定能力门槛并不能保证整个行业的立即生产力，这取决于互补的创新和社会采用。 - 担心AGI的灾难性风险通常将技术能力与实际权力混为一谈；区分这两者表明，对AI的控制在各个发展阶段仍然是可行的。 - AGI的定义差异很大，因为其变革性影响取决于系统属性及其运营的环境，从而立即评估不切实际。该文章将核武器作为AGI的反分析进行了比较，并指出，在建造核武器具有明显的可观察到性和直接的地缘政治影响时，AGI的实现缺乏这两个特征。
Openai最新型号O3的发布引发了有关是否已经实现人工通用情报（AGI）的辩论。本文认为，AGI不是一个确定的里程碑，因为它没有表示AI功能或影响的突然变化。要点包括： - 达到通用AI系统的商定能力门槛并不能保证整个行业的立即生产力，这取决于互补的创新和社会采用。 - 担心AGI的灾难性风险通常将技术能力与实际权力混为一谈；区分这两者表明，对AI的控制在各个发展阶段仍然是可行的。 - AGI的定义差异很大，因为其变革性影响取决于系统属性及其运营的环境，从而立即评估不切实际。该文章将核武器作为AGI的反分析进行了比较，并指出，在建造核武器具有明显的可观察到性和直接的地缘政治影响时，AGI的实现缺乏这两个特征。
利用人工智能弥合心理保健中的鸿沟
2025-05-02 08:39:13
您可以强调对AI对社会各个方面（包括医疗保健和就业）的影响的担忧。以下是有关您的观点的一些关键点：###就业和医疗保健影响**就业：** - **职位流离失所：**教育部报告表明，由于AI的进步，某些工作可能会变得不那么必要，这可能导致行政工作等领域的工作流离失所。 - **新的机会：**相反，随着医疗保健部门整合AI技术，将会创建新的角色。其中包括数据科学家，AI伦理学家和技术支持人员。**卫生保健：** - **可及性和公平性：** AI可以通过提供更容易获得的心理健康资源来帮助解决不平等，尤其是在服务不足的人群（例如偏远地区或边缘化社区）中。 - **降低污名：** AI聊天机器人（例如聊天机器人）可以减少与寻求心理保健相关的污名，从而使人们更容易匿名获得帮助。###道德和实际问题**伦理：** - **患者隐私：**确保患者数据保持安全，并且私人是一个关键的道德问题。AI系统必须遵守严格的数据保护法规。 - **偏见与公平：**解决算法偏见对于确保所有患者的公平护理至关重要，无论其背景如何。**临床相关性：** - **人类触摸：**医疗保健中的人类因素不能完全被技术取代。尽管AI可以提供支持并增强诊断能力，但医疗保健的同理心和关系方面是不可替代的。 - **监管监督：**需要进行严格的测试和评估，以确保AI应用在与患者一起使用之前符合临床标准。###特定应用**心理健康中的聊天机器人：** - **专业人士：**聊天机器人可以立即提供支持，提供有关心理健康问题的教育，并让用户参与治疗锻炼。 - **缺点：**他们缺乏人类相互作用的细微差别，可能不适合严重的情况或危机。此外，如果患者过分依赖，他们可能会加剧孤立感。**大语言模型（LLMS）：** - **道德设计：**确保LLM的设计考虑儿童安全对于防止滥用至关重要。 - **评估：**使用大语言模型（例如，聊天机器人）对医疗保健应用的严格测试和评估对于确保其效力，准确性和道德依从性是必要的。###建议1。**加强数据保护：** - 实施强大的数据保护措施，以保护AI驱动的医疗保健解决方案中的患者信息。2。**监管框架：** - 开发全面的监管框架，以解决医疗保健中AI的收益和风险。3。**道德准则：** - 为AI部署建立明确的道德准则，包括有关算法如何工作以及它们可能引入的偏见的透明度。4。**人类合作：** - 专注于增强人类协作而不是替代。训练有素的专业人员应监督这些技术的使用，以确保安全有效的护理。5。**公共教育和参与：** - 教育患者和医疗保健提供者有关AI工具的能力和局限性，从而促进了明智的决策。6。**连续监视和评估：** - 定期监视和评估AI系统，以确保它们继续满足临床标准和道德要求。通过周到地解决这些问题，我们可以利用AI在医疗保健中的潜在好处，同时减轻风险并确保技术增强人类护理而不是取代人类护理。
您可以强调对AI对社会各个方面（包括医疗保健和就业）的影响的担忧。以下是有关您的观点的一些关键点：###就业和医疗保健影响**就业：** - **职位流离失所：**教育部报告表明，由于AI的进步，某些工作可能会变得不那么必要，这可能导致行政工作等领域的工作流离失所。 - **新的机会：**相反，随着医疗保健部门整合AI技术，将会创建新的角色。其中包括数据科学家，AI伦理学家和技术支持人员。**卫生保健：** - **可及性和公平性：** AI可以通过提供更容易获得的心理健康资源来帮助解决不平等，尤其是在服务不足的人群（例如偏远地区或边缘化社区）中。 - **降低污名：** AI聊天机器人（例如聊天机器人）可以减少与寻求心理保健相关的污名，从而使人们更容易匿名获得帮助。###道德和实际问题**伦理：** - **患者隐私：**确保患者数据保持安全，并且私人是一个关键的道德问题。AI系统必须遵守严格的数据保护法规。 - **偏见与公平：**解决算法偏见对于确保所有患者的公平护理至关重要，无论其背景如何。**临床相关性：** - **人类触摸：**医疗保健中的人类因素不能完全被技术取代。尽管AI可以提供支持并增强诊断能力，但医疗保健的同理心和关系方面是不可替代的。 - **监管监督：**需要进行严格的测试和评估，以确保AI应用在与患者一起使用之前符合临床标准。###特定应用**心理健康中的聊天机器人：** - **专业人士：**聊天机器人可以立即提供支持，提供有关心理健康问题的教育，并让用户参与治疗锻炼。 - **缺点：**他们缺乏人类相互作用的细微差别，可能不适合严重的情况或危机。此外，如果患者过分依赖，他们可能会加剧孤立感。**大语言模型（LLMS）：** - **道德设计：**确保LLM的设计考虑儿童安全对于防止滥用至关重要。 - **评估：**使用大语言模型（例如，聊天机器人）对医疗保健应用的严格测试和评估对于确保其效力，准确性和道德依从性是必要的。###建议1。**加强数据保护：** - 实施强大的数据保护措施，以保护AI驱动的医疗保健解决方案中的患者信息。2。**监管框架：** - 开发全面的监管框架，以解决医疗保健中AI的收益和风险。3。**道德准则：** - 为AI部署建立明确的道德准则，包括有关算法如何工作以及它们可能引入的偏见的透明度。4。**人类合作：** - 专注于增强人类协作而不是替代。训练有素的专业人员应监督这些技术的使用，以确保安全有效的护理。5。**公共教育和参与：** - 教育患者和医疗保健提供者有关AI工具的能力和局限性，从而促进了明智的决策。6。**连续监视和评估：** - 定期监视和评估AI系统，以确保它们继续满足临床标准和道德要求。通过周到地解决这些问题，我们可以利用AI在医疗保健中的潜在好处，同时减轻风险并确保技术增强人类护理而不是取代人类护理。