Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
OpenAI 收购乔尼·艾维的创业公司 改革融合人工智能的消费硬件
OpenAI是一家领先的人工智能研发与部署公司，正通过投资硬件领域，超越软件和AI模型的范畴，收购由知名设计师乔尼·艾维创立的初创企业。艾维以塑造苹果的标志性产品闻名，这一战略举措旨在开发创新的消费者设备，将AI深度融合其中，超越传统的个人电脑和智能手机。 乔尼·艾维在苹果任职期间，以极简和优雅的设计风格著称，参与了iPhone、iPad和MacBook的设计，他将与OpenAI的CEO萨姆·奥特曼密切合作。他们的合作结合了先进的AI技术与世界级的工业设计，有望引领新一代的消费电子产品。新成立的公司，命名为“io”，旨在重新构想AI在日常设备中的融合，更少关注传统智能手机，更注重具有突出摄像功能的硬件，例如高端智能耳机等先进穿戴设备。这也符合行业趋势，科技巨头们正在探索智能眼镜和增强现实（AR）技术，以打造沉浸式、智能化的体验。 这一举措反映了一种更广泛的技术潮流，即将AI嵌入实体硬件，而非只在现有设备上运行AI软件。结合艾维在产品美学与功能重塑方面的丰富经验以及OpenAI的AI技术专长，io有望通过推出智能、设计精美的产品，彻底改变消费者电子市场。对配备摄像头的设备的关注，也预示着在摄影、空间感知、手势识别以及潜在的基于AI的隐私保护方面可能的创新。 在苹果、Meta和谷歌等公司积极研发智能眼镜和AR平台的激烈竞争中，OpenAI通过io的投资彰显了其对紧密集成的AI与硬件生态系统的信念，以创造突破性的用户体验。这种融合打破了AI软件与物理设备之间的界限，使产品能够感知、理解并与周围环境进行前所未有的互动——影响范围涵盖娱乐、健康和健身等多个行业。 OpenAI收购艾维的初创企业体现了一种重视卓越设计与AI创新相结合的战略愿景。凭借这些优势，io有望引领下一波消费设备的创新浪潮，打造从根本上重新定义人机交互的产品。随着项目的推进，业界人士期待着更多关于io的产品发布和理念的深入了解。 总之，OpenAI通过收购乔尼·艾维的初创公司在AI融合消费科技方面迈出了重要一步。以AI驱动、以摄像头为核心的设备的出现，预计将在智能硬件的变革中扮演关键角色，推动个人连接、沟通及科技体验的未来发展。
Brief news summary
OpenAI 正在收购由苹果传奇设计师乔尼·艾夫创立的初创公司 "io"，旨在将艾夫的极简设计与先进的人工智能技术结合。该公司计划打造超越个人电脑和智能手机的创新消费硬件，重点关注配备摄像头的设备，如高端可穿戴设备。这一做法与过去以现有设备上的AI软件为重点的趋势形成对比，因为 io 计划重新设计硬件，以最大化AI的潜能。凭借艾夫在美学创新方面的专业知识，io 有望通过推出具有先进摄影、空间感知、手势识别和隐私保护的智能、优雅设计产品，革新市场。与苹果、Meta 和谷歌等巨头竞争，这一合作预示着AI硬件与软件将无缝集成的未来，提升用户体验，塑造下一代智能消费科技。
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
Meta首席AI科学家Yann LeCun表示，目前的AI模型缺乏四个关键的人类特质
所有的智慧生命体共有何特质？据Meta的首席AI科学家Yann LeCun所说，主要有四个关键特征。 今年早些时候，在巴黎举行的AI行动峰会期间，政治领袖和AI专家聚集一堂，共同探讨人工智能的发展。在会议上，LeCun向IBM的AI领导者Anthony Annunziata表达了他对“智能”的根本定义。 “每个动物——或者说相对聪明的动物——而且毫无疑问是人类——都具有四个本质特征，”他解释道。“它们理解物理世界、拥有持久的记忆、具备推理能力，以及规划能力，尤其是在通过层级规划实现复杂动作方面。” LeCun指出，人工智能，特别是大型语言模型（LLMs），尚未达到这个水平。要实现这些能力，就需要在训练方式上进行转变。这也解释了为何许多领先的科技公司目前都在为现有模型添加新功能，以在激烈的AI竞争中占据领导地位。 “为了理解物理世界，你可以训练一个单独的视觉系统，然后将其集成到大型语言模型中。至于记忆，你可以用检索增强生成（RAG），加入一些联想记忆，或者简单地扩大模型规模，”他说（RAG是一项由Meta开发的技术，旨在通过引入外部知识源来提升大模型的表现）。 然而，LeCun认为这些努力都只是“技巧”。 他多次谈及一种替代方法，称为基于世界的模型，这些模型以真实世界场景为训练对象，展现出超越单纯模式识别的更高认知能力。在与Annunziata的对话中，他详细阐述了这一概念。 “你从某一时间点T的世界状态出发，设想一个行动，然后世界模型预测这个行动会如何改变世界的状态，”他解释道。 但由于世界在不断变化，充满了无数难以预测的可能性，训练这种模型的唯一可行途径就是抽象化。 Meta已经在探索这一思路，推出的V-JEPA模型于今年二月向公众开放。它被描述为一种非生成式模型，通过预测视频中的缺失或遮挡段落来学习。 “核心思想不是直接在像素层面进行预测，而是训练一个系统对视频的抽象表示进行操作，使其可以在该抽象中做出预测。理想情况下，这个抽象能过滤掉那些无法预料的细节，”LeCun说。 这种方法类似于化学家为物质的基本组成建立的层级体系。 “我们创建了抽象：粒子，粒子之上是原子，然后是分子，最后是材料，”他说。“每一层都能根据任务的需要，从更底层过滤掉许多无关紧要的信息。” 本质上，这意味着我们通过构建层级体系来理解物理世界，而这也是智慧的根本所在。
主要传统金融机构将推动在Solana上的代币化努力
代币化是区块链技术的一个关键应用，受到传统金融（TradFi）行业的高度关注和大量投资。 作者：杰米·克劳利 | 编者：谢尔顿·里巴克 更新时间：2025年5月23日下午4:57 | 原文发布时间：2025年5月22日下午4:12
人工智能专门取代女性的工作
在大众市场人工智能向消费者公开不到三年的时间里，几乎每个行业的企业都纷纷抢先采用这项技术，就像反疫苗者被多层次营销计划吸引一样。 到2024年，拥有超过5000名员工的公司中，有一半以上已经在使用人工智能。对于注重成本的老板来说，人工智能承诺可以提高生产力、降低运营成本——特别是减少传统上支付给人类员工的工资。 然而，随着全球工人对由少数巨头科技公司控制的AI驱动未来感到焦虑，企业积极采用AI的趋势已经开始对就业市场产生明显影响。 由于AI，年轻的大学毕业生进入职场的数量创下历史新低，全职有薪岗位正逐渐变为零工职位，简历夸大事实的现象也变得司空见惯，就业变成了一场令人头疼的噩梦。 虽然像Marc Andreessen这样的富有科技领袖声称技术将神奇地解放我们所有人，但历史告诉我们另一个故事：技术进步往往加剧现有的不平等，而非减轻它。这一模式早在人工智能成为主流之前，像爱因斯坦和霍金这样的思想家就已观察到。 事实上，人工智能已经表现出显著的性别和种族偏见，这是由其训练数据所导致的，专家警告说，将带有偏见的软件与全球大规模推广相结合，正在助长剥削现象。 不出所料，根据联合国国际劳工组织（ILO）更新的报告，人工智能预计将扩大就业中的性别差距。 借助2023年关于AI带来的自动化风险对各类岗位的影响的预测，该报告显示，在美国等高收入国家，女性在“高度自动化潜力”岗位中的比例已上升至9
区块链协会呼吁SEC采纳灵活的加密货币监管措施
在5月2日，代表Coinbase、Ripple和Uniswap Labs等行业领先企业的区块链协会向美国证券交易委员会（SEC）提交了详细的意见意见稿，受新任主席Paul S
医疗错误仍然在危害患者，而人工智能或许能够改变这种状况。
西雅图UW医学中心的护士麻醉师约翰·维德斯潘（John Wiederspan）深知在高压手术室环境中错误如何发生，特别是在紧急情况下，肾上腺素和紧迫感促使医护人员匆忙给药。尽管持续进行患者安全措施，药物错误仍然普遍存在，据世界卫生组织统计，每20名患者中至少就有1人受到影响，美国每天大约有130万起伤害和1人死亡。药物错误常常涉及错误用药或剂量不正确。医院已采取色码标签和条码扫描等安全措施以减少失误，但错误仍在发生。 UW医学中心和华盛顿大学的麻醉学专家兼工程师凯莉·米歇尔森（Kelly Michaelsen）指出，90%的麻醉师在职业生涯中都承认曾出现过用药错误。她设想人工智能可以作为“第二只眼睛”，实时检测错误，因为大约99%的药物都集中在10至20种常用药物中。她特别关注“瓶子置换”错误，这类错误约占药物差错的20%，发生在错误的药瓶或注射器标签导致患者被注射了不正确的药物时。一例悲剧发生在范德比尔特大学医学中心，一名75岁的女性因误用麻痹剂而非镇静剂导致死亡。 为了预防此类错误，米歇尔森开发了一种嵌入摄像头的智能眼镜系统，将其集成在手术时佩戴的保护眼镜中。该系统可以扫描、读取并比对瓶子和注射器上的标签，一旦发现不匹配便向医护人员发出警示。该AI系统的研发和培训超过三年，期间获得了使用预录药物制备视频及模拟错误场景的批准，因伦理限制不能在真实患者身上故意制造错误。测试结果显示，该系统在检测瓶子置换错误方面的准确率达99
区块链三难题已破解！去中心化、安全性与可扩展性的持续追寻
截至2025年5月，区块链三难困境依然是加密货币和区块链领域的核心挑战。由以太坊联合创始人 Vitalik Buterin 提出，三难困境描述了同时实现区块链三大关键特性——去中心化、安全性和可扩展性——的难度。这一概念继续影响着区块链的发展，各方不断努力在不牺牲任何一方面的情况下寻找平衡。 **什么是区块链三难困境？** 区块链三难困境强调了开发者在构建网络时必须面对的取舍。每个组成部分都至关重要，但优化某一方面常常会牺牲其他方面： - **去中心化：** 区块链的基础原则，将控制权分散在参与者之间，而非集中在某个实体。它增强了反审查和抗失败的能力，但同时也使得达成共识更为复杂，交易速度变慢。 - **安全性：** 通过工作量证明（PoW）或权益证明（PoS）等机制，保护网络免受双重支付或操控攻击。强大的安全性可能降低速度或增加成本。 - **可扩展性：** 能在短时间内处理大量交易的能力，对于广泛应用至关重要。例如，比特币每秒只能处理约七笔交易，远远不能满足全球需求。提升可扩展性往往意味着牺牲去中心化或安全性。 三难困境表明，没有任何区块链能同时完美优化这三个方面——比如，提高可扩展性可能会使某些功能集中，削弱去中心化；优先保证安全则可能减慢交易速度，影响可扩展性。 **为什么区块链三难困境重要？** 除了技术难题外，三难困境还是阻碍区块链走向主流的根本障碍。为了与传统系统（如银行）竞争，区块链必须兼具去中心化（确保信任）、安全（防止欺诈）和可扩展性（支持全球大量交易）。在这些目标未能平衡之前，区块链的全部潜力尚未发挥出来。 这种紧张关系影响着设计选择：比特币优先强调安全性和去中心化，但可扩展性较差；一些新兴区块链则偏重于提升可扩展性，可能会牺牲去中心化，更像集中式系统。 **应对三难困境的现有努力** 到2025年，尚未有区块链完全解决三难困境，但已有许多显著的进展： - **第二层协议（Layer-2）：** 在现有区块链之上构建，用于提升可扩展性而不改变底层。一例是比特币的闪电网络，实现更快的链下交易，同时保证安全性和去中心化。 - **分片（Sharding）：** 以太坊2
基于人工智能的区块链框架，用于智能家居中通过无线传感网络和时间偏移分析进行预测性温度控制 | 科学…
区块链技术已成为增强物联网（IoT）系统安全性和隐私保护的重要解决方案，它通过去中心化存储数据和使用密码学保障交易的安全性，确保数据不可篡改并防止未授权访问。早期的研究提出了轻量级区块链框架，用于智能家居以防止外部攻击保护用户数据。智能合约进一步实现了基于预定义触发条件的设备自动化操作。然而，区块链的高计算需求和共识机制可能带来延迟，影响实时应用的效率。目前正在探索将区块链与机器学习（ML）结合，以提升6G网络的安全管理和智能城市基础设施的优化能力，从能源、交通等领域增强透明度、安全性和效率。区块链的应用也有效提升了IoT智能设备的安全性和隐私保护。 在温度预测控制方面，ML的应用逐渐增多，因其能增强系统响应速度和能源效率。ML算法分析历史室内温度、占用情况和天气数据，以预测采暖或制冷需求，实现预先调节系统。研究表明，基于ML的控制系统比被动响应系统最多可减少18%的能源消耗。这类预测系统对数据处理要求高，需安全可靠地处理实时与历史数据。边缘计算被引入，用于缓解云端处理的延迟和带宽限制，通过本地数据处理改善实时决策能力，特别适用于智能温控系统。人工智能（AI）与区块链技术的结合，大幅提升工业生产效率、运营可靠性和数据安全性。 将可解释的AI与区块链结合，能增强财务决策的透明度和信任度。利用区块链和深度学习模型的智能家居框架，在节能、安全和自动化方面实现了显著进步。结合差分隐私模型与区块链，有效保护用户数据隐私。系统如BEDS通过高效调度传感器数据，提升智能家居和车辆中的数据管理能力。借助区块链与无线传感器网络（WSNs）的协作，提升数据完整性和可靠性，创新的群体智能方法不用增加资源即可增强WSN的安全和效率。其他研究则通过先进的预测和调度技术，优化微电网运行、无线供能系统和可再生能源集成，常利用联合ML算法提高能源消耗预测的准确性。 用户信任在智能家居设备的采纳中起关键作用，影响其接受和使用意愿。研究综述涵盖AI驱动的能源管理系统，优化温控和效率，而区块链方面则关注保障数据交换的安全性。WSNs在预测温控框架中扮演核心角色，用于实时采集传感器数据，各类ML模型提升预测精度，通过对冷热系统的预判与调节实现节能。支持区块链的去中心化能源交易与智能家居的能源管理目标一致。数据聚合技术优化WSN性能，降低能耗、提升准确性。认知代理实现物联网的环境感知和自适应。创新的混合架构和基于代理的算法提升资源发现和节点定位能力，增强物联网网络的规模扩展性和安全性。 本研究的主要贡献包括：(1) 将AI与区块链结合，实现预测性温控和安全数据管理；(2) 构建结合预测调度和动态事件检测的框架；(3) 在能源效率、安全性和系统扩展性方面进行性能评估。尽管取得进展，仍存在不足：将区块链与预测ML结合用于温度控制的整合不足，限制了安全性和自适应性解决方案；许多系统还未结合预测控制与强大的数据安全措施；云端处理造成延迟和计算瓶颈影响实时响应；而能源管理方案常忽视动态定价和去中心化交易的潜力。 本文通过引入基于AI的区块链框架，整合WSNs、基于ML的预测分析和边缘计算与时序数据处理，解决上述问题。主要创新点包括：利用区块链支持的预测ML实现优化的采暖/制冷控制；通过边缘计算在本地处理数据，减少延迟，同时采用时序分析降低高峰负荷；使用先进的WSNs结合预测调度实现精准事件检测、能耗最小化；支持通过区块链的点对点能源交易，结合动态定价优化利用效率和降低成本；系统具有良好的扩展性，提升能源利用率并实现去中心化的安全管理。 在这一领域，应用多种AI/ML模型，包括：人工神经网络（ANN）与深度神经网络（DNN）用于建模复杂非线性时序，预测温度与能耗；支持向量机（SVM）进行高维数据的回归；随机森林（RF）提供稳健的集成预测；循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）专长于时间依赖的预测任务；决策树（DT）实现可解释的决策过程，用于温控优化。这些模型极大提升了空调以及暖通系统的预测精度。 问题建模方面，涵盖温度动态的热传导模型、利用ML进行未来温度与能耗的预测，以及按照用户偏好设计控温控制律。目标是在保证舒适的前提下，最小化能源消耗。引入时序分析，将非紧急计算转移到低谷时段，减轻高峰负载。区块链保证传感器数据与控制信号的安全，通过存储哈希不可变区块确保数据完整性与透明度。利用温度变化速率检测动态采暖/制冷事件，通过ML调节阈值以适应环境变化。预测调度基于历史事件模式，提前预判加热需求，实现预控和节能操作。 一项创新是在智能家居中实现基于区块链的去中心化能源交易，利用智能合约以动态价格安全交易剩余的可再生能源。通过优化WSNs中的传感器管理，减少不必要的能量消耗，同时保持有效覆盖。多个智能家居作为代理组成去中心化网络，共享能源负载，降低峰值需求。自适应控制算法利用实时反馈和学习率，最小化能耗和温差偏差。 整个系统流程包括：采集并预处理历史和实时传感数据，训练ML模型，预测温度与能耗，检测采暖/制冷事件，结合区块链实现安全、不可篡改的日志和共识机制，进行预测调度与优化，依据反馈动态调整。性能通过准确率、能耗节省、可扩展性和响应延迟进行评估。 仿真利用实测数据，涵盖多个房间的温度、能耗、散热器状态，结合室外天气信息，覆盖六个月数据。数据预处理包括插值、异常值剔除、归一化、特征提取等。训练神经网络并进行可视化，支持模型的自适应学习。 仿真显示，该系统能通过预测控制，在外部环境波动时平稳调节室内温度，显著提升温控平滑性并大幅降低能耗，运用动态调节策略和时序负载平衡实现节能优化。区块链确保数据安全，支持去中心化的能量交易和调度。ML阈值自动识别散热器开启/关闭及制冷事件，实现能效预控。与传统温控器和PID控制器相比，本系统在节能、响应速度、准确性、事件识别和数据安全方面表现出优越性。 算法复杂度分析显示，实时数据采集为O(n)，ML推理为O(d)，区块链交易处理为O(1)至O(log n)，事件检测为O(n)。存储随着传感器数量和区块链大小增加而增长。在保证数据完整的同时，平衡了计算需求与能耗优化。 总结而言，本研究提出的基于AI的区块链框架，将预测性温控、去中心化数据管理、边缘时序处理与能量交易巧妙融合，有效提升了能源利用效率、系统响应速度、用户舒适度和数据安全性，为智能家居中的温控问题提供了可信、可扩展的解决方案。
Auto-Filling SEO Website as a Gift
