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据报道，AI针对有史以来第一次筹款的AI |pymnts.com
由前Google和Meta工程师Edwin Chen创立的数据标签公司Surge AI计划进行10亿美元的融资回合，该融资可以将其重视超过150亿美元。据报道，该公司去年收入超过10亿美元。在Meta对后者投资后，Surge从其竞争对手量表AI中受益于客户损失。此外，PYMNTS报告说，首席金融官中生成人工智能（Genai）的重要性越来越重要，高影响力的公司使用Genai用于战略功能而不是入门级任务。
‘我对埃隆·马斯克（Elon Musk）非常同情’：继承创作者杰西·阿姆斯特朗（Jesse Armstrong）
杰西·阿姆斯特朗（Jesse Armstrong）是“继任”的表演者，《窥视秀》（Peep Show）的共同创造者，避免在线分心以保持对他的工作的关注。他的最新项目“ Mountainhead”是一部有关Tech Moguls的电影，该电影是在滑雪豪宅中，AI引发了全球混乱。避免与硅谷人物直接互动，阿姆斯特朗依靠传记和播客来洞悉角色的心态。尽管“继承”取得了成功，但他仍然扎根并重视谦卑，强调了他对作家和演员的亲和力。他的新电影批评了科技亿万富翁的自我重要性意识，同时展示了他们的幽默感和缺陷。
根据新兴人工智能的即将进行的利用审查限制|见解|荷兰与骑士
得克萨斯州已颁布了参议院法案（SB）815，对在利用率审查（UR）中使用人工智能（AI）施加了更严格的限制和保险部门内的覆盖范围确定。自2026年1月1日起，UR代理人不能仅依靠自动决策系统就医疗保健服务的医疗必要性或适当性做出不利的决定。虽然AI用于行政支持和欺诈检测仍然允许使用，但其在做出最终决定中的作用是有限的。保险公司在提供不良决定的通知时必须披露用于透明度并遵守严格的监管标准时使用的来源和审查程序。该法案强调了在加利福尼亚州等州的医疗保险过程中对AI谨慎监管的日益增长的趋势。
X正在驾驶一个程序，该程序使AI Chatbots生成社区笔记|TechCrunch
X将试用一项功能，允许AI聊天机器人生成社区注释，这是一个事实检查工具，用户可以在其中添加上下文，然后在发布之前由其他用户验证的帖子。该系统启发了Meta，Tiktok和YouTube的类似举措。但是，鉴于AIS倾向于“幻觉”或制造信息，AI的整合引起了人们对准确性的担忧。X建议在人类和大型语言模型（LLM）之间采用协作方法，以增强这些注释的可靠性。该平台计划在潜在的更广泛实施之前测试此功能几周。
3个顶级人工智能（AI）股票不命名为NVIDIA
华尔街以新的历史最高高位结束，因为投资者押注中东停火协议，这标志着4月初低点的重大反弹。自4月8日以来，纳斯达克的涨幅为33％，这在很大程度上是由NVIDIA和其他增长股票驱动的，受益于AI的进步。尽管潜在的近期波动率，贸易交易，冷却通货膨胀和强劲的收入增长预期表明下半年的前景。包括Vertiv（VRT）在内的三个高级Zacks股票被强调为AI支出繁荣的受益人。Vertiv的硬件和软件解决方案用于电力，冷却和IT基础设施已推动其增长，预计2025年的收入将达到108.7亿美元，高于2021美元的水平。
小RFK说，AI将在FDA批准新药“非常非常快”
卫生与公共服务部长罗伯特·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.他还对COVID-19-19疫苗的有效性表示怀疑，并建议安东尼·富奇（Anthony Fauci）应该面对“真相委员会”，并可能起诉。肯尼迪的评论以反疫苗的倡导和对科学共识的怀疑反映了他的历史，这引起了他在卫生和公共服务部中的作用的担忧。
山姆·奥特曼（Sam Altman）猛击梅塔（Meta）的AI人才招待大肆宣传：“传教士将击败雇佣军”
OpenAI首席执行官Sam Altman通过强调Openai的独特使命和文化，回应了Meta最近针对AI人才的招聘工作。在向研究人员的内部信息中，Altman强调了该公司在道德上专注于建立人工通用情报（AGI）及其对公平补偿员工的承诺。他还批评梅塔（Meta）的积极招聘策略可能会导致未来的文化问题。几名高级员工回应了Altman的观点，称赞Openai的文化是“创新的神奇摇篮”。
人工智能：关键更新和开发（6月23日至7月1日）
有关关键合规性截止日期，日期和法规更改的日常更新，以保持知情。
参议员拒绝对州级AI法规的10年禁令
参议员投票通过99-1，以从特朗普总统的税收和支出法案中删除有关州对人工智能的州监管的有争议的暂停。共和党参议员玛莎·布莱克本（Marsha Blackburn）提出的这项修正案面临着像Openai和Google这样的科技公司的强烈反对，但批评家担心缺乏AI监管的支持。尽管试图进行妥协，但由于两党的反对，该规定最终还是被拒绝了。批评者认为，暂停可以防止对AI系统的必要监督。
数据驱动的供应链：AI，网络安全和实时监控
数字基础架构对于物流执行至关重要，依赖于API，中间件和遥测的结构化数据交换。关键功能包括AI，网络安全和实时监控。AI的采用率各不相同，较大的公司将其集成到计划和库存控制中，而较小的公司使用基本预测工具。准确的短期需求预测提高了填充率和库存周转，但需要新的数据。库存放置优化减少了交货时间，但需要高系统互操作性。异常管理使用AI进行异常检测。由于数字依赖性的增加，网络安全至关重要，因此物流组织中的零信任原则在扩展。实时监控和传感器驱动的可见性提高了操作效率。数据治理和系统集成对于有效利用这些技术，使数据质量，系统设计和流程问责制至关重要。
