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AI智能体能否帮助决定患者生死?

AI智能体能否帮助决定患者生死?

研究人员正探索AI能否预测昏迷患者的医疗意愿,帮助医生做出生死决策。华盛顿大学研究员Ahmad正推进首个AI代理人试点项目,通过分析患者医疗数据预测其偏好。虽然准确率可达三分之二,但专家担心AI无法捕捉患者价值观的复杂性和动态变化。医生强调AI只能作为辅助工具,不应替代人类代理人,因为生死决策依赖具体情境且充满伦理挑战。

认知HIIT:在AI时代为大脑进行间歇训练

认知HIIT:在AI时代为大脑进行间歇训练

麻省理工学院研究发现过度依赖AI会导致认知债务,削弱基本思维能力。研究表明交替进行无辅助思考和AI支持工作的模式能保持认知敏锐度。这种认知高强度间歇训练模仿体能训练中的HIIT模式,通过短时间高强度思考与恢复期交替进行,可以强化大脑神经回路,防止认知衰退,提升独立思考能力。

Scale AI前员工为中东北非关键产业AI服务筹得900万美元

Scale AI前员工为中东北非关键产业AI服务筹得900万美元

Scale AI前员工比拉尔·阿布-加扎勒创立的1001 AI公司获得900万美元种子轮融资,投资方包括CIV、General Catalyst和Lux Capital。该公司专注于为中东北非地区的航空、物流、石油天然气等关键行业打造AI原生操作系统,通过实时数据分析和自动化决策来提升运营效率。阿布-加扎勒表示,仅在海湾地区这些行业就存在超过100亿美元的效率损失。公司计划年底推出首个产品,目标成为该地区关键基础设施的决策引擎平台。

突破当前大语言模型瓶颈的六大AI发展路径

突破当前大语言模型瓶颈的六大AI发展路径

本文探讨了AI发展的未来趋势,详细分析了六条有望实现通用人工智能(AGI)的技术路径。随着生成式AI和大语言模型面临发展瓶颈,业界开始将目光转向其他AI发展方向。这六条路径包括神经符号AI、神经形态AI、具身AI、多智能体AI、以人为中心的AI和量子AI。每种路径都有其独特优势和挑战,可能单独或组合推动AI进入下一个发展阶段,最终实现与人类智能相当的AGI系统。

教育AI应用:培生如何通过数字化学习推动增长

教育AI应用:培生如何通过数字化学习推动增长

培生公司第三季度销售增长加速,并预示年底表现更强劲,但其AI应用可能是更重要的发展。该公司虚拟学习部门销售额激增17%,学生注册人数攀升。培生运营的在线学校将AI工具嵌入课程材料中,公司表示有越来越多证据显示这些工具帮助学生取得更好成绩。公司推出了AI学习内容组合,包括AI素养模块和融合人工导师与AI学习工具的视频平台。

IBM与英伟达竞争对手Groq达成合作,加速企业AI部署

IBM与英伟达竞争对手Groq达成合作,加速企业AI部署

IBM与Groq宣布战略合作,将IBM的watsonx Orchestrate与Groq的硬件加速推理技术相结合,加速企业级AI智能体部署。合作将为IBM客户提供通过IBM平台访问Groq语言处理单元的能力,旨在降低大规模低延迟AI成本。Groq的定制LPU架构在推理速度和成本效率方面比传统GPU高出五倍以上。两家公司还将扩展对虚拟大语言模型的支持。

洛克希德·马丁CIO谈数字化转型与使命文化

洛克希德·马丁CIO谈数字化转型与使命文化

洛马公司CIO玛丽亚·德马里负责领导全球5000多名技术专业人员,推动这家全球最大防务承包商之一的数字化转型。她既要管理日常IT运营,又要塑造企业未来运营愿景。通过1LMX数字化转型计划,公司正在重新构想企业运营方式,利用AI等新兴技术连接全球工厂和供应链。德马里强调,技术投资必须服务于使命,同时保持对学习新技术的好奇心。

欧盟法规加剧挪威AI企业外流担忧

欧盟法规加剧挪威AI企业外流担忧

由于担心政府采用欧盟AI法规,挪威人工智能企业外流现象加剧。多家知名AI初创企业因高税负和严格监管选择迁出,包括独角兽企业Gelato迁至瑞典、机器人公司1X搬至硅谷、最大AI公司Cognite迁往美国。虽然70%挪威民众支持严格AI规则,但企业担心过度监管将抑制创新。挪威AI产业相对不成熟,主要专注于海事、能源等传统优势领域的应用系统开发。

Adobe推出企业级定制生成式AI模型代工服务

Adobe推出企业级定制生成式AI模型代工服务

Adobe周一推出AI代工服务,允许企业与该公司合作构建基于其品牌和知识产权训练的定制生成式AI模型。该服务基于Adobe的Firefly AI模型系列,可生成文本、图像、视频和3D场景等多种媒体内容。定制模型采用按使用量计费模式,帮助品牌更好地跟上广告营销活动需求,实现高度个性化的内容创作。

Companion.energy推出成本与碳感知智能网络优化方案

Companion.energy推出成本与碳感知智能网络优化方案

比利时能源平台Companion.energy已将其核心应用集成到诺基亚Altiplano应用市场。该公司致力于帮助企业将能源从成本中心转变为战略优势,实现24/7可再生能源供应。通过与诺基亚合作,将能源成本和合同智能与可再生能源生产数据相结合,运营商可优化能源消耗的时间和类型。该集成方案使用机器学习预测和优化网络能源消耗,确保网络能源使用不仅最小化,还与财务优化和碳减排目标保持一致。

微软Copilot使用量监测背后的真实动机

微软Copilot使用量监测背后的真实动机

微软将Copilot使用率纳入其Viva Insights企业监控工具作为生产力指标,实际上暴露了其对AI工具采用率的绝望。该公司违反了多租户平台管理规则,在未经同意的情况下收集并跨公司共享内部绩效数据。微软被迫通过未定义的流程展示Copilot使用情况,因为该工具的实际生产力收益无法量化或可见,这种做法反映了整个AI行业对用户采用率的普遍焦虑。

IBM与Groq联手加速智能体AI发展:让实时智能成为企业现实

IBM与Groq联手加速智能体AI发展:让实时智能成为企业现实

IBM与Groq宣布战略合作,将IBM的watsonx Orchestrate企业级智能体编排平台与Groq的语言处理单元及GroqCloud推理基础设施相结合。该合作整合了IBM的治理能力、混合互操作性和工作流编排,以及Groq的确定性编译器驱动速度,使企业AI智能体能够在受监管和混合环境中实现人类级别的响应速度,推动智能体AI从实验阶段向实际执行转变。

AI视频生成器终极指南:如何使用Sora 2、Veo 3等工具

AI视频生成器终极指南:如何使用Sora 2、Veo 3等工具

聊天机器人和图像生成器的时代已过,现在是AI视频生成器的时代。近两年来,几乎所有主要科技公司都推出了某种AI视频模型,标志着生成式AI技术的新浪潮。从Sora到谷歌的Veo 3再到Midjourney,市场竞争日趋激烈。本文汇总了所有主要模型供您参考,包括定价、隐私政策以及亲身测试体验。

IBM Storage Scale v6.0发布 新增数据加速层提升AI推理性能

IBM Storage Scale v6.0发布 新增数据加速层提升AI推理性能

IBM Storage Scale v6.0版本推出数据加速层,基于NVMeoF的高性能存储架构,为实时AI推理工作负载提供极致IOPS和超低延迟。该系统采用非对称数据复制技术,提供性能和可靠性双重保障。集中式DAT配置可达2900万IOPS,分布式DAT配置可达1600万IOPS。新版本还增强了内容感知存储、扩展Nvidia集成支持,并提供一键GUI升级等功能。

Counterintuitive推出推理原生计算架构,欲取代GPU

Counterintuitive推出推理原生计算架构,欲取代GPU

人工智能初创公司Counterintuitive Corp.正式发布,旨在通过开发专为推理而非模仿设计的芯片和软件来重新定义AI。该公司提出人工推理单元(ARU)这一全新计算架构类别,以解决现代AI面临的"精度无真理、推理无记忆"双重困境。ARU采用确定性、记忆驱动的推理架构,配合全栈推理软件,承诺突破当前AI局限性,开启后GPU时代的智能计算新纪元。

让AI成为优秀倾听者而非试图做你最好朋友或心理健康顾问

让AI成为优秀倾听者而非试图做你最好朋友或心理健康顾问

本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。

通用人工智能和超级智能可能催生全新外星智能形态

通用人工智能和超级智能可能催生全新外星智能形态

人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。

人工智能研究新突破:英伟达、苹果、谷歌和斯坦福探索下一步发展

人工智能研究新突破:英伟达、苹果、谷歌和斯坦福探索下一步发展

在硅谷湾区机器学习大会上,来自英伟达、苹果、谷歌和斯坦福的顶尖科学家和工程师分享了AI技术的发展前景。英伟达推出Nemotron开源AI技术集合,致力于加速计算;斯坦福教授曼宁强调需要开发能够通过交互学习的AI系统;苹果正在增强MLX机器学习框架;谷歌DeepMind发布新机器人AI模型。专家认为,未来AI将在通用机器人、系统性泛化等领域取得重大进展。

企业如何利用AI在金融领域获得竞争优势

企业如何利用AI在金融领域获得竞争优势

人工智能正在深刻改变金融行业。企业正在探索如何获得并保持竞争优势,因为以前不可能完成的任务和分析现在不仅变得可能,甚至变得简单。从市场预测到欺诈检测,从投资组合管理到高频交易,AI正在重塑金融服务的各个环节。专家指出,个性化服务、人机协作和用户信任是关键成功因素,而避免"试点炼狱"、实现真正部署则是企业面临的主要挑战。

2026年必须关注的五大机器人发展趋势

2026年必须关注的五大机器人发展趋势

2026年,AI正日益进入物理世界,以机器人、自动驾驶汽车和工业互联网的形式融入我们的生活。亚马逊等科技巨头押注机器人同事将产生效率节省。类人机器人在工作场所、医疗环境甚至家庭中日益普遍;协作机器人扩展到中小企业;机器人出租车服务在更多城市推广;建筑和工程领域的机器人可减少25-90%重复工作;军用机器人技术快速发展。从数字AI向物理AI的转变代表着我们这一代最具变革性的技术变化之一。