人工智能
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人工智能进驻 Reddit 的主搜索栏
来源:ZDNET 作者: Artie Beaty 去年,Reddit 推出了一项名为 Reddit Answers 的新功能。由于很多人把 Reddit 当作谷歌的替代品,以利用社区中丰富的知识,该网站推出了由人工智能整理的、与用户搜索主题相关的答案。在当时,用户必须专门进入 Reddit Answers 标签页才能使用这项功能,但现在它即将整合到主搜索栏中…
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排行榜假象:大型科技公司如何在 “聊天机器人竞技场”(Chatbot Arena)上扭曲人工智能排名
来源:InfoWorld 作者:Gyana Swain 据称,Meta、谷歌和 OpenAI 在 “聊天机器人竞技场” 上利用未公开的私下测试来确保高排名,这引发了人们对人工智能模型基准测试公平性和透明度的担忧。 一项新研究显示,少数几家占主导地位的人工智能公司一直在悄悄操纵最具影响力的聊天机器人模型公开排行榜之一,这可能扭曲了人们对模型性能的认知,并破坏了…
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亚马逊推出 Nova Premier,这是其迄今为止 “最强大” 的人工智能模型
来源:InfoWorld 作者:Mastufa Ahmed 亚马逊网络服务(AWS)通过 Amazon Bedrock 推出了其迄今为止最先进的人工智能模型 Nova Premier。该模型专为企业使用而设计,针对复杂的多步骤工作流程,支持模型蒸馏,使较小的模型能够以更高的效率和更低的成本继承其能力。 根据 AWS 的一篇博客文章,Nova Premier …
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信贷审批流程由数天压缩至分钟级,人工智能驱动银行业数字化转型
来源:华夏时报 作者:张萌 人工智能技术正加速渗透金融领域。 2024年上市银行年报显示,AI已成为推动银行业数字化转型的核心动力,国有六大行在金融科技方面投入总额突破千亿元,金融科技从业人员规模首次超过11万人。从风险识别到授信审批,从员工辅助到智能运营,AI正推动银行业服务模式、业务流程乃至生态体系的重构。 变革浪潮背后,政策引擎同步发力。此前,中国人…
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我国发布首部生成式 AI 翻译应用指南,为行业提供系统指导
来源:IT之家 作者:浩渺 4 月 25 日,中国翻译协会翻译技术专业委员会在 2025 中国翻译协会年会上发布《翻译行业生成式人工智能应用指南(2025)》。 中国翻译协会称,随着生成式人工智能持续突破,其在语言处理领域的应用正深刻重塑翻译行业格局。《指南》应运而生,参考了国家和国际相关规范,聚焦场景应用、能力升级、技术伦理、质量管控四大维度,明确十个关键…
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让人工智能模型在高风险场景中更值得信赖
来源:MIT 作者:Adam Zewe 一种新方法有助于更精确地传达不确定性,这能为研究人员和医学临床医生提供更好的信息,以便他们做出决策。医学影像中的模糊性给试图诊断疾病的临床医生带来了巨大挑战。例如,在胸部 X 光片中,胸腔积液(肺部液体的异常积聚)看起来可能与肺部浸润(脓液或血液的积聚)非常相似。人工智能模型可以通过帮助识别细微细节和提高诊断过程的效率…
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麻省理工研究人员开发出了一种新型人工智能模型
来源:MIT CSAIL 作者:Adam Conner-Simons 麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发出了一种新型人工智能模型,其灵感源自大脑中的神经振荡,目标是大幅提升机器学习算法处理长序列数据的能力。 人工智能在分析长时间内逐渐展现的复杂信息时常常遇到困难,比如气候趋势、生物信号或金融数据等。有一种名为 “状态空间模型”…
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Ai2的新型小型人工智能模型表现优于谷歌、Meta 等公司的同规模模型
来源:TechCrunch 作者:Kyle Wiggers 非营利性人工智能研究机构人工智能 2 研究所(Ai2)周四发布了 Olmo 2 1B 模型,这是一个拥有 10 亿参数的模型。Ai2 称,在多项基准测试中,该模型的表现超过了谷歌、Meta 和阿里巴巴等公司推出的同规模模型。参数,有时也被称为权重,是模型的内部组成部分,用于指导模型的行为。 Olmo…
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谷歌 Gemini在一点帮助下通关了《精灵宝可梦蓝》
来源:TechCrunch 作者:Anthony Ha 谷歌最昂贵的人工智能模型似乎已经跨越了一个重要的里程碑:通关了一款已有 29 年历史的电子游戏。 昨晚,谷歌首席执行官桑达尔・皮查伊(Sundar Pichai)在 X 平台上得意地发文称:“多么精彩的结局!Gemini 2.5 Pro 刚刚通关了《精灵宝可梦蓝》!” 需要说明的是,“Gemini 玩宝…
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人工智能时代的领导力:走出恐惧循环
来源:Forbes 作者:Beena Ammanath 在这个人类与机器协作的时代,要成为一名能有效运用人工智能(AI)的领导者,需要具备一系列的技能,并开展多方面的活动。在这个系列文章中,我将为人工智能时代的领导力提供一份深刻的路线图。 在许多企业中,人工智能的未来正逐渐清晰,从试验阶段过渡到大规模部署阶段。虽然技术进步在加速,但人的因素同样需要关注和投入…