全部新闻
Yan Leyfman：AI在指导免疫疗法决策中的作用
MLK CHUA博士领导的一项研究提出了一种名为TILDL的深度学习模型，该模型量化了鼻咽癌（NPC）中的肿瘤浸润淋巴细胞（TIL）（TILS），并使用HNE染色幻灯片，使用有望作为预后指标，可作为生存和对免疫疗法的反应作为预后指标。更高的TILDL百分比与更好的结果相关，有可能成为个性化治疗决策的生物标志物。
信：数据中心，人工智能和工作
由于AI集成而引起的数据中心的急促会带来重大风险，并带来潜在的负面后果。在图森的一个新数据中心的批准对创造就业的误导是误导性的，因为当AI接管核心功能时，这可能会导致大量失业。基础设施的批判性质意味着它将被认为“太大而无法失败”，可能在资源短缺期间优先考虑其需求而不是居民。
制造集群中人工智能创新的驱动因素：蜂窝自动机模拟的见解
###摘要和关键见解这项研究将进化经济地理和复杂系统理论的理论观点与使用蜂窝自动机（CA）模型的基于仿真的方法相结合，以了解推动人工智能（AI）启用启用人工智能发展的动力学。关键发现突出了三个主要驱动程序之间的相互作用：集群资源，协作网络和支持性环境。####集群资源 - **人力资本**：获得熟练劳动力的公司更有可能采用AI技术。 - **数字基础架构**：高级计算资源和高速网络使AI无缝集成到制造过程中。 - **研发能力**：对AI驱动的研发投资促进了创新和技术进步。####企业间网络 - **协作知识共享**：通过AI Consortia之类的平台进行了强大的互助协作，增强了创新的扩散。 - **战略合作**：公私合作伙伴关系有助于解决集体问题，并推动采用AI。 - **风险食欲**：促进实验和冒险文化的政策鼓励企业创新。####集群环境 - **支持政府政策**：AI R＆D的税收优惠，赠款和资金减少了创新的财务障碍。 - **强大的经济基础**：强大的经济环境可确保对技术的持续投资。 - **高市场需求**：公共采购计划和运动提高了人们对AI采用益处的认识。###政策建议1。**增强集群资源** - **教育和培训计划的资金**：政府应通过教育计划分配资金来培养熟练的劳动力。 - **税收减免和补贴**：为投资AI R＆D的公司提供经济激励措施。 - **尖端的数字基础架构**：建立高速网络和高级计算资源。2。**增强公司间网络** - **知识交换平台**：建立论坛，讲习班和网络活动，以促进协作。 - **公私伙伴关系**：促进建立AI联盟和行业联盟。 - **风险资本计划**：提供创新赠款和风险资本计划以鼓励实验。3。**增强集群环境** - **税收优惠和赠款**：通过税收减免和研发项目的资金减轻公司的财务负担。 - **简化的监管框架**：在促进AI采用的同时，请确保遵守道德和法律标准。 - **公共采购计划**：鼓励在关键部门采购AI解决方案以刺激需求。###研究限制和未来的前景1。**样本量** - 该研究使用了有限的样本量（n = 20），代表单个部门内的400家公司，从而限制了普遍性。 - **未来的指示**：将样本量扩展到包括各种行业和地区的更广泛适用性。2。**行业集群的范围** - 专注于制造业集群，可能会忽略服务或高科技行业等其他领域的动态。 - **未来的方向**：扩展模型以包含各种类型的集群并探索特定于部门的驱动程序/障碍。3。**仿真方法** - 仅依赖具有von Neumann邻域配置的蜂窝自动机（CA）模型，这可能无法完全代表现实的相互作用。 - **未来方向**：结合了替代模拟方法，例如基于代理的模型，以更加细微的理解复杂的相互作用。4。**数据偏见** - 使用的数据集中在特定区域和环境中，可能引入区域或时间偏见。 - **未来方向**：利用包括纵向数据集在内的各种数据源随着时间的推移捕获不断发展的动态。＃＃＃ 结论该研究强调了集群资源，协作网络和支持性环境之间的相互联系，这是制造集群中AI创新的关键驱动力。通过将理论见解与基于模拟的方法相结合，这项研究为理解和促进AI驱动的工业发展提供了一个强大的框架。未来的工作应通过扩大样本量，探索各种行业环境，采用各种模拟方法，并利用全面的数据集来确保更广泛的调查结果适用性和可靠性来解决局限性。###政策含义拟议的政策建议旨在通过有针对性的计划，例如教育计划，财务激励措施，数字基础设施发展，知识交换平台，公私合作伙伴关系，监管简化和市场需求刺激来增强集群资源，网络和环境。这些策略共同促进了制造集群中AI创新的支持性生态系统。###现实世界应用这项研究的见解可以由政策制定者和业务领导者利用，以设计更有效的AI创新策略。通过解决集群资源，网络和环境之间的相互作用，这些利益相关者可以通过AI驱动的制造创新创造一个有利的环境，以促进技术进步并推动经济增长。
皮克斯（Pixar）的首席创意官说，人工智能是“最不令人印象深刻的事情”
皮克斯（Pixar）的首席创意官皮特·迪克特（Pete Docter）在播客采访中说，尽管他对AI当前的能力不堪重负，但他不认为这将完全取代电影界的人类动画师。取而代之的是，他建议AI有可能使动画师减轻一些乏味的任务，从而使他们更多地专注于绩效和时机。Docter的评论出现了，因为人们对AI对好莱坞工作的影响感到普遍焦虑。皮克斯（Pixar）最近发布了其第29个动画功能“ Elio”。
Google面对AI概述的欧盟反托拉斯投诉|TechCrunch
独立出版商联盟（Alliance）在Google搜索中就其AI概述功能向欧洲委员会提出了反托拉斯投诉。该联盟指责Google由于其在AI生成的摘要中使用其内容而通过流量，读者和收入损失对发布者造成了重大伤害。出版商说，他们别无选择，只能从搜索结果中参与或消失。Google反驳说，新的AI体验为发现和争议有关流量下降的索赔创造了机会，这完全归因于其AI概述功能。
AI只是为了有趣的工作而来
一个研究团队在Kerbal空间计划差异游戏挑战中使用Chatgpt来控制模拟的航天器，将AI生成的文本通过翻译层转换为航天器控件。尽管担心AI从事有意义的工作，但该模型在最近的一场控制无人飞船的比赛中取得了第二名，尽管实际的宇航员工作仍然不受影响。
AI和Crypto的决定性时刻：Tech Titans与DC的立法者会面，以进行突破性交流，这将定义加密周的议程
2025年7月8日，美国AI＆Crypto（USSAIC）国会交流的战略将在华盛顿特区的国家新闻俱乐部举行，由政策制定者和行业领导人进行讨论数字资产和AI政策。主题演讲者包括Vivek Ramaswamy和洛克希德·马丁等组织的代表和比特币政策研究所。该活动先于美国众议院的“加密周”，立法者将考虑旨在为数字资产建立明确的监管框架并确保消费者隐私。
天鹅绒日落正式确认它们是AI和“挑衅”
AI乐队The Velvet Sundown已更新了Spotify Bio，以确认它们是使用人工智能的“正在进行的艺术挑衅”。乐队拥有超过900,000个每月的听众，承认他们的音乐是AI生成的，旨在挑战AI时代对作者身份和身份的看法。一个在社交媒体上冒充乐队的骗子也挺身而出，揭示了为了测试媒体审查的长达数天的欺骗。
UF研究人员探索赌博中AI的道德规范
随着2025年世界扑克的接近，人们对赌博中的AI伦理的担忧升级。到2026年，全球赌博市场预计将超过8760亿美元，因此越来越担心AI不受监管的人可能会利用脆弱的人。UF健康与人类绩效学院的Nasim Binesh博士正在研究此问题，最近发表了有关赌博中AI风险和道德规范的发现。目前，尽管国际游戏标准协会的道德AI标准委员会的旨在制定准则，但很少有在赌博中使用AI的法规。该研究强调了对独立审核，开发人员培训，清晰的决策过程和玩家数据透明度的需求。尽管AI可以发现成瘾和欺诈，但缺乏法规可能会阻碍其有益的用途并促进不道德的做法，从而扼杀了创新。
人工智能在血液学/肿瘤学中的当前使用和未来方向
AI通过增强诊断，治疗和临床试验匹配来改变癌症护理，从而有可能提高患者的结果和工作流程效率。例子包括AI辅助乳房X线照片，可减少放射科医生的工作量而不损害准确性的工作量以及用于乳腺癌筛查中MRI使用的风险预测模型。在组织病理学中，主要模型在各种癌症亚型中表现出很高的精度。还开发了AI来预测肿瘤分子特征并根据患者和肿瘤特征优化治疗。此外，AI技术自动化患者与临床试验的预筛选和匹配，并改善医师文档工作流程。挑战包括数据共享和隐私问题，这些问题通过使用安全协议的集中学习，数据识别，通过财团释放或联合学习方法来解决。总体而言，AI可以改善癌症护理的巨大潜力。
