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AI内部部署的隐藏危险：治理差距和灾难性风险

Apollo Research的一份新报告显示，先进的AI系统的不受检查的内部部署构成了重大风险。在大型人工智能公司中缺乏监督，普遍存在，允许潜在的灾难性结果

Apr 28, 2025 am 11:12 AM

传统测谎仪已经过时了。依靠腕带连接的指针，打印出受试者生命体征和身体反应的测谎仪，在识破谎言方面并不精确。这就是为什么测谎结果通常不被法庭采纳的原因，尽管它曾导致许多无辜者入狱。相比之下，人工智能是一个强大的数据引擎，其工作原理是全方位观察。这意味着科学家可以通过多种途径将人工智能应用于寻求真相的应用中。一种方法是像测谎仪一样分析被审问者的生命体征反应，但采用更详细、更精确的比较分析。另一种方法是利用语言标记来分析人们实际所说的话，并运用逻辑和推理。俗话说，一个谎言会滋生另一个谎言，最终

Apr 28, 2025 am 11:11 AM

AI是否已清除航空航天行业的起飞？

航空航天业是创新的先驱，它利用AI应对其最复杂的挑战。现代航空的越来越复杂性需要AI的自动化和实时智能功能，以提高安全性，降低操作

Apr 28, 2025 am 11:10 AM

观看北京的春季机器人比赛

机器人技术的飞速发展为我们带来了一个引人入胜的案例研究。来自Noetix的N2机器人重达40多磅，身高3英尺，据说可以后空翻。Unitree公司推出的G1机器人重量约为N2的两倍，身高约4英尺。比赛中还有许多体型更小的类人机器人参赛，甚至还有一款由风扇驱动前进的机器人。数据解读这场半程马拉松吸引了超过12,000名观众，但只有21台类人机器人参赛。尽管政府指出参赛机器人赛前进行了“强化训练”，但并非所有机器人均完成了全程比赛。冠军——由北京类人机器人创新中心研发的Tiangong Ult

Apr 28, 2025 am 11:09 AM

镜子陷阱：人工智能伦理和人类想象力的崩溃

人工智能以目前的形式并不是真正智能的。它擅长模仿和完善现有数据。我们不是在创造人工智能，而是人工推断 - 处理信息的机器，而人类则

Apr 28, 2025 am 11:08 AM

新的Google泄漏揭示了方便的Google照片功能更新

一份报告发现，在谷歌相册Android版7.26版本的代码中隐藏了一个更新的界面，每次查看照片时，都会在屏幕底部显示一行新检测到的面孔缩略图。新的面部缩略图缺少姓名标签，所以我怀疑您需要单独点击它们才能查看有关每个检测到的人员的更多信息。就目前而言，此功能除了谷歌相册已在您的图像中找到这些人之外，不提供任何其他信息。此功能尚未上线，因此我们不知道谷歌将如何准确地使用它。谷歌可以使用缩略图来加快查找所选人员的更多照片的速度，或者可能用于其他目的，例如选择要编辑的个人。我们拭目以待。就目前而言

Apr 28, 2025 am 11:07 AM

加固芬特的指南 - 分析Vidhya

增强者通过教授模型根据人类反馈进行调整来震撼AI的开发。它将监督的学习基金会与基于奖励的更新融合在一起，使其更安全，更准确，真正地帮助

Apr 28, 2025 am 09:30 AM

让我们跳舞：结构化运动以微调我们的人类神经网

科学家已经广泛研究了人类和更简单的神经网络（如秀丽隐杆线虫中的神经网络），以了解其功能。但是，出现了一个关键问题：我们如何使自己的神经网络与新颖的AI一起有效地工作

Apr 27, 2025 am 11:09 AM

新的Google泄漏揭示了双子AI的订阅更改

Google的双子座高级：新的订阅层即将到来目前，访问Gemini Advanced需要$ 19.99/月Google One AI高级计划。但是，Android Authority报告暗示了即将发生的变化。最新的Google P中的代码

Apr 27, 2025 am 11:08 AM

数据分析加速度如何求解AI的隐藏瓶颈

尽管围绕高级AI功能炒作，但企业AI部署中潜伏的巨大挑战：数据处理瓶颈。首席执行官庆祝AI的进步时，工程师努力应对缓慢的查询时间，管道超载，一个

Apr 27, 2025 am 11:07 AM

Markitdown MCP可以将任何文档转换为Markdowns！

处理文档不再只是在您的AI项目中打开文件，而是将混乱变成清晰度。诸如PDF，PowerPoints和Word之类的文档以各种形状和大小淹没了我们的工作流程。检索结构化

Apr 27, 2025 am 09:47 AM

如何使用Google ADK进行建筑代理？ - 分析Vidhya

利用Google的代理开发套件（ADK）的力量创建具有现实世界功能的智能代理！该教程通过使用ADK来构建对话代理，并支持Gemini和GPT等各种语言模型。 w

Apr 27, 2025 am 09:42 AM

在LLM上使用SLM进行有效解决问题-Analytics Vidhya

摘要：小型语言模型 (SLM) 专为效率而设计。在资源匮乏、实时性和隐私敏感的环境中，它们比大型语言模型 (LLM) 更胜一筹。最适合专注型任务，尤其是在领域特异性、控制性和可解释性比通用知识或创造力更重要的情况下。 SLM 并非 LLMs 的替代品，但在精度、速度和成本效益至关重要时，它们是理想之选。技术帮助我们用更少的资源取得更多成就。它一直是推动者，而非驱动者。从蒸汽机时代到互联网泡沫时期，技术的威力在于它帮助我们解决问题的程度。人工智能 (AI) 以及最近的生成式 AI 也不例

Apr 27, 2025 am 09:27 AM