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在周六上午接受KATV采访时，Patrick Dicks博士讨论了人工智能（A. I. ）的进展及其在塑造我们社会未来中的重要角色。 作为人工智能和自动化领域的专家，Dicks博士关注与A. I. 相关的工作保留和创造。他向公众保证，不必害怕引入A. I. 。 “我向他们强调了了解正在发展的技术的重要性。这项技术有可能极大地影响我们的生活，但这不仅仅是关于消除工作岗位，也包括创造新的工作岗位，”Dicks说道。 他解释说，A. I. 可能会取代一些重复性工作，例如仓库工人的工作，这些岗位每天进行单调的任务。然而，他强调A. I. 也将引发新的工作机会，因为个人需要接受培训以操作和维护这项技术。此外，有一些任务A. I. 无法独立完成。 “我希望人们记住，即使他们的工作丢失给了A. I. ，也并不意味着他们找不到新的工作。我之前提到的那些工作岗位将会被创造出来。但要保证这些岗位，个人必须接受培训和认证计划，”Dicks继续说道。 作为该领域超过20年经验的专家，Dicks博士备受同行和普通大众的尊重。 Dicks还讨论了A. I. 对新闻业、少数族裔社区和其他领域的影响。 在被问及A. I. 对像Little Rock这样的小城市的潜在影响时，他对这些地区没有得到足够的曝光、资源或资金来了解人工智能和自动化表示关切。 随着世界向A. I. 时代迈进，Dicks博士强调这项技术将会长久存在。 “理解的一个重要点是，这项技术不会消失。它只会变得越来越先进，”他说道。 完整的采访视频请参考上方。
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微软旨在提升人工智能的合作与记忆能力
微软正推动一个未来，在这个未来，来自不同公司的AI代理可以实现无缝协作，并且能保留任务特定的记忆。首席技术官凯文·斯科特强调了公司在制定行业通用标准方面的承诺，以促进多样化AI代理的高效合作。一个关键元素是模型上下文协议（MCP），这是由由谷歌支持的Anthropic公司推出的开源协议。MCP旨在构建一个相互连接的“代理网络”，类似早期互联网连接各个不同系统的方式，从而实现跨多企业的AI代理之间的顺畅沟通与协作。 微软还在探索结构化检索增强技术，以增强AI的记忆能力。这种方法可以让AI代理提取并利用用户过去交互的简洁总结，帮助它们保留相关信息，同时减少在实时处理大量数据时的计算负担。结果，AI系统变得更加经济高效、响应迅速且适合实际应用。 斯科特的愿景强调互操作性和共享标准在建立高效AI生态系统中的关键作用。通过推广如MCP这样的协议，微软希望营造一个协作环境，不论AI的来源如何，代理都能共同完成复杂任务、分享见解并持续理解用户需求。这一框架旨在加速创新、提升用户体验，并推动跨行业的新型AI驱动解决方案。 互联的代理网络概念类似于互联网对全球信息共享的变革性影响。同样，MCP也有潜力推动建立一个动态、适应性强的AI基础设施，能够应对复杂挑战并提供个性化、情境感知的服务。此外，微软的结构化检索增强技术推动了长期AI记忆管理的发展，解决了在不造成过重计算负担的情况下，保留详细交互历史的普遍难题。将交互内容浓缩成简洁的摘要，有助于保持相关上下文，并促进自然、高效的人机交流。 这一举措符合当前AI领域强调协作、可扩展性和资源效率的整体趋势。随着AI应用的多样化和扩大，标准化协议和改进的记忆管理变得愈发重要。微软的领导力表明其致力于塑造一个未来，在这个未来，AI系统不再是孤立的存在，而是互联互通的整体生态系统中的一部分。 总之，微软在行业标准（如模型上下文协议）和增强记忆技术方面的努力，标志着向合作高效的AI生态的重大迈进。通过促进不同组织间AI代理的合作，以及提升它们记忆和利用用户数据的能力，微软正为一代全新、互联、智能化且响应迅速的AI系统奠定基础，这些系统能更好地服务于各个不同的领域和用户需求。
DUSK网络将于5月21日在阿姆斯特丹参加荷兰区块链周
DUSK网络将于5月21日在阿姆斯特丹参加荷兰区块链周。该公司的首席执行官Emanuele Francioni将作为“金融的未来”主题的小组讨论嘉宾，与来自ING、ComPilotAI、Monflo和MarketVision Capital的代表共同探讨。 你可以在DUSK的官方推文中了解更多详细信息： 关于DUSK网络 Dusk Network是一个专注于提供隐私性、可编程性和数据验证功能的Layer-1区块链。 其主要目标是构建一个安全且私密的区块链平台，支持各种金融应用，包括数字资产、证券和合同。隐私是其核心优先事项，确保交易和智能合约保持机密。 Dusk Network的一个特色是其共识协议，将权益证明（PoS）与零知识证明（ZKP）相结合。这种结合实现了保密交易，同时不牺牲安全性或可扩展性。 在Dusk Network生态系统中，DUSK代币扮演着关键角色，用于激励网络参与和支持运营。它还用于支付交易费用和部署智能合约。
学生们是如何应对被指控利用人工智能作弊的指控的
在大二的几周后，莉·伯雷尔收到一则让她感到胃部一紧的通知。 她在一门必修写作课中的一项作业得了零分，这项作业占最终成绩的15%。在一则简短的通知中，她的教授怀疑她把论文（模拟的求职信）外包给了一个人工智能聊天机器人。 “我心就停了一下，”现年23岁的伯雷尔说道，她是休斯顿-市区大学的计算机科学专业学生。 然而，伯雷尔的提交并非真正由聊天机器人即时生成的。根据《纽约时报》审阅的Google文档编辑历史记录，她花了两天时间起草并多次修订该作业。尽管如此，该文件还是被来自抄袭检测公司Turnitin的一项服务标记出来，该服务旨在检测由人工智能生成的文本。 她感到十分担忧，于是提出了申诉。在向英语系主任提交一份包含时间戳截图和写作过程笔记的15页PDF后，她的成绩被恢复。 然而，这次经历让她看清了在人工智能相关作弊日益普遍的学术环境中，即使是诚实的学生也面临的风险。
香港股市自改革开放以来对比内地涨幅最大
2024年，香港股市展现出强劲的表现，明显优于中国大陆市场。恒生指数今年上涨了16
英伟达CEO：如果我今天还是个学生，我会这样利用AI更好地完成工作——“无论哪个行业”都不影响
如果英伟达CEO黄仁勋再次成为学生，他会利用生成式人工智能来打造一条成功的职业道路。 “我首先要做的事情是学习人工智能，”黄仁勋在一月的一期“巨大对话”节目中对克莉奥·阿布拉姆（Cleo Abram）说道，提到了ChatGPT、Gemini Pro和Grok等工具。 “学习如何与AI互动，就像成为一个擅长提问的人一样，”他补充说。“激发AI的潜能非常类似。你不能随便问一些随机的问题。把AI当作你的助手，要求你在提示它时具备专业性和艺术性。” 假如你是一个创业者，有人问你：“告诉我你的业务是做什么的？”你可能会觉得困惑，因为商业行为复杂，这样的宽泛问题很难给出答案。但如果他们问：“请你说明启动一个线上零售业务的第一步”，你就能提供更具体、更有用的回答。 同样的原则也适用于AI。为了提出更好的问题，作者拉扎鲁斯（Lazarus）AI提示主管凯莉·丹尼尔（Kelly Daniel）在2024年为CNBC Make It写道，将聊天机器人比作一个孩童。 “你在跟一个聪明的孩子交流，他想取悦你并遵循你的指示，”丹尼尔解释说。“但这个孩子不了解你的任务或业务的所有细节。他缺乏背景和经验，所以你需要提供这些信息。” 她建议整理你的提示，使其清晰简洁，以便AI能生成更优质的回应。将指令拆成列表或步骤，比起长段落更容易让模型理解。提供一些你想要的示例也很有帮助。 遵循丹尼尔的建议，一个强有力的提示可能像这样： 我需要在公司的年度会议上发表主题演讲。希望它听起来像比尔·盖茨在早期微软时期的风格。演讲内容应包括： - 祝贺团队在第一季度的成功。 - 表彰我们在市场和媒体策略方面取得的进步。 - 介绍新的生产力目标，并激励员工实现这些目标。 黄仁勋的观点提出时，年轻美国人目前对AI的使用仍偏低——根据哈佛研究生院、Common Sense Media和Hopelab的2024年报告，只有11%的14至22岁青少年每周使用生成式AI一两次。不过，LinkedIn的2025年工作变化报告预计，到2030年，大多数工作的技能可能会因为AI技术而发生70%的变化。 掌握AI提示技巧和提升提问能力，将在未来数年内依然具有价值，因此无论未来职业方向如何，学生们都应投入时间去培养这些技能，黄仁勋强调。 “如果我今天还是个学生，不管是数学、科学、化学还是生物——或者任何科学或专业领域——我都要问自己：‘我如何利用AI让我的工作做得更好？’”他说。 如果你正在寻找一份薪资更高、更灵活、能带来成就感的职业？可以考虑 CNBC 推出的新线上课程《开启强大职业转变，找到你热爱的工作》。专业讲师将引导你学习人脉建立、简历优化及自信转型，实现梦想职业。
Poof 是 Solana 新推出的无需编码、基于提示的区块链开发魔法。
想象一下，只需写下一句话，立即就能获得一个实时的区块链应用——无需编码，无需繁琐的设置，也无需担心钱包问题。这就是Poof的承诺，这是一个在Solana上的新开放测试版，它能在几分钟内将简单的提示转换为功能齐全的链上应用。 Poof旨在降低Web3开发的门槛，利用AI和Solana超快的基础设施，使去中心化应用（dApp）的创建变得像与ChatGPT互动一样简单。 从提示到实际部署 Poof的核心非常简单：用户输入对所期望应用的描述——无论是代币启动平台、游戏还是带打赏功能的聊天室——几秒钟内，Poof就能生成并部署一个在Solana上的实时链上应用，包含智能合约和完整的前端界面。 这种“提示到dApp”的模式实现了区块链开发的全民民主化，让几乎任何人——从对加密感兴趣的艺术家到早期创业的最小可行产品（MVP）开发者——都可以创建应用，而无需精通Solidity或复杂的开发工具。它缩短了设想应用到上线的距离。 示例：奇趣十足、趣味横生、完全链上 在测试期间，用户已开发出多种应用，从趣味实验到激励驱动的微服务： - **Tipchat**：集成SOL打赏的实时报话聊天室。 - **Flappy Bird克隆**：以目标分数游戏，赢取SOL奖励。 - **MiniBoop**：发布表情包代币，奖励早期用户。 所有这些都直接基于Solana，成为生态系统中活跃、互操作的组件，而不仅仅是原型。 Poof的战略潜力 对开发者而言 Poof大大降低了部署智能合约的复杂性和所需时间，欢迎单打独斗、试验或产品设计者，他们可能会因区块链的学习曲线而望而却步。它是一个快速试验的沙盒，促进病毒式应用的推出。 对Solana而言 Poof提升了Solana作为最用户友好智能合约平台之一的地位，强调即时部署、速度快、费用低。它还可能增强兼容性，Poof生成的合约可以与现有的DeFi和NFT基础设施进行集成。 对终端用户而言 除了应用本身，用户还能体验到更丰富的互动。例如，Tipchat和Flappy Bird克隆演示了如何通过将SOL嵌入简单的游戏或界面，轻松构建变现互动，实际上实现了区块链创造的游戏化。 dApps的“ChatGPT时刻”？ Poof借鉴生成式AI工具，提供自然语言界面：“只需说出你的需求。”就像ChatGPT实现了内容创作的民主化，Poof也有潜力让任何人都能成为Web3的构建者。门槛不仅被降低，几乎已被消除。 但这也引发重要问题：如果任何人都能轻松推出代币或应用，生态系统会受到垃圾项目和低质量产品的冲击，还是会激发基层创新？答案可能取决于Poof在管理、透明度和扩展性方面的策略。 风险与现实 尽管充满潜力，但仍存在一些担忧： - Poof如何在审核前防止恶意或不适当内容？ - 开发者能否导出或分叉Poof生成的代码？ - 长期商业模式（收费、订阅、代币经济）是什么？ - 跨链支持何时到来？还是Poof只专注于Solana？ Poof实现了几乎即时的区块链应用部署，但全部责任由用户承担，包括合法性、可靠性和安全性。这涉及AI输出、智能合约、代币经济和用户交互。Poof不控制也不担保任何内容，即使托管在其域名上的应用也不例行承担责任。它是一个强大的画布，但所有责任由创作者自行承担。 由AI生成的代码、逻辑或游戏机制等内容，都是“按现状”提供的，不保证功能、无Bug、没有偏见或漏洞。运行有缺陷的dApp会消耗用户积分，意味着探索试验虽简单，仍需付出成本。 Poof禁止诈骗、拉黑、钓鱼和滥用行为，有权移除或屏蔽有害项目，并暂停访问，即便是付费用户。它不是一个无限制的娱乐场，而是有限制和后果的空间。 总结 在技术日益抽象化的时代，Poof可能是最激进的一次：直接将意图转化为区块链执行。如果它能实现远景，Poof有望变革Web3开发。 我们用Poof尝试构建了一个简单的CryptoSlate新闻阅读器应用。流程尚算顺利，界面时尚，还轻松制作了带有“Matrix风格”动画的主题。但整合CryptoSlate的RSS源遇到困难：目前API调用不支持，提供Feed数据时，Poof因持续出现语法错误停止生成代码。 尝试发布模拟界面或添加链上打赏也都失败了。输入大规模XML Feed似乎导致系统崩溃，未来可能需要对输入字符数加以限制。 这次体验表明，虽然AI“氛围编码”结合区块链令人兴奋，但还处于早期阶段。这些示例应用虽令人期待，但问题很可能是用户操作失误。 如果感兴趣，可以自己在poof
谷歌推出Ironwood：新一代人工智能推理专用处理器
在最近的2025年谷歌云Next大会上，谷歌发布了其最新的AI硬件突破——Ironwood张量处理单元（TPU），这是其第七代，也是最先进的AI加速器，主要旨在提升对实时AI应用至关重要的推理工作负载。这款TPU应对了现代AI模型日益增长的需求，要求强大的计算能力与大规模运营效率并重。随着AI技术的飞速发展，能快速、可持续处理复杂计算的硬件变得尤为关键。Ironwood TPU通过在高性能与能源效率之间取得平衡，满足了这些需求。 Ironwood的一大亮点是其对减轻AI计算对环境影响的重视。大规模AI操作曾因高能耗和碳排放受到指责。谷歌通过优先考虑能源效率，旨在减少这些影响，推动可持续AI的发展，符合行业向环保技术转型的趋势。 Ironwood的推出彰显了谷歌在推进AI基础设施方面的坚定承诺。先进硬件是支持日益增长的AI模型规模和复杂度的必要条件，而不牺牲速度或效率。这款TPU预计将推动自然语言处理、计算机视觉以及自动决策等AI驱动领域的进步。 除了技术层面，Ironwood还代表了谷歌在AI领域保持领导地位的战略步骤，通过开发专门优化AI工作负载的自主硬件，实现软硬件的更紧密结合，提升整体性能和用户体验——尤其在医疗、金融、汽车和客户服务等行业中，AI的应用范围不断扩大。 Ironwood还可能影响更广泛的AI硬件市场，激励其他公司和云服务提供商进行创新和竞争，推动技术快速进步和成本降低。这种竞争有利于最终用户，并加快全球AI的普及。 TPU的可扩展性支持在不同基础设施中的部署——从数据中心到边缘设备，满足多样化的AI应用需求。这种扩展能力使各种规模的企业，从大型企业到初创公司，都能更好地利用AI技术，帮助实现技术的普及和行业创新。 解决能源效率和可扩展性两大挑战，是当前AI硬件发展的关键。随着模型日益复杂，计算需求呈指数增长；如果没有像Ironwood这样的创新，成本和环境影响可能变得难以承受。因此，这一突破标志着朝着更可持续的AI发展迈出了重要一步。 此次发布还突出了关注推理工作负载的AI研发趋势，这对于虚拟助手、推荐系统和自动驾驶等实时应用至关重要。Ironwood的设计优化了这些任务的性能，有望带来更快、更可靠的AI服务。 总之，谷歌在2025年云Next大会上推出的Ironwood TPU，代表了AI硬件创新的重大突破。凭借强大、可扩展且高效的加速器，谷歌巩固了其在先进AI应用推动中的领导地位。随着AI的不断发展，此类创新对于满足日益增长的计算需求、推动可持续发展具有重要意义。 这一成就也彰显了谷歌致力于建设兼具技术先进性和环境责任感的AI生态系统。Ironwood TPU有望塑造未来AI基础设施的方向，开创更多行业可能性，推动全球进入智能、更快、更绿色的AI新时代。
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