Hugo Mollet

NVIDIA 将投资重点转向人工智能的增长。 美国政府最近实施的关税可能会重塑技术生态系统。亟需大胆的战略：在本土投资数十亿美元用于人工智能设备的生产。这种举措会抵消关税的负面影响吗？ 随着经济挑战加剧，创新的前景似乎颇具希望。NVIDIA 正在确立其作为这场技术革命核心玩家的地位。 NVIDIA：人工智能的领导者 NVIDIA Corporation，作为人工智能（AI）领域的主要参与者，正加倍努力在美国国内生产设备方面进行大规模投资。此举是在复杂的经济背景下进行的，伴随着贸易紧张关系和特朗普政府实施的激进关税政策。 关税带来的挑战 最近对进口产品加征的关税，特别是来自中国的产品，导致市场上出现明显的紧张情绪。这些附加税导致全球主要企业的估值受损，包括人工智能领域的公司。美国股票指数承受了巨大的压力，导致数十亿的市值损失。 专家，如IDC公司的人士，预测供应链将受到干扰，造成可能影响信息技术行业的通货膨胀挑战。由亿万富翁主导的对冲基金公司也调整了其策略，面对日益增加的风险资产波动性，采取了更为保守的立场。 NVIDIA 对美国经济的承诺 尽管面临这些障碍，NVIDIA 仍在积极推进其在国内人工智能设备生产的投资。这一战略展现出对美国经济的强烈承诺，旨在加强本土供应链并促进最先进技术的创新。 公司的领导层认为，人工智能解决方案日益增长的需求以及技术倡议的兴起都是这一重大投资的合理依据。人工智能产品在全球的经济潜力被估计高达数万亿美元。 对人工智能投资的影响 这一对美国市场的重新聚焦可能会对长期投资决策产生重大影响。曾公开支持人工智能作为经济增长引擎的亿万富翁们，开始在近期发展中重新评估他们的策略。关税和贸易政策的不确定性使一些投资者开始采取更加谨慎的态度。 研究，包括摩根士丹利的研究，显示对冲基金的净资金流动降至历史低点。这一态度转变强调了仔细审视投资人工智能公司风险的重要性。 人工智能作为战略性行业的未来 分析人士一致认为，人工智能将在现代经济中继续发挥主要作用。随着像 NVIDIA 这样的公司加大对创新的投资，市场可能会看到新的机会出现。国际科技公司必须在这一复杂的环境中航行，同时保持对商业和经济挑战的警觉。 有关人工智能的更全面的视角，关于由 ARC奖 进行的终极人工智能挑战以及对生成式人工智能工具的探索在2025年 是有用的资源。巴黎萨克雷大学的学生们也在强调如何在 他们的课程中优化人工智能的使用。这展示了正在进行的技术演变的多个方面。 人工智能市场前景 NVIDIA 采取的战略定位可能会影响其他公司重新审视他们的合作伙伴关系与联合。人工智能领域的最新发展前景看好，可能会导致显著的技术进步。欧盟，例如，正在努力弥补在这一领域的落后 以强化其在全球舞台上的地位。 前进的道路依然布满荆棘，但像 NVIDIA 这样的企业的承诺显示出在市场不确定性面前的显著韧性。对人工智能的执着仍然是具有前瞻性的投资者关注的热点。 用户问答 NVIDIA 为什么继续在美国投资人工智能制造设施？ NVIDIA 看好人工智能市场的增长潜力，以及对创新产品的日益需求，同时努力减少因关税造成的供应链中断。 关税如何影响 NVIDIA 的运营？ 来自中国的进口高关税增加了...

数字破坏悄然逼近人工智能系统，表情符号成为隐秘武器。这些 无辜的符号 竟然成为操控的载体，削弱网络安全协议。其影响将原本有趣的界面转变为真正的 数字末日骑士，以保护数据。语言模型固有的脆弱性对技术安全的演变开辟了令人担忧的前景。尽管黄色的微笑符号在我们的交流中无处不在，但它们隐藏着值得关注的潜在危险。 表情符号作为人工智能破坏的载体 表情符号通常用于为数字交流增添轻松的气氛，但它们在安全性方面显示出意想不到且令人担忧的一面。它们渗透到人工智能系统的运作中，使其在网络攻击中变得脆弱。研究人员所描述的这一现象被称为 “ 隐形越狱 ”，表明这些通常被视为无害的符号如何被操控以干扰人工智能模型的行为。 人工智能与表情符号的机制 语言模型（如 ChatGPT）所进行的必要语言解析始于 分词。该过程将文本分割为称为 tokens 的有意义单元，包括单词、标点符号以及不可避免的表情符号。一个表情符号通常被视为一个独立的 token。然而，Unicode 标准允许在表情符号内部嵌入不可见字符，从而引发恶意操控的机会。 研究人员能够在这些 不可见空间 中隐藏指令，利用模型解读中的漏洞。例如，当某个消息“sens😎itive”出现时，模型会将其视为三个不同的 tokens。这一分析过程中的位移会扭曲数字表示，使得有害内容得以披上数字伪装而不被察觉。 渗透策略与令人费解的意义 表情符号在网络攻击中使用的增加，被称为 提示注入攻击，带来了新的威胁。旨在检测敏感内容的过滤器依赖于模式识别。表情符号通过修改这些模式，使其能够逃避检测。一个相关的例子是考虑一个有保安的夜总会：如果一个入侵者以欺骗的外貌出现，他可能会顺利入内，从而促使研究人员提高警惕。 这一危险在医疗或金融等领域尤为令人担忧，因为保护敏感数据至关重要。一个普通的表情符号可能会打乱安全协议，这引发了人们对现有 人工智能系统的鲁棒性 的忧虑。 对智能悖论的反思 博士 Mohit Sewak，人工智能领域的顶尖工程师和研究员，提到这一二元性所带来的挑战：一台高端机器竟能被无害字符所欺骗。这个悖论突显了系统安全的 局限性，这些安全性往往仅关注更明显的问题。实际上，这一脆弱性强调了采取严格方法的必要性，以试图消除那些常常不可见的潜在漏洞。 迈向可持续解决方案 应对这些挑战的答案并不容易。研究人员提出了一系列解决方案，包括改进的分词算法以及对提示指令的更严格控制。其他建议包括开发对表情符号敏感的模型，能够检测并报告不寻常的字符组合。 这一困境，最初被视为文本交流中的一种有趣功能，如今已变成人工智能系统设计漏洞的象征。意识到数字情感带来的风险，将为人工智能工具的更深思熟虑设计铺平道路，特别是在先进技术行业中。 请参阅以下相关文章以了解有关人工智能和表情符号的更多信息： 在您的 iPhone...

由人工智能所引发的庆祝活动作为一种创新工具，展现出真实且富有启发性的前景。真实性的问题在我们现代社会中显得尤为重要，在这个人类经历艰难找到自身位置的自动化时代。这种工具照亮了情感的细微差别，为社交互动提供了新的维度，并改变了我们与沟通的关系。丰富的信息纷纷涌现，揭示人类情感的细微之处，同时 affirm 的是，人工智能可以成为真正庆祝人性的催化剂。 一个创新的工具以实现真实的庆祝 一种基于人工智能的新工具被设计用于创造难忘的庆祝活动，赢得了创作者和企业的热烈追捧。这项技术承诺带来真实的前景，改变了事件的计划与体验方式。先进的功能允许整合个性化元素，使每个庆祝活动独特而富有意义。 工具的关键功能 该工具集成了复杂的算法以分析用户偏好。通过这种分析，它生成适合的建议，从音乐选择到装饰应有尽有。用户还可以受益于邀请函模板，这些模板经过优化，使得一开始就能吸引宾客的注意。 另一个显著的功能是任务自动化。事件规划可能漫长而复杂，但这个工具大大简化了这一过程。互动检查清单的创建和RSVP的管理减轻了组织负担。 人性化的融合 这项技术并不取代人类；它是对人类的补充。人际互动仍然是每个庆祝活动的核心，而这个工具旨在丰富这些时刻。用户被鼓励分享他们的故事和灵感，以便人工智能能够提供真正反映事件本质的体验。 行业反应 用户的初步反馈显示出丰富的体验和更高的满意度。活动行业的专业人士注意到，由于在庆祝活动中融入独特且个性化的元素，宾客的参与度大幅提高。随着行业朝着更加科技化的解决方案发展，这项技术吸引了越来越多的关注。 未来展望 此工具的未来前景光明。开发者计划根据用户反馈进行定期更新。情感分析和实时互动的改进有望使工具更加丰富，让每次庆祝活动变得更加身临其境。 社会文化意义 这一创新引发了关于技术在庆祝人类活动中角色的问题。事件越来越多地体现个性化和适应文化特性的特征。例如，像婚礼或生日这样的庆祝活动可以伴随前所未有的个人参与度。 专家们对技术和传统之间的平衡表示关注。通过基于数据分析的建议，该工具可能导致更加统一的庆祝活动，这引发了对文化方法多样性的担忧。 实施支持 对想要采用这一工具的企业提供专门的专家支持以助力数字化转型。为用户提供培训课程，以最大化技术潜力。投资回报显著，因为庆祝活动变得更加难忘且节省时间。 常见问题解答 什么是人工智能庆祝工具，它是如何运作的？ 人工智能庆祝工具利用先进算法分析数据，并根据用户的偏好生成个性化庆祝活动。它考虑到重要事件、成就和个人价值观，以创造真实的体验。 这个工具是如何做到提供真实的视角的？ 该工具基于数据分析和语言模型结合来理解情感和上下文，从而创造出与用户真诚且有影响力的消息与庆祝活动。 该工具可以用来庆祝哪些类型的事件？ 该工具功能多样，可以用于庆祝各种事件，如生日、工作成就、婚礼、晋升，甚至是感恩或认可的时刻。 生成的庆祝活动可以定制吗？ 可以，用户可以通过修改消息的语调、使用的主题或事件的具体细节来个性化庆祝活动，以确保每次庆祝都是独特和有意义的。 这个工具与其他可用的庆祝工具有何不同？ 这个工具的独特之处在于它能够整合人工智能，提供真实的视角，而不是标准化的庆祝模板。这使得每次庆祝活动都有更个性化和情感化的处理。 使用该工具是否需要特别的技术技能？ 不，这个工具的设计旨在直观易用。即使是没有技术技能的用户也可以轻松浏览，并通过友好的界面创建庆祝活动。 这个工具是否可以与其他应用程序或平台集成？ 可以，该工具通常可以与其他通信和事件管理平台集成，从而可以轻松地与朋友、同事或家人分享庆祝活动。 这个工具是否可以在不同的设备上使用？ 这个工具通常可以兼容多种设备，包括计算机、平板和智能手机，允许用户随时随地创建和访问庆祝活动。

質疑人工智能的能力是必要的，尤其是在重現一部傑作時。對於“澆水者被澆”（歷史上第一部電影）的重現嘗試提出了根本問題。挑戰超越了單純的技術重現；它涉及到對電影本質和藝術創作的思考。儘管技術進步了，但仍然無法抓住一部標誌性作品的精髓。這些努力的結果反映出一種不一致和失望的形象，從而說明了當前人工智能在電影領域的局限。 人工智能視頻生成的雄心勃勃的嘗試 終極挑戰已經發出：重現“澆水者被澆”，這部第一部虛構電影。這部杰作由路易斯·雷米엘於1895年製作，成為人工智能模型的測試對象，如OpenAI的Sora，Runway的Gen-4，谷歌的Veo-2和快手的Kling。目的是確定人工智能是否能創造出像原作一樣流暢和搞笑的畫面。 原始序列的分解 為了更好地達成目標，這部電影被分為四個主要序列。每個場景都必須捕捉關鍵時刻：園丁在澆水，男孩阻止水流，水反彈回到園丁身上，最後男孩試圖被抓住。每個片段都蕴含著喜劇潛力，這是第一部拍攝虛構作品的核心要素。 首次嘗試使用OpenAI的Sora 第一次嘗試依賴於Sora的經典文本到視頻模型。然而，結果卻令人困惑。這些序列完全脫離了上下文，未能滿足初期期望。尋求解決方案時，研究人員選擇了使用Sora進行圖像到視頻的方式，為模型提供靜態圖像以達到更好的連貫性。不幸的是，這一方法同樣未能產生令人滿意的結果。 人工智能輔助的著色 面對不滿意的結果，實驗人員使用了原電影的捕捉畫面。這些圖像隨後通過谷歌的Gemini Flash 2.0 Exp進行著色，確保了更高的美學忠實度。這些著色作品創造了生動的場景，讓人想起真正拍攝時可能提供的畫面。 使用Runway的Gen-4進行探索 為了重新振作，研究人員更換了模型，轉向了Runway的Gen-4。以著色圖像作為起點，他們試圖生成序列。儘管結果略為相關，但試圖仍被評為遠低於預期。例如，第二個序列的結果遠離預期視角，讓人感到失望。 使用谷歌DeepMind的Veo-2 谷歌DeepMind的最新產品Veo-2被引入以改善情況。該模型能夠做到更忠實的概括，建立了更美好的空間時間連貫性。這些序列給人真實生活的印象，儘管在角色的臉部和服裝方面仍然存在連貫性問題。 結果與最終評估 最後階段包括對Gemini產出圖像的修訂，試圖進行精緻化。每個序列都提交給快手的Kling 2.6模型，希望能在美學和對原作的尊重之間達成一致。結果表現出更高的寫實性，但在敘事方面說服力不足。序列之間的變化過於明顯，質疑了故事的連貫性。 儘管經過數小時的艱苦工作，判決仍然明確：重現電影，即使是第一部電影，對於當代的人工智能來說仍然是一項複雜的任務。這些嘗試突顯了當前視頻AI的局限性，儘管其潛力似乎廣闊，但仍在初始階段。研究人員對此充滿韌性，不斷追求探索，希望看到AI達到新的高度。 關於使用人工智能重建歷史第一部電影的常見問題 為什麼人工智能未能滿意地重現“澆水者被澆”? 在視頻生成方面，人工智能的進步仍然處於實驗階段。測試的模型在捕捉敘事和視覺序列的連貫性方面遇到了一些困難，導致最終結果與預期相去甚遠。 在此嘗試中使用了哪些人工智能模型？ 測試了如OpenAI的Sora、Runway的Gen-4、谷歌的Veo-2和快手的Kling等模型來嘗試生成視頻。 所使用的人工智能模型的主要限制是什麼？ 主要問題包括自動生成細節的不一致，例如角色外觀的變化和錯誤解讀的行為，導致序列難以跟隨。 您是如何準備進行視頻生成嘗試的序列的？ 原電影的序列被拆分為四個主要部分，特別注意描述每個行動，以便為人工智能模型提供明確的參考點。 用於提供給人工智能模型的圖像類型是什麼？ 使用了由其他人工智能模型生成的圖像和著色的原始電影捕捉圖像作為每個序列的視覺基礎，以改善結果的一致性。 在試驗中哪種方法是最有前途的？ 使用Veo-2的方法被認為是最有前途的，成功生成了相對一致的序列，儘管結果仍然遠低於期望。 為什麼使用人工智能重建這部影片被認為是“作弊”？ 提到使用了原電影的圖像捕捉和其著色，這可能被視為作弊，因為它不是完全基於人工智能的全新創作。 這次人工智能嘗試得出了哪些教訓？ 觀察到，儘管取得了一些進展，視頻生成的人工智能尚未準備好以必要的精確度重現歷史影片，凸顯了該領域更多發展的必要性。 隨著視頻人工智能的演進，是否可能期待更好的結果？ 是的，人工智能模型很可能會繼續改善，在未來提供更好的視頻創作能力。

人工智能在2025年被确立为创新的催化剂，彻底改变了工业动态。开放模型的出现正在革命性地改善可达性，并促进技术参与者之间的更大合作。*企业以巨大的* *投资* 拥抱这一变化，表明对提高生产力的人工智能解决方案越来越感兴趣。竞争加剧，推动了前所未有的进步，*迫使组织重新定义其战略*。 人工智能投资加速 美国企业对人工智能进行了大规模投资，2024年的投资额达到了创纪录的 1091亿美元。这一数字几乎是 中国的十二倍，反映了技术领域内的活跃动态。资金特别集中在生成式人工智能上，全球私募投资达到了 339亿美元，较前一年增长了18.7%。 因此， 78%的组织 在全球范围内将人工智能整合到其流程中，相较于 2023年的55% 实现了显著提高。收益体现在生产力的提升以及团队中技能差距的减少，使得人工智能的采用不仅是可取的，而且是保持市场竞争力的必要条件。 美国企业站在前沿 美国在人工智能模型创建方面保持主导地位，2024年推出了 40个显著模型。尽管中国推出了15个模型，但报告强调了历史上的质量差距已经结束。在 MMLU 和 HumanEval 等基准测试中的性能差异显著缩小，达到几乎相等的水平。 全球技术格局正在演变，来自中东、拉丁美洲和东南亚的显著倡议正在不断涌现。这一全球化发展将对欧洲产生影响，欧洲在面对美国和中国的竞争面前仍然难以培养出自己的企业。 人工智能的可达性提升 人工智能模型使用成本的显著下降使其应用范围大大扩大。例如，类似于 GPT-3.5 的模型运行成本在 2022 年 11 月至 2024 年 10...

網絡安全新聞概述 網絡安全領域正在迅速演變，技術巨頭們正在進行重要的創新。本週，顯著的進展吸引了專家和企業的注意。您將了解到 Google 正在推出其統一平台，這標誌著安全應對方式的轉變。至於 Sekoia，則成功進行了一次 戰略資金募集，以加強其應對威脅的能力。這些事件突顯了面對日益複雜的網絡威脅所需的更高警覺性。企業必須切實意識到保持最新狀態的重要性，以有效保護自己。 Google推出統一安全平台 Google 最近揭示了一個新的 統一安全平台，旨在加強企業的網絡安全。這項倡議旨在集中安全工具，從而使潛在威脅的管理變得更加容易。通過這個平台，企業能夠更好地協調他們對事件的回應，同時提高其在整個安全架構中的可見性。 Sekoia完成重大資金募集 Sekoia 作為網絡安全領域的重要參與者，已完成了一次數百萬歐元的資金募集。這筆投資將用於擴大其服務範圍及開發新功能。公司的能力增強將使其更好地滿足企業日益增長的網絡安全需求。 人工智能系統成為首要目標 近期研究顯示，人工智能（AI）系統已成為網絡攻擊的主要目標。黑客利用這些先進技術的漏洞來進行精密攻擊。這一趨勢強調了需調整安全策略以應對AI帶來的新威脅的重要性。 巴黎成立人工智能專業中心 在巴黎，最近成立了一個 人工智能專業中心。該倡議旨在促進人工智能領域的研究和發展，同時加強打擊網絡犯罪的力度。該中心匯聚了公私部門的參與者，創造了一個有利於創新的生態系統。 合規性與安全性：一個需重新思考的二元性 遵循《通用數據保護條例》（GDPR）並不保證最佳的安全性。專家強調需要一種全面的方法，包括主動識別和管理風險的策略。單純的合規性在不斷變化的網絡威脅環境中已不再足夠。 網絡安全的新前景 安全事件的增加迫使企業重新考慮其優先事項。對網絡安全的投資必須被視為一種必要性，而非成本。組織必須為受威脅的數字環境做好準備，採用創新的解決方案來保護其關鍵資產。 關於網絡安全重要新聞的常見問題 Google推出的新統一安全平台有哪些主要特點？ Google的新統一安全平台集成了多種數據保護、威脅檢測和身份管理工具，使網絡安全事件的回應可以協同進行。 Sekoia的資金募集將如何影響網絡安全行業？ Sekoia的資金募集旨在增強其創新和擴張能力，這可能改善市場上提供的網絡安全解決方案，並使其對新威脅的反應更為迅速。 為什麼了解網絡安全的新聞如此重要？ 了解網絡安全新聞有助於對新威脅保持警覺，理解保護技術的演變，並做出明智的決策以保護數據和系統。 企業在面對Google等公司推出的新網絡安全解決方案時面臨哪些挑戰？ 企業在整合新技術、培訓員工、管理成本及遵循數據保護法規等方面可能面臨挑戰。 網絡安全融資的上升對該行業的初創企業有何影響？ 對網絡安全初創企業加強融資可能會促進創新、吸引人才，並推動創造出滿足日益增長的數據和系統保護需求的新解決方案。 企業如何利用本週披露的網絡安全新趨勢？ 企業可以通過投資員工培訓、更新安全基礎設施以及採用面對新威脅的創新解決方案來進行調整。

在巴黎萨克雷大学，人工智能成为一个迷人的实验领域。 学生们熟悉 这种无处不在的技术的细微差别。 _面临前所未有的挑战，因为需要在各个领域优化其使用._ 每位学习者，无论其课程如何，都会被引导思考人工智能的伦理和实践影响。 人工智能文化培训为 未来专业人士在这个复杂世界中导航做准备。 _这种前瞻性的教育培养了理解未来人工智能将占据核心地位所需的基本技能。 巴黎萨克雷大学的人工智能培训 从2025学年开始，巴黎萨克雷大学将启动人工智能（IA）文化培训，融入所有课程。这一举措响应了对掌握各学术领域人工智能工具日益增长的需求。大学所有学生，即约48,000名学习者，必须在2030年前获得人工智能证书。 需求与背景的适应培训 里尔大学的讲师让-克劳德·普朗克强调，在这个快速发展的领域缺乏整体培训政策。他主张，在大学第一年就应提供系统的、可获取的教育。这项培训应当持续到整个学术课程结束。 所需技能的演变 巴黎萨克雷高等师范学校的教授劳伦特·乌德尔指出，18至21岁年轻人使用人工智能的增加。他的愿景要求在人工智能教育上实现大众化，因为社会正在迅速转变。人工智能证书将作为理解可用工具的基本知识基础。 培训结构 培训分为四个章节，需要花费12到15个小时完成。第一章介绍人工智能的运作，旨在使学生了解算法、模型和学习。第二章探讨人工智能可以执行的不同任务类型，从而加深对这一技术的理解。 对教育的可预见影响 通过整合这些模块，大学希望装备其学生，使其能够理解人工智能在当代世界所带来的变革。因此，学生将能够为未来人工智能将发挥重要作用的职业做好准备。这一变化促进了理论知识与就业市场上所需实践技能之间的紧密联系。 人工智能的未来展望 到2030年，人工智能预计将在人类教育和职业应用中占据核心地位。通过促进对这一技术的更好理解，巴黎萨克雷将成为未来领导者培训中的重要参与者。目前的举措也预见到一个快速变化的、以数字化和自动化为特征的社会的需求。 要深入了解人工智能，您可以查看这篇关于 谷歌的新型人工智能模型 的文章。此外，另一项创新正在重新定义生成高质量图像的方式， 比之前更快。 人工智能的关系和伦理问题不应被忽视。一篇启发性的文章探讨了 人工智能的推理 及其对我们思维方式的潜在影响。 人工智能的承诺在于为我们节省时间，但它也挑战着我们的学习和创造力过程。更多信息可以在关于 学习与探索的影响 的文章中找到。要了解OpenAI的项目及其对人工智能的愿景，请查看这篇关于 OpenAI新模型的提案 的文章。 常见问题解答 巴黎萨克雷大学提供哪些类型的人工智能文化培训课程？ 巴黎萨克雷大学提供一项人工智能文化培训课程，所有学生无论其专业如何均可参与，内容包括基本概念、算法和人工智能的实际应用理解。 我该如何注册巴黎萨克雷大学的人工智能文化培训课程？ 从2025学年起，所有学生将自动注册这项培训，因此无需额外的步骤。 人工智能培训的持续时间是多少？ 培训分为四个章节，需要花费12到15个小时完成。 在巴黎萨克雷大学的人工智能课程中将讨论哪些主题？ 该课程将讨论人工智能的运作、这些技术可以执行的任务类型，以及历史回顾和专家分析等内容。 为何使学生接触人工智能如此重要？ 这至关重要，因为人工智能融入日常生活和职业的各个方面，学生必须准备好理解其运作及其影响。 人工智能证书何时将对学生开放？ 人工智能证书将在2030年推出，并对所有大学学生至关重要。 学生通过参加人工智能培训将获得哪些好处？ 学生将获得基本知识，使他们能够更好地理解当前的技术世界，并在就业市场上具有竞争力。 参加人工智能文化培训有前提条件吗？ 没有具体的前提条件，因为该培训旨在对所有学生开放，无论其学习领域如何。

一场大型沉浸式戏剧表演即将在地平线上展现，由著名的托比·琼斯（Toby Jones）指挥。*虚假信息与操控*仍然是这一大胆制作的核心。这一雄心勃勃的项目名为Storehouse，敏锐地探讨了与真相和信任相关的当代议题。 该活动将在伦敦的一间仓库中进行，超越了简单的舞台限制。*真相与谎言之间的斗争*通过标志性叙事展开，迫使观众面对自己的信念。这一富有洞察力的戏剧举措带来了*对个人责任的反思*，面对日益复杂的信息生态系统。 一个服务于反对虚假信息的沉浸式戏剧事件 在伦敦南部的一处仓库中，一个地下运动正在为这个夏天做准备。该项目名为Storehouse，将戏剧表演与社会运动结合在一起。这一雄心勃勃的项目涉及著名演员如托比·琼斯和梅拉·西亚尔（Meera Syal），并在利安娜·帕塔卡兹希维利（Liana Patarkatsishvili）的领导下进行，她是Sage & Jester Productions的创始人。 一位拥有丰富经验的创始人 利安娜·帕塔卡兹希维利以她在格鲁吉亚经历的重要事件为灵感。她清晰地记得在米哈伊尔·萨卡什维利（Mikheil Saakashvili）政府的命令下，对独立新闻室Imedi的接管。这一经历促使她通过自己的作品探索虚假信息。该剧质疑在一个操控横行的世界中，真相的管理方式。 Storehouse的背景和情节 此次活动将在Deptford的一栋近9000平方米的建筑内举办。观众将进入一个自1983年以来存档人类历史的装置，那一年标志着互联网的诞生。在这一结构中，情节集中于真相与秩序之间无情的斗争，揭示权贵如何出于个人目的编织他们的叙事。 积极参与的演员们展现斗争 梅拉·西亚尔为多莉·K·古哈（Dolly K Guha）配音，是这一运动的虚构创始人之一。她强调了该剧的雄心，突显处理虚假信息这一关键问题的必要性。与托比·琼斯、凯瑟琳·亨特（Kathryn Hunter）和比利·豪尔（Billy Howle）组成的演员组合，承诺将观众引导通过这一沉浸式戏剧叙事，同时提出与真相相关的微妙问题。 虚假信息的新视角 帕塔卡兹希维利分享了她对虚假信息的担忧，虚假信息不仅被定义为错误信息的传播，还是一种不信任的载体。她将虚假信息描绘为一种全球行为，通过矛盾的叙事滋养了信任缺失。在信息转变为一种商品的背景下，分辨事实与虚假叙事变得至关重要。 公共辩论以启迪思想 与Storehouse同时，伦敦还将举行一系列关于虚假信息的公共辩论。这些会议由Intelligence Squared组织，将由记者索非亚·史密斯·盖勒（Sophia Smith Galer）主持。目标是增强公众识别和抵抗虚假信息的能力，使他们能够理解塑造社会的媒体叙事的微妙之处。 提升集体意识水平 该举措旨在为个人提供对虚假信息环境相关问题的更好理解。帕塔卡兹希维利表达了使每个个体意识到面对这一灾难时其力量的愿望。这一倡议对抗了这一主题所引发的无力感，创造了一个重视批判性思维的环境。 对真相的沉浸式定义 在强调传统辩论的重要性的同时，帕塔卡兹希维利提倡戏剧艺术的潜力。她认为，Storehouse代表了一个空间，在这个空间中，每位观众都被鼓励做出自己的选择，对既定叙事提出质疑。戏剧作为一种叙事艺术，在创造共鸣和对复杂主题进行细致理解方面发挥着重要作用。 该剧力求不仅仅成为一次简单的戏剧体验：它旨在成为一个行动的催化剂。它邀请观众重新考虑自己在当今信息生态系统中的角色，并鼓励他们对所采用和分享的叙事承担责任。 关于托比·琼斯的运动：虚假信息与沉浸式戏剧的常见问题 由托比·琼斯执导的沉浸式戏剧“Storehouse”是什么？ “Storehouse”是一场沉浸式戏剧，探讨虚假信息和叙事的力量。它发生在一个虚构的仓库中，观众将探讨在媒体主导的世界中真相是如何被操控的。 “Storehouse”将在何时何地举行？ 剧作“Storehouse”将于6月4日至9月20日在Deptford的一栋旧建筑内进行，面积达9000平方米，专门用于这次沉浸式体验。 该事件是如何处理虚假信息主题的？ 该剧突出了真相与秩序之间的斗争，展示了权贵如何出于自身利益操控真相。它鼓励观众在充斥着矛盾叙事的现实中保持批判性思维。 项目中的主要演员是谁？ 该项目汇聚了包括托比·琼斯、梅拉·西亚尔、凯瑟琳·亨特和比利·豪尔等顶尖演员，他们将在仓库中扮演这一运动的虚构创始人。 将会有公共辩论与“Storehouse”演出一起进行吗？ 是的，公共辩论或批判性对话将在庆安剧院（Pleasance Theatre）举办，与Intelligence Squared合作，帮助观众更好地理解虚假信息问题。 与“Storehouse”相关的宣传活动的主要目标是什么？ 该活动的主要目标是促使观众思考自己在信息生态系统中的角色，并对他们选择相信和分享的叙事负责。 戏剧形式在讨论虚假信息方面的有效性如何？ 戏剧形式直接吸引观众，将他们置于故事中，这促进了共鸣和对问题的更好理解，与单纯的信息传播形成鲜明对比。 我如何参与“Storehouse”的活动？ 关于参与和预订的信息将在与该剧相关的传播平台上提供。建议关注更新，以便报名参加辩论并观赏该剧。

無線技術和人工智慧之間的協調對於技術進步至關重要。一組研究人員擬定了一個革命性的計劃，使得在通信網絡中實現通用人工智慧成為可能。這些領域的融合帶來了新的視角，重新定義了數字互動。這個項目承諾超越當前的限制，從而增強網絡的能力。_目標仍然是將人類推理能力整合到技術中。_這條雄心勃勃的路徑，雖然複雜，但顯然對於下一個技術邊界是不可或缺的。 無線技術和人工智慧的整合 一組由Walid Saad領導的研究人員，來自維吉尼亞理工學院工程學院，擬定了一個大膽的計劃，旨在融合無線技術和人工智慧。根據他們發表在IEEE會議紀要中的研究，整合模仿人類推理的新一代人工智慧系統變得至關重要。 當前無線網絡的挑戰 先前的無線網絡主要依賴於基本元件的改進，包括新天線和通信技術的引入。即使過渡到6G也似乎不足以解決問題。研究人員強調，需要轉向一個具有集成AI架構的網絡，從而在無線連接領域實現革命性變化。 常識的重要性 一個主要的障礙是缺乏常識，這在人工智慧系統中依然存在。目前，人工智慧系統專注於基於數據提取模式，但未能應對意外情況。新一代網絡必須採取更廣泛的AI解決方案，而不僅僅是統計模型。 元宇宙與AI網絡的互動 Saad、Hashash和Thomas開始探索旨在原生集成AI的無線網絡和元宇宙。這些系統必須能夠模擬物理和虛擬環境，從而增強感知能力。元宇宙及其新興應用為發展類比思維模型和認知任務提供了一個機會。 網絡的前景和未來 研究人員提出了一個範式轉變，旨在構建能夠達到與人類相似智能水平的AI文本系統。數字模型的整合，如數字雙胞胎，將促進這一進展，使得網絡能夠更深刻理解現實物體的數學和物理機制。 預計這些進展將帶來創新的應用，使網絡對當前數據處理挑戰更加適應。創建能夠理解並適應環境變化的通信系統將是至關重要的。這一激進的願景旨在將傳統網絡轉變為智能網絡。 重新審視人工智慧的基本原則 Thomas強調了融合數學原則、範疇理論和神經科學的必要性，以創建能夠處理複雜情景的系統。這類架構將擴大網絡的推理能力，使其具備類似人類的能力。 未來的項目包括可能具備常識能力的AGI原生網絡。這將涉及將可用數據與情景理解結合，提高無線通信系統的效率和反應能力。 對這一整合的研究受到新機會的驅動，從而改變現有的範式。在無線技術和AI之間建立這樣的聯繫，可能預示著一次新創新的時代，讓技術像人類一樣思考和適應。 有關無線技術和人工智慧整合的常見問題 無線技術和人工智慧整合的主要目標是什麼？ 主要目標是創建模仿人類智慧的通信系統，以便在物理世界和虛擬世界之間實現更好的互動。 人工智慧如何改善新一代無線網絡？ 人工智慧可以通過實時調整資源、預測需求和自主管理網絡問題來優化網絡性能。 隨著6G和人工智慧的發展，預期的主要技術進展是什麼？ 技術進展將包括更智能的網絡，能夠更有效地處理數據，改善用戶體驗並通過更好的自主決策應對意外情況。 研究人員提出的"原生AI網絡"概念是什麼？ 原生AI網絡是一種系統，其中人工智慧直接集成到無線網絡的架構中，使系統能夠根據處理的數據進行學習和演進。 達到無線網絡中的通用人工智慧還需要克服哪些挑戰？ 挑戰包括開發能夠理解常識的算法，以及融合物理和虛擬維度，提升人工智慧系統的推理能力。 無線技術和人工智慧的整合將如何影響元宇宙的用戶體驗？ 這將能夠創造更現實的沉浸式體驗，使用戶能夠與物理世界的數字表徵進行流暢而直觀的互動。 "數字雙胞胎"在這一技術整合中扮演什麼角色？ 數字雙胞胎作為物理物體的虛擬表徵，使網絡能夠獲取現實世界的模型，並改善其學習和預測能力。 目前的無線技術能否支持這些進步？ 當前的無線技術存在限制，需要重大進展，包括處理能力和與先進人工智慧系統的整合。 我們何時可以期待在實際系統中看到這些創新？ 根據研究人員的預測，可能需要10到15年時間，才能完全運行具備通用智能的無線網絡。 將人工智慧整合到無線網絡中的倫理影響是什麼？ 倫理影響包括對自主決策的擔憂、用戶隱私的保護及負責任地監管這些技術使用的必要性。

人工智能（AI）的出现正在彻底改变全球能源格局。 技术创新 带来了前所未有的挑战，提出了有关可持续性的关键问题。 *数据中心* 推动了这场革命，但它们的能源消耗激增，加剧了生态担忧。 在技术进步和环境责任之间保持平衡 仍然是一项艰巨的任务。 *在技术部门、能源行业和决策者之间的协作战略* 是在这些动荡水域中航行的关键。 人工智能对全球电力消费的影响 数据中心的能源消费 正在以指数级增长，尤其是在人工智能（AI）兴起的背景下。到2024年，这些基础设施的电力消费已经占全球电力消费的 1.5%，约合415太瓦时（TWh）。这一增长每年以12%的速度增长，远远超过了电力需求的整体增加。 随着全球投资在2024年接近 5000亿美元 ，数据中心的发展引发了对其电力需求的担忧。国际能源署（IEA）预测，到2030年这一消费量将在现有基础上翻倍，达到近945 TWh，相当于日本目前的总电力消费。 数据中心的兴起与未来预测 美国在数据消费中占据主导地位，占全球总消费的45%，其后是中国（25%）和欧洲（15%）。在这一动态中，到2030年，美国的数据中心可能占据电力需求增长的近一半。到2035年的预测显示，情况变化极大，悲观情景预计为700 TWh，而超乐观情景则为1700 TWh。 为满足人工智能所需的能源来源 为了应对这一需求增长，需要采取多元化的 能源 实际措施。国际能源署强调了可再生能源和天然气的主导作用，同时指出小型模块化反应堆（SMR）和先进地热能等新技术的重要性。这一能源转型必须得到适当基础设施的支持，否则许多项目可能会面临重大延误。 预计到2035年，可再生能源将满足数据中心需求增长的约一半。同时，特别是在美国，天然气的使用预计将增加175 TWh，而核能，尤其是在中国、日本和美国，将继续发挥关键作用。 人工智能在能源行业转型中的作用 除了对能源的需求，人工智能在转换能源行业方面具有显著潜力。例如，在石油和天然气行业，人工智能优化了勘探、生产，甚至维护，降低了甲烷排放，并促进了关键矿物的勘探。 在电力行业，人工智能改善了对可变可再生能源的需求预测，并实现了更好的电网平衡。它能够快速检测故障，将停电时间减少30%到50%，这是一项巨大的优势。此外，智能管理可能在不需要新线路的情况下释放额外的175 GW的传输能力。 成功整合人工智能面临的挑战 尽管人工智能的前景广阔，但在其全面融入能源行业方面依然面临一些障碍。数据的访问和质量问题、需要合适的数字基础设施以及法规障碍都阻碍了其采用。网络安全显得尤为重要，它在提高防御能力的同时，也给攻击者提供了先进的攻击工具。针对公共服务的网络攻击在四年内增加了四倍。 挑战还存在于供应链上，尤其是在像镓这样的关键矿物方面，这在先进组件的设计中至关重要。供应的集中性要求我们提高警惕，尤其是在全球市场紧张的情况下。 跨行业合作作为未来之路 国际能源署总结道，技术和能源部门之间需要深入对话和协作。智能基础设施的整合和数据中心位置的优化是必不可少的。所有这些都需要操作灵活性和简化的许可流程。人工智能是一个强大的工具，可以通过优化能源系统实现显著的排放节省，但这些好处并不一定得到保证。 人工智能的利用方式将取决于其用户的选择，无论是公司、政府还是社区。国际能源署致力于提供分析和数据，以帮助制定可持续能源的未来路径。 要深入了解人工智能在能源领域的挑战，敬请查看关于 与人工智能有关的信息污染的新阈值 的文章。 关于IEA的常见问题：人工智能对全球能源部门的机遇和挑战 人工智能对全球能源消费的主要影响是什么？ 人工智能被视为全球能源消费增加的主要动力。根据国际能源署，受人工智能驱动的数据中心的电力消费预计到2030年将超过945 TWh，占全球电力需求的显著份额。 数据中心如何影响与人工智能相关的电力需求？ 数据中心消耗的电力极为惊人，典型数据中心的能耗相当于100,000个家庭的总消费。随着对这些基础设施的持续投资，它们的能源消耗自2017年以来以每年12%的速度增长，远远超过了电力需求的整体增长。 人工智能如何优化现有的能源系统？ 人工智能可以通过优化电网管理、通过更快的故障检测减少停机时间，并改善对可变可再生能源的需求预测，显著提高电力网络的效率，从而更好地整合可再生能源。 人工智能在能源部门的全面整合面临哪些挑战？ 主要挑战包括数据访问和质量问题、数字基础设施不足、限制性法规以及网络安全的担忧，使得人工智能在能源部门的全部潜力难以发挥。 可再生能源和天然气在应对因人工智能导致的能源增长中扮演什么角色？ 国际能源署指出，可再生能源和天然气将对满足数据中心日益增长的电力需求至关重要，预计可再生能源将在2035年前提供近50%的需求增长。 人工智能可能带来的技术能源发展的创新有哪些？ 人工智能有潜力加速发现新的能源技术，如先进电池、合成燃料催化剂和碳捕集材料，但在能源创新中的应用仍然远未达到生物医学等其他领域的水平。 人工智能在能源部门可能带来的网络安全风险有哪些？ 尽管人工智能可以改善抵御网络威胁的能力，但其也可能为攻击者提供先进的网络攻击工具。过去四年中，针对公用事业的攻击数量增加了三倍，这对能源基础设施的安全构成了严重担忧。 像美国和日本这样的国家如何受到与人工智能相关的能源需求增长的影响？ 特别是美国，预计电力需求将显著增加，数据中心将在2030年前占据需求增长的近一半。在日本，这可能占该国总电力需求的超过一半。

計算機代碼的安全性正經歷前所未有的變革。 大型語言模型，或稱為LLM，提供了迷人的前景，但同時也帶來了意想不到的漏洞。 *一種令人擔憂的現象正在出現：虛假包的創建。* 這一風險對代碼的完整性構成了嚴重威脅，後果可能是災難性的。 *對LLM建議的錯誤解讀* 導致的錯誤可能會削弱應用程序的可靠性。 對於這些奧秘保持警惕，對於保護安全高效的軟件開發比以往任何時候都更為必要。 大型語言模型，通常以縮寫LLM表示，引起了開發者的既 fascinated 又恐懼。 近期，喬·斯普拉克倫及其USTA的同事進行的研究揭示了一種潛在的隱患：vibe coding的做法。這種方法依賴於LLM生成所謂的“幻覺”的趨勢，即看似可信、實際上卻是錯誤的回答。 LLM的幻覺 所有LLM的用戶都知道，LLM可能會生成誤導性內容。這種現象通常被稱為gibberish，可能出現在生成的代碼中。其後果是有害的，從簡單的語法錯誤到重大安全漏洞。整合了包管理器的環境，例如Node.js的npm或Python的PiPy，特別容易受到這種影響。被誤導的代碼可能調用不存在的包，從而為潛在的攻擊開啟了大門。 LLM漏洞的利用 研究人員發現，某個精明的攻擊者可能在合適的時機針對這些虛假包。攻擊可能涉及注入惡意代碼，利用LLM生成的錯誤。這發生的可能性遠比我們想的要高。雖然CodeLlama模型被確認是最有問題的，但其他模型，如ChatGPT-4，也顯示出生成虛假包的比率超過5%。 減緩策略 研究人員研究了各種減緩策略來應對這些漏洞。一種方法是改進模型的訓練，以降低幻覺的比率，但這需要持續的監控。使用LLM時的警惕至關重要。開發者有責任確保其代碼的完整性及他們整合的庫的安全性。 對開發者社區的影響 圍繞vibe coding問題的討論在開發者中變得異常激烈。意見分歧，有人認為LLM是具有明顯好處的工具，而另一些人則將其視為“夏季實習生”的災難性角色。對安全性的擔憂在未來將無法忽視。這種編程方法帶來的挑戰為軟件開發的複雜性增添了額外維度。 展望未來 使用LLM的風險以及其生成虛假包的能力需要仔細檢查。隨著技術的發展，安全措施也必須加強。代碼管理系統必須得到改善，以確保對依賴項的嚴格分析。整合聊天機器人的窗口被認為是一個有希望的方向，以減少這些人工智能生成的明顯謊言。 對LLM進行道德和結構性監管的必要性日益緊迫。目前所做的決策將持久影響未來的軟件供應鏈安全。研究人員將繼續探索這些問題，以更好地預見潛在的濫用。 最近的研究也在這方面進行更深入的分析，探討由AI輔助的代碼建議對軟件供應鏈安全的影響。這些研究的含義無疑將提高行業內各方對新興威脅的警惕。 關於驗證氛圍的常見問題：虛假包，LLM的新安全風險？ 什麼是“vibe coding”，它如何影響LLM的編程？ “vibe coding”指的是使用LLM生成代碼，即使結果不可靠或不正確。這可能會導致代碼中的錯誤，因為LLM傾向於生成看似合理但實際上是無稽之談的代碼行。 為什麼虛假包在使用LLM時是一個重要的安全風險？ LLM生成的虛假包可能調用不存在的庫或模塊，這是一個風險，因為攻擊者可能利用這一漏洞向程序中注入惡意代碼。 我如何識別由LLM生成的虛假包？ 在使用任何包之前，檢查包名、查閱文檔並進行在線搜索以確定包的合法性是至關重要的。包檢查工具也可以幫助識別虛假包。 我可以采取什麼減緩措施以避免虛假包？ 使用可靠的包管理器、系統地驗證LLM生成的代碼、進行細緻的代碼審查可以減少惡意虛假包的注入風險。 哪個LLM模型最有可能產生虛假包？ 研究表明，某些版本如CodeLlama在生成虛假包方面的錯誤率較高。然而，即使是最精確的模型，如ChatGPT-4，其虛假包的比率也不容忽視，超過5%。 在項目中使用虛假包的潛在後果是什麼？ 後果可能包括代碼錯誤、安全漏洞或應用程序中的意外行為，這可能導致數據丟失或數據洩露。 是否可能完全防止LLM生成的虛假包？ 雖然徹底消除風險是困難的，但實行良好的代碼治理、定期審查和嚴格驗證可以顯著降低問題出現的可能性。 程序員如何接受培訓以更好地應對與LLM相關的風險？ 關於最新網絡安全威脅的持續培訓、參加代碼安全性工作坊以及與其他開發人員合作分享經驗，可以提高程序員應對這些風險的能力。

人工智能与软件开发实践的交叉带来了意想不到的风险。虽然自动编码助手具有创新性，但却使开发者面临前所未有的安全威胁。虚假包名称的传播源于错误的建议，打开了恶意攻击的门户。在开发过程中的每一次安装都可能成为一个可怕的陷阱。软件供应链的后果令人警惕，要求对于由人工智能生成的行为保持高度警惕。 由人工智能驱动的代码生成工具正在彻底改变开发者设计软件的方式。这一演变伴随着威胁软件供应链安全的新风险。许多编码助手，如先进的语言模型，令人担忧地显示出幻觉的趋势，这就是建议实际上不存在的包。 安全和计算机研究人员观察到，这些工具有时会建议虚假的包名称。最新研究显示，大约5.2 %的建议来自商业模型而与任何真实包不符，而对于开放源代码模型，这一比例高达21.7 %。这一现象对那些在没有事先验证的情况下使用这些推荐的开发者构成了重大威胁。 恶意行为者利用幻觉 恶意分子以创造虚假名称的软件包来利用这种幻觉。当人工智能推荐的代码助手重新引入这个被利用的名称作为依赖项时，安装该包可能会导致恶意软件的执行。这个过程是通过意外的助手工具的贡献来加速的，这些工具看似在验证这些虚假的包。 安全公司Socket进行的一项研究揭示了一个有趣的现象。当用户触发幻觉性提示十次时，大约有43 %的幻觉包在每次中都重现。这种复发性暗示人工智能生成的响应中存在可预测的模式，从而增加了对虚假包的依赖风险。 “slopsquatting”现象 网络安全研究人员和专家将这一形式的包名称利用称为“slopsquatting”。该术语指的是使用与常见术语相关的变体或拼写错误来欺骗开发者。Python软件基金会驻开发者Seth Michael Larson指出，尚未对因这些幻觉而尝试的安装进行量化。增加供应商的透明度将有助于对这一现象进行真实的评估。 编码实践的演变 开发者的习惯正面临显著变化。Socket的首席执行官Feross Aboukhadijeh提到“氛围编码”的趋势。开发者与人工智能工具进行互动，复制代码建议，而不一定验证其准确性。这种行为可能导致偏见推荐的整合，从而危害最终产品的质量和安全。 已经提出了具体的恶意包示例，例如npm利用一个合法名称同时隐藏漏洞。这些冒充者通常表面上具有误导性，配备了现实的README、伪造的GitHub存储库，甚至是宣称其真实性的可疑博客。这些伎俩使得开发者在忙碌的情况下更难检测到此类威胁。 后果与解决方案 最近的发展突显出危险：一月份的一起事件显示Google的人工智能建议了一个模仿合法包的恶意包。这类建议的后果可能是灾难性的，使攻击者能够利用安全漏洞。利用人工智能工具创建大量的“slopsquatting”包是一种日益普遍的策略，正如一个名为“Iain”的恶意行为者的案例所示。 Python软件基金会持续采取措施以降低恶意软件的风险，包括实施API以报告恶意软件并改善slopsquatting的检测。PyPI用户与包管理者必须保持高度警觉，并在安装前验证包的完整性。 实现安全开发实践需要回归手动核实命名，并在组织内部建立自主系统。实施关于PyPI的包子集亦可能成为应对当前威胁和预防软件创建过程偏差的前瞻性策略。 帮助栏目 人工智能代码建议带来的主要威胁是什么？ 人工智能的代码建议可能引入不存在的包名称，这可能在攻击者在开发周期中利用这些名称时导致恶意软件的安装。 开发者如何保护自己免受人工智能幻觉带来的风险？ 开发者应始终验证人工智能建议的包是否存在，使用可靠的包注册并在安装前验证提供的信息。 “slopsquatting”现象为何让开发者感到担忧？ “slopsquatting”构成了巨大的风险，因为它涉及创建类似于流行包名称的恶意包，误导匆忙的开发者，增加安装恶意软件的可能性。 “氛围编码”现象及其对安全的影响是什么？ “氛围编码”发生在开发者在没有验证的情况下应用人工智能的代码建议。这可能导致使用易受攻击的代码或虚假包，使项目面临安全漏洞。 潜在恶意包的警示信号是什么？ 这些信号包括缺乏文档、不清晰的README、缺乏在GitHub等受尊重平台上的存储库，以及意外安装失败。 人工智能的幻觉可能促进哪些类型的攻击？ 人工智能的幻觉可以促进拼写欺诈和引入恶意后门的攻击，从而增加与软件供应链相关的风险。 企业如何利用人工智能工具改善软件供应链的安全性？ 企业应整合安全工具，以分析和验证软件依赖性，同时培训开发者认知与人工智能建议相关的风险。 像PyPI这样的包管理平台是否采取措施来应对这些风险？ 是的，目前正在进行减少包滥用的努力，包括实施恶意软件报告API和改善拼写欺诈检测的合作。 人工智能供应商的透明度在应对这些威胁中有多重要？ 人工智能供应商的透明度对于理解和量化与代码建议相关的风险至关重要，并使用户能够在安装包时做出明智的决策。 ...

對於人工智能生成的動作人偶的熱潮引發了社會和環境問題的擔憂。 這項技術的能源影響 不容小覷，因為數據中心消耗大量資源。與 個人數據保護 和版權相關的問題急需關注，促使人們質疑這些創造的倫理。最後，這種個性化的表面快感 隱藏著潛在的有害副作用，值得仔細研究。 新興趨勢 人工智能生成的動作人偶 在社交媒體上的受歡迎程度迅速上升。用戶和影響者利用如 ChatGPT 和 Copilot 這類工具來創建他們自己的迷你版本。通過這一現象，消費者重塑自己的形象，參與一種越來越沉浸的數字文化。 可及的運作方式 這些動作人偶的創造機制基於用戶提供的具體指示。一張簡單的照片，加上明確的文本指令，使人工智能工具能生成個性化的表現。這些請求的性質，從所需的配件到顏色選擇，直接影響最終結果的質量。 風險與擔憂 儘管這種趨勢看似迷人，卻有聲音警告其環境和倫理上的影響。越來越多的專家指出，這些工具消耗了相當可觀的能量。根據教授 Gina Neff 的說法，這些系統可能會「在一年內消耗的能量比117個國家還多」。其他擔憂涉及數據使用，特別是未經賠償而利用受版權保護的元素以供圖像生成。 對內容創作的影響 這些圖像生成器的易用性導致社交媒體上類似內容的激增。社交媒體分析師 Jasmine Enberg 指出，「人工智能使內容的快速創作變得更加容易」，因此可能會使我們的動態消息過載。然而，這種過度可能會使用戶感到沮喪，對新的趨勢迅速失去興趣。 責任問題 這些工具的趣味性隱藏著對新興技術的 社會責任 的迫切反思需求。生態危機和隱私問題引發了對這些虛擬創作真正價值的質疑。專家呼籲對使用這種技術進行深入思考，該技術雖然娛樂性強，但可能會產生廣泛的影響。 面對不確定的未來 ChatGPT 動作人偶代表了更廣泛的技術發展的某個面向。對人工智能的熱情伴隨著對其影響的日益認識。對於這些技術的道德和負責任使用的探索如今已經與其採用密切相關。 受到倫理辯論威脅的趨勢 創作者和用戶必須在個性化的吸引力和他們選擇的影響之間導航。每個生成的圖像都引發了對我們與人工智能關係以及其在我們生活最個人方面的角色的更大反思。 進一步探索 有關這些問題的更多思考可在各種關於人工智能的文章和報告中找到。對於 責任 和人工智能的影響，以及 DeepSeek 等創新的關注，需要持續關注，以便對未來有更清晰的視野。 常見問題解答 與使用...

Claude AI 确立了自己在人工智能领域的重要地位。Anthropic 的每月 200$ 订阅方案旨在与 ChatGPT 进行竞争，表明了与行业巨头抗衡的坚定意图。这个价格，远高于每月 17$ 的 Pro 套餐，承诺为专业人士提供无与伦比的性能。 订阅者将享受请求数量的指数增长、首发的新功能和优先处理。面对日益激烈的竞争，这些优势可能会改变当前人工智能的动态。 Anthropic 的 Max 订阅介绍 Anthropic，Claude AI 的创建者，最近推出了一种名为Max的每月订阅计划。该订阅显然高于传统提供的Pro 选项，后者通常为每月 17 $. 新的套餐，起价约为每月 100 $，直接旨在与 OpenAI...

Valeo，汽车行业的创新支柱，通过人工智能革新其生产。面对对其嵌入式系统所需的*代码的指数级增加*，该公司配备了如Gemini等高效工具。减少开发周期和加速更新成为了迫切需要解决的任务。这一效率的追求集中于优化人力资源，而不是取代开发人员的宝贵专业知识。因此，人工智能的结合改变了Valeo的数字化格局，带来了大胆且适应当代挑战的解决方案。 通过生成式AI提高生产力 Valeo，汽车设备行业的主要参与者，大规模整合生成式人工智能以优化其代码生产。对汽车嵌入式软件日益增长的需求，使得每天所需生成的代码的数量和质量必须增加。 Valeo的人工智能总监Cédric Merlin指出，汽车软件的增加，以及其能够持续接受更新的能力，已彻底改变了该行业。这一日益增长的压力转化为对代码行数的指数需求。同时，开发周期缩短至两年，这对代码生产提出了挑战。 与Gemini的战略合作 这家法国设备供应商坚定地选择了谷歌的Gemini作为其技术挑战的主要平台。Valeo为其9 000名系统和软件工程师中的约5 000人配备了革命性的代码助手Code Assist。该战略旨在提高开发人员的效率，而不是替代他们。 Code Assist的功能是提高开发人员的生产力，使他们能够专注于战略性任务。其结果是代码生产的增加，同时保持团队的稳定，使人工智能成为专家们不可或缺的辅助工具。 缩短开发周期 Valeo利用生成式AI简化整个软件开发过程。通过半自动化的工作流程，该公司增强了其流程，显著减少了产品的上市时间。AI代理特别在生成单元测试和检测异常方面发挥作用。 Cédric Merlin强调，人工智能不仅用于生成代码，还用于确保其稳健性。AI提供的自动修正代表了重要进展。开发人员可以接受或拒绝这些建议，从而改善验证过程。 这一模型提供了缩短的开发周期，并且能够处理越来越复杂的项目，同时符合安全和质量标准。 与底层代码相关的挑战 尽管取得了进展，但仍面临一个挑战：开发底层代码，这对于汽车行业至关重要。生成模型在Python等语言中表现出色，但在专用嵌入式代码上存在局限性。此挑战需要一种主动的方式来规避限制。 Valeo与谷歌紧密合作，细化AI模型，尤其是Gemini，以适应汽车代码的特定要求。这种微调使得AI能够在底层代码的语料库上进行训练，从而提高其效率。 战略合作伙伴关系与技术创新 Valeo还受益于与谷歌云的密切合作伙伴关系。这一联系使他们能够在技术正式上市前获取新技术。提前预测特定需求，并将解决方案调整到公司的要求，是其显著的竞争优势。 此举体现了更广泛的视角，将AI整合到各个职能中，旨在提高整体生产力。自动化与人类专业知识之间的协同，预示着将重新定义汽车行业软件开发的轮廓。 关于Valeo通过人工智能提高生产力的常见问题 Valeo如何利用生成式AI来提高其代码生产？ Valeo通过基于谷歌Gemini的Code Assist工具，主要运用生成式AI，以提高开发者的效率，并在遵守安全标准的同时生成更多的代码。 Valeo采用AI的主要好处是什么？ 采用AI使得Valeo能够缩短开发周期，产生更为稳健的代码，并更快速地适应汽车行业对复杂代码日益增长的需求。 Gemini在Valeo的发展战略中扮演什么角色？ Gemini是Valeo用来应对各类使用案例的主要生成式AI模型。它有助于提升工程师的生产力，并自动生成测试及代码修正。 Valeo如何利用AI来管理底层代码的开发？ Valeo在底层代码开发方面面临挑战，这对于汽车行业至关重要。Valeo与谷歌合作，致力于对模型进行微调，以使Gemini适应汽车代码的特定需求。 Valeo现在将哪些任务委托给AI？ Valeo的AI用于生成单元测试、代码审查和异常检测，从而使开发者能专注于更具价值的任务，如设计和验证。 Valeo是否观察到AI对其生产力的可衡量影响？ 尽管Valeo没有分享具体的生产力KPI，但公司表示，利用AI使得开发周期更快，并增强了管理复杂项目的能力。 AI如何帮助Valeo维持安全和质量标准？ 通过加强半自动化的工作流程，AI使Valeo能够生成符合安全和质量标准的代码，并通过自动干预帮助识别潜在错误。 Valeo除了Gemini还使用哪些其他AI模型？ Valeo还在不同领域使用了Claude、Llama和Mistral等模型，总是根据在Vertex AI上可用的选择，选取最适合的模型应对每一个需求。

ChatGPT 的进阶记忆革命了人机交互。 每次交流成为一幅交错着偏好和习惯的画布，从而增强个性化体验。用户将享受更为丰富的体验，但也将面临这一发展的伦理影响。 效率与隐私权之间的微妙平衡成为了一个重大挑战。对对话的广泛了解将带来难以预测的影响。 ChatGPT 的扩展记忆能力 OpenAI 最近宣布了关于 ChatGPT 记忆的重大进展。这个聊天机器人将能够保存与用户的所有交流，从而实现前所未有的个性化互动。该功能使程序能够参考以前的对话，旨在提高回应的相关性。 新功能的有限访问 目前，这项扩展记忆并不对所有用户开放。只有使用 Plus 和 Pro 版本并位于欧洲以外的用户才能受益于此。OpenAI 计划在未来几个月内进行更广泛的部署，遵循其引入新技术的惯常节奏。 对日常使用的影响 高效的个人助理 对于普通用户而言，此次更新丰富了 ChatGPT 的体验。永久记忆可以记录每个人的偏好，使聊天机器人更能预见他们的需求。因此，跟踪历史将实现响应的个性化，促进更自然和流畅的沟通。 为专业人士带来的好处 在专业环境中使用 ChatGPT 的用户也将欣赏这些新功能。适应使用环境的能力将提高交流的效率。例如，响应可以根据用户期望的语气或写作风格进行调整，从而实现更丰富的合作。 过度记忆的风险 回应的同质化 随着个性化程度的提高，出现了一种风险：即过度一致性。通过系统地根据用户的习惯和偏好回应，ChatGPT 可能变得可预测。这种可预测性有时可能限制回应的创意，偏向某些表达而牺牲了独特性。 隐私方面的关注 系统性的数据收集也提出了隐私问题。用户可能对保存的数据范围感到担忧，面对这一新现实感到不安。OpenAI 已经提供了一种选项，允许个人在其帐户设置中禁用对话记忆，从而提供对这一功能的一定控制。 ChatGPT 的未来展望 显然，ChatGPT 的增强记忆将改变用户与技术的互动方式。最终，这一演变可能重新定义我们与人工智能的关系。面临的挑战将需要特别关注，在个性化、创造力和隐私之间保持平衡。 关于 ChatGPT 记忆的常见问题 ChatGPT 如何保存我的交流细节？ ChatGPT...

網絡安全達到新的高峰。 Google 公布了一個統一的平台，整合了創新的人工智能代理。 這一科技進步旨在預防當前的威脅。 數據保護在持續演變的數字世界中成為一個絕對關注的問題。 創新與安全之間的協同關係重新定義了我們這個時代的標準。 面對這些挑戰，企業必須重新改造自己，採用堅固的解決方案來確保其韌性。 由人工智能驅動的智能工具承諾提供主動靈活的防禦，徹底改變網絡安全的格局。 Google 揭示其新的網絡安全平台 Google 最近宣布推出一個統一的平台，以加強 網絡安全。 這一舉措旨在整合能夠檢測和中和威脅的創新人工智能代理，提高效率。 通過集中網絡安全工具，Google 希望提供快速和可適應的反應來應對當今的挑戰。 高效的人工智能代理 在該平台上部署的新人工智能代理旨在實時分析網絡流量並識別可疑行為。 通過精密的算法，它們不斷從歷史數據中學習，以改善其檢測異常的能力。 面對威脅時，減少反應時間是這些科技創新的主要優勢之一。 互操作性和整合 這個平台也以其互操作性而著稱。 它可以與各種現有的安全工具和基礎設施整合。 IT 團隊因此可以獲得對威脅的綜合視圖，系統的每個元素都有助於集體防禦。 這樣的生態系統不僅能提高效率，還能簡化安全管理。 增強韌性 該平台的一個核心元素是其主動的方式，旨在增強企業面對網絡攻擊的 韌性。 平台提供的模擬場景使組織能夠測試其在危機情況下的反應能力。 這促進了反應協議的改善，並確保在事件發生時的最佳準備。 敏感數據管理 特別關注的是 敏感數據...

由人工智能所赋予的个性转变了我们与科技的关系。心理和社会风险的出现，塑造了我们对人性的认识。每一次与对话机器人的互动都在改变我们对可接受性的理解。在这些机器的友好之下，潜藏着意想不到的危险，质疑人类与模拟物之间的界限。对这一发展的治理面临伦理困境，揭示了将人工智能融入我们日常生活的复杂性。 人工智能的个性：一个悖论现象 当前的对话机器人，例如 ChatGPT 和 Gemini，几乎没有好莱坞角色如 R2-D2 或 C-3PO 的幻想感。它们的沟通依循常规标准，由研究人员精心调整的细致流程所促成。后者在某种程度上充当心理学家的角色，塑造人工智能使其既易用又令人愉悦。 这一发展引发了关于将“个性”归于这些系统的质疑。一些公司，特别是 Anthropic 的人工智能 Claude，声称其创作具备真正的个性。尽管这样说引人入胜，但引发了关于这种认知的伦理含义的问题。 人与人工智能互动的心理问题 其中一个主要问题在于我们天生倾向于建立人际联系，即使是与无生命的物体。20 世纪 60 至 80 年代的信息技术研究显示，许多用户会将人性特征赋予他们的设备。用户界面，尤其是 Mac 计算机的界面，通过采用视觉隐喻，从中受益匪浅。这种方法促进了情感交流，但也可能轻易变得有问题。 对社会规范的影响 将个性赋予人工智能可能会在我们对社会规范的认知中引发微妙的变化。个性化的沟通有时会产生对机器的情感联系，这可能改变我们对社会上可接受标准的评估。这种现象可能会改变人类互动的本质，挑战人性与科技之间的界限。 认识论的后果 此外，能够越来越人性化交流的人工智能的崛起，质疑了我们对人际关系的理解。当这些技术变得更加复杂时，具有什么样的认识论影响？如果人工智能能够显示我们通常与人类行为相关的行为，它是否真的能够理解我们的情感？ 使用人工智能的风险 面临的主要风险在于将人际互动的真实感和人工智能提供的互动作混淆。人工智能的用户必须意识到这种二元性，以保持人际互动的本质。对这些技术的过度依赖还可能导致人际关系的贫化。对机器表现出屈从行为的危险依旧是一个值得关注的问题。 未来展望与伦理 未来技术的发展是既令人期待又令人担忧的。微软等公司的人工智能的进步，尤其是具备深入推理进行研究和分析的能力，更加突出这些忧虑。将个性赋予人工智能的伦理讨论必须在公共辩论中成为优先事项，以铺就一条尊重我们人类价值观的科技未来之路。 关于这些技术在敏感领域（如数字哀悼）的影响，提出了许多重要问题。制定明确的监管政策对于规范这些创新并确保负责任的使用变得至关重要。 关于赋予人工智能个性的常见问题：问题与风险 什么是赋予人工智能个性？ 赋予人工智能个性是指用户倾向于将这些系统视为具有人格特质、情感或人类行为的趋势，通常是由于其友好和引人入胜的互动能力。 与赋予人工智能个性相关的主要问题是什么？ 主要问题包括用户期望的改变、对这些系统可能产生的过度依赖、对人际关系的影响，以及关于这些人工智能如何与用户互动的伦理保障的必要性。 赋予人工智能个性会如何影响用户的行为？ 这种赋予可能使用户更信任并倾向于将人性化视作互动，从而改变他们的行为，导致依赖，或在社交互动方面扭曲他们对现实的认知。 与被视为具有人格的人工智能相关的伦理风险是什么？ 伦理风险包括用户的自主权问题，可能导致对真实人际互动的麻木感，以及有关对话接口可能在情感上操控用户的担忧。 开发人员如何管理他们的人工智能系统中的个性感知？ 开发人员应采取负责任的方法，确保人工智能被设计为告知用户它们不具备意识或情感，同时保持易用性和透明度之间的平衡。 根据用户，人工智能的个性如何衡量？ 没有标准化的衡量方式，但研究表明，许多用户根据人工智能的互动方式、理解上下文的能力和沟通风格来赋予其个性。 赋予人工智能个性可能如何影响我们的社会行为？ 这可能引发我们社会动力学的变化，尤其是减少直接人际互动、增加孤独感或对科技的日益依赖以进行个人互动。 与个性化人工智能互动的心理影响有什么？ 心理影响可能包括对人工智能的连接或依恋感，以及对人类与机器之间界限的困惑，这可能影响用户的社交关系。

OpenAI 正面对伊隆·马斯克的法律风波，后者指控其一系列非法行为。这场历史性的对抗揭示了快速变化的科技领域内有关骚扰和操控的指控。作为OpenAI的联合创始人，马斯克控诉公司偏离了其最初的人道使命，转而追求利润。在人工智能的利益变得至关重要之际，双方之间的个人冲突为这起案件增添了一层复杂性。原定于 2026 年的审判结果可能会重新定义 OpenAI 的未来及其在以 IA 为主导的未来面临的挑战。 OpenAI 与伊隆·马斯克之间冲突的背景 OpenAI 是由伊隆·马斯克和山姆·奥特曼于 2015 年共同创办的公司，现面临亿万富翁提出的骚扰指控。这一争端源于组织向盈利模式的复杂转型，引发了两位联合创始人之间的冲突。马斯克指控OpenAI以追求利润为重，背弃了其最初的使命。 马斯克的指控 一年前，马斯克对OpenAI提起诉讼，控诉该公司偏离其创始价值观。他认为，成立旨在从包括微软在内的投资者那里筹集资金的盈利子公司，违反了其安全与人类进步的理想。尽管他在六月份放弃了此案，但马斯克在八月份的重返举动重燃了紧张局势。 有争议的收购提议 在二月份，马斯克提出以 974 亿美元收购 OpenAI。这一提议立即被奥特曼拒绝。奥特曼的拒绝伴随着在X平台上的尖锐回应，反而提出以 97.4 亿美元收购推特，目前已更名为X。马斯克于2022年以440亿美元收购推特。 OpenAI 的辩护 OpenAI 反击，向加州法院提交了法律文件。该公司指控马斯克使用不当手段，包括诋毁性活动和无根据的法律请求。在声明中，OpenAI强调马斯克试图通过各种方式损害其利益。 OpenAI 的法律请求 OpenAI的律师要求法庭命令马斯克停止任何非法行为，并为他造成的损害负责。该公司态度坚定，决心维护自身的完整性，并保护其开发安全和有益于人类的人工智能的使命。 OpenAI 的演变及重组的影响 自从转向盈利模式以来，OpenAI已成功筹集了大量资金，特别是 400 亿美元，使公司的估值达到 3000...

私人人工智能的謎題在數字時代提出了根本的挑戰。對語言模型日益增長的依賴暴露了數據安全的脆弱性。熵的管理，常常被忽視，對於保證人工智能系統的完整性至關重要。 該領域的最新進展強調了重新審視傳統架構的必要性，以達到最佳和安全的結果。以*熵*為中心的方式提供了迷人的見解，使效率和隱私得以和諧共存。通過這一探索，設計能夠在滿足各種應用性能需求的同時，保護用戶隱私的語言模型成為可能。 語言模型與隱私問題 大型語言模型（LLMs）已成為無處不在的工具，擁有巨大的潛力。它們的應用範圍從聊天機器人到代碼生成，改變了我們與技術的互動。然而，這些人工智能系統的興起引發了對隱私和數據安全的重要關切。 按目前的邏輯，這些模型主要依賴於專有架構，這些架構通常托管在雲端。問題依然存在：如何在不危及敏感信息的情況下利用人工智能的力量？來自纽约大学网络安全中心的博士生南丹·庫馬·賈（Nandan Kumar Jha）和助理教授布蘭登·瑞根（Brandon Reagen）的一項最新研究提出了一種新的方法，旨在加強人工智能的安全性。 人工智能中的隱私悖論 大多數與人工智能模型的互動都是通過雲進行的，這顯示了在隱私方面的潛在風險。雖然用戶數據在傳輸過程中是加密的，但在處理時通常會被解密，從而暴露敏感信息。計算之巧妙必須面對這一矛盾：設計私人LLM以維持模型功能而不妥協安全性。 重新定義模型架構 組織必須重新思考人工智能模型的架構，使其既私密又高效。非線性，作為神經網絡的基本元素，能夠通過捕捉複雜模式來實現有效學習。賈明確指出：“非線性是神經網絡的生命源泉。” 私密推理研究旨在使模型能夠直接對加密數據進行操作。然而，這種方法會引入大量的計算成本，使實際實施變得更為複雜。儘管加密能保護隱私，但也導致延遲和能源消耗的增加，這是採用的主要障礙。 神經網絡中熵的挑戰 賈和瑞根的工作專注於人工智能模型中的非線性轉換，探討它們對熵的影響。非線性函數，如與注意力相關的函數，深刻影響著模型中的信息處理。他們的研究揭示了兩種在去除非線性時的失效模式：深層的熵崩潰和淺層的熵過載。 這些觀察代表了重要的進展，表明熵可能是設計功能模型的關鍵。適當的熵管理可能有助於解決這些弱點並促進堅固架構的形成。 朝著由熵引導的新注意力機制 研究人員引入了一種由熵引導的注意力機制，能夠動態調節模型內部的資訊流。正則化熵和適合私有計算的正則化是開發的兩種新技術。這些方法控制過多的信息流同時穩定學習，並保護數據隱私。 通過策略性地調節注意力分佈的熵，他們的方法確保注意力權重保持顯著，避免劣質模式。這在保持模型對隱私需求的尊重的同時，最大化了模型的效率，並保持了泛化能力。 私人人工智能的創新視角 這個團隊的工作在信息理論和架構設計之間架起了一座橋樑，確立了熵作為設計原則。其實現已經開源，邀請研究人員試驗這一創新方法。 隨著隱私問題的重新思考，人工智能領域的顯著進展正在顯現。私人語言模型將能與計算效率並行，滿足日益增長的數據安全需求。 相關鏈接 要深入了解這些主題： 關於語言模型的文章, 新計算架構, 機器學習優化, 語言模型分析。 有關私有人工智能及加密模型的常見問題 什麼是熵，它在安全語言模型中的作用是什麼？ 熵測量系統中信息的不確定性。在安全語言模型的上下文中，它在調節信息流以維護隱私的同時保持模型效率方面起著至關重要的作用。 語言模型如何處理加密數據？ 私人語言模型使用私密推理技術，讓其能夠直接在加密數據上進行操作，保證在處理過程中，無論是用戶還是模型提供者都不會訪問原始數據。 使用熵在私人模型中有哪些主要挑戰？ 主要挑戰包括由於加密方法而導致的計算成本高和執行複雜性，這可能會導致延遲增加和能源消耗高。 非線性缺失如何影響語言模型中的熵？ 在缺少非線性的情況下，某些語言模型層可能不會保留有用信息，導致性能下降和訓練不穩定。 什麼是熵引導的注意力？ 這是一種創新的方法，能夠動態調整變壓器模型中的信息流，允許在通過調節熵來保護隱私的同時保持功能性。 研究人員如何提高大型語言模型的安全性和效率？ 研究人員提出了如熵正則化和適合私密推理的正則化等技術，以便穩定訓練，而不妥協隱私保護。 熵對於私人人工智能設計有何好處？ 作為設計原則的熵有助於定義模型如何高效運行，同時保護用戶隱私，使人工智能能夠在實際應用中更加實用。 這項研究的結果是否公開？ 是的，研究人員將其實現開源，使其他研究人員和開發者能夠測試和實驗這一熵引導的方法。