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在Azure机器学习服务中发现的特权升级缺陷
ORCA的网络安全研究人员发现了Azure机器学习（AML）中的关键特权升级漏洞，该漏洞允许具有存储帐户访问的攻击者在AML管道中执行任意代码。由于AML存储的方式并执行具有提升权限的调用脚本，这可能会导致默认配置下的完整订阅折衷。微软已更新文档并引入了更改，但没有将其归类为安全缺陷，而Orca警告持续风险，除非用户实施其他保障措施，例如限制存储访问和在可能的情况下禁用SSO。
量子机学习首次改善半导体制造
澳大利亚CSIRO的研究人员使用量子机学习（QML）首次改善了半导体制造，证明了其对经典方法的有效性。他们专注于使用量子内核的回归器（QKAR）对欧姆接触电阻进行建模，该回归器（QKAR）的表现优于七个经典算法。这一突破对降低制造成本并提高半导体的设备性能作为量子硬件成熟。
“独立乐队”的创造者坚持认为这不是生命的，只是承认了真相
Velvet Sundown是一支被指控使用Generative AI的独立摇滚乐队，在接受Rolling Stone采访时承认，这是一个营销骗局。尽管以前声称否认使用AI的使用，但创作者安德鲁·弗雷隆（Andrew Frelon）透露，乐队从未存在，并使用AI来生成其内容，并在Spotify上积累了超过500,000名听众。这种接纳强调了围绕AI在音乐制作中使用的问题，并引起了人们对Spotify等流媒体平台上公平对待人类艺术家的担忧。
法国第一个使用人工智能的药房是尼斯 - 摩纳哥论坛报
法国尼斯市的Pharmacie de la Madeleine正在测试一种名为Wildix X-Hoppers的创新AI增强智能耳机系统，以提高安全性和效率。该技术通过对视频监视的实时分析来检测可疑行为，通过头戴式耳机谨慎地提醒员工，而不会引起客户的注意。此外，该系统优化了内部通信，并为库存管理和客户互动的数据收集自动化。该试点项目可以作为法国其他药房以及整个医疗机构的模型。
越来越多的用户正在使用Chatgpt：AI Eye使用LSD
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
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
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
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
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％
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。
