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游戏支持开发者Keywords Studios曾尝试仅使用人工智能（AI）来创建一款游戏，但最终失败，因为该技术无法取代人类的才能。在其最新的财务收益报告中，Keywords透露他们使用了Gen AI在六个月的时间内开发了一款2D游戏。虽然这个项目展示了AI在游戏开发过程中的增强能力，但同时也凸显了它的局限性。 该AI工具识别了400多种工具，并评估和利用了那些潜力最大的工具。然而，这个项目最终需要七家不同的游戏开发工作室的参与，因为AI无法取代人类开发者的专业知识。Keywords承认，只有通过领域内熟练的专业人士，利用AI作为创意过程中的强大工具，才能实现最佳结果和质量。 通过这个实验开发的游戏不会向公众发布，因为它纯粹是一个研究项目。Keywords没有提供关于他们所创建的特定类型的2D游戏的进一步细节。作为全球领先的外包工作室之一，Keywords曾参与开发过《大神之门3》，《塞尔达传说：王国之泪》和《阿兰·韦克2》等知名游戏。 视频游戏与人工智能之间的关系一直很复杂，围绕其实施存在争议。备受欢迎的射击游戏《决赛》的开发者Embark Studios因使用AI配音而受到批评。然而，他们明确表示，他们的目标并不是完全淘汰演员，而是利用录制音频和AI生成的文本转语音工具的组合。 几位视频游戏配音演员对AI生成的内容表示担忧，包括对未经他们同意使用的明确的《上古卷轴5：天际》改造和声音克隆软件。声称"猎魔人"中的主角格拉特的Doug Cockle对AI在游戏行业中不断增长的存在感到谨慎和沮丧，并称其既是"不可避免的"又是"危险的"。有趣的是，《猎魔人》系列的开发工作室CD Projekt Red曾使用AI进行配音，但仅仅是在得到演员家人允许的情况下，用以替代已故的演员的声音。 总之，Keywords Studios仅使用AI开发游戏的实验凸显了该技术的局限性，强调了游戏开发过程中人类专业知识的重要性。
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伊利亚·苏茨克弗接任安全超级智能领导职位，应对人工智能人才竞争
Ilya Sutskever 已接任他于2024年创立的人工智能创业公司 Safe Superintelligence（SSI）的领导职位。此次交接发生在前任CEO Daniel Gross离职加入Meta Platforms（Meta）负责其人工智能产品部门之后。Gross 转投 Meta，凸显科技行业在争夺顶尖AI人才方面的激烈竞争，彰显公司间在推动人工智能技术发展上的激烈竞赛。Meta之前对收购SSI表现出浓厚兴趣，后者曾被估值高达320亿美元。尽管有来自多家科技巨头的收购意向，Sutskever 坚定地强调SSI的独立性及其致力于开发安全的超级智能AI技术，突显公司专注于道德和受控的AI发展。 去年，Safe Superintelligence 成功筹集了10亿美元的资金，以实现其开发先进、安全AI系统的愿景。这一强劲的资金支持展现了投资者对公司使命的高度信心以及其在AI创新方面的巨大潜力。 在领导岗位上具有丰富经验的Ilya Sutskever，曾是领先的AI研究机构OpenAI的首席科学家和联合创始人。他的经历包括应对AI社区中的复杂挑战，尤其是在2023年引发争议的OpenAI CEO Sam Altman的解雇与复聘之后，Sutskever选择离开OpenAI。 在Sutskever的引领下，Safe Superintelligence有望持续推动AI研究的前沿，同时高度重视安全与伦理问题。公司致力于在安全、负责任的方式下开发超级智能AI，以应对公众对于高端AI系统潜在风险的担忧日益增加。 目前，AI行业正处于迅速发展和激烈竞争的阶段，各家公司为争夺顶尖人才和在快速演变的技术格局中占据战略制高点而奋力角逐。像Daniel Gross转投Meta，以及Meta试图收购诸如SSI等有潜力的创业公司的努力，都彰显了AI研发中激烈的博弈和高风险。 SSI决定保持独立，抗拒被收购，反映出越来越多的AI创业公司希望保护其创新文化和专注的研究方向，而非被大公司吞并。这种独立性可能赋予公司更大的灵活性，促使其专注于实现长期的目标，即安全的超级智能。 SSI获得的大额融资显示出投资者对具备雄心目标的AI项目的热情日益高涨。投资者逐渐认识到超级智能AI的变革潜力，以及确保其负责任发展的重要性。 随着AI技术在各行各业的深度融合，像Safe Superintelligence这样的领导者的策略与行动，将在塑造行业未来方面发挥关键作用。Sutskever在SSI的领导，标志着在推动车载创新与安全平衡方面的一个重要转折点。 总体而言，AI行业仍在快速演变，伴随着领导层变动、重大资金投入和企业战略调整，展现出全球对AI突破的极大关注。在Sutskever的带领下，Safe Superintelligence 坚持在前沿，致力于推动兼顾能力与安全的创新发展。
“世界超级计算机”：Nexus 激活面向人工智能的区块链最终测试网
本段内容来自0xResearch通讯订阅以获取完整版。 Nexus正将自己定位为“全球超级计算机”。其Layer 1（L1）区块链平台展示了其雄心壮志，在完成测试网阶段后，计划于今年晚些时候上线主网。 任何人都可以轻松通过任何设备，仅需几次点击加入网络，贡献算力，共同建立Nexus所称的“可验证的世界”。 那么什么叫“世界超级计算机”呢？据CEO兼创始人丹尼尔·马林（Daniel Marin）介绍，这是一个新颖的概念： “我们的目标是打造史上最大分布式计算系统，”马林向Blockworks解释道，“因为我们希望汇聚算力，开发具有新架构的区块链。” Nexus将其他先进区块链的成熟思想整合到一个具有鲜明观点的Layer 1中。 类似于Mina Protocol，Nexus旨在将所有区块链状态压缩成一个简洁的证明。然而，Mina利用递归SNARK提供常量大小的证明，Nexus则采用RISC-V架构的zkVM，能够处理更复杂的任务，如AI推断。其选择基于RISC-V的zkVM类似于RISC Zero的技术，允许用Rust编写的通用代码被可验证地证明，但Nexus将该虚拟机原生集成到自身链中，而非作为单独的服务层。未来，以太坊或许也会采用类似方案。 在数据可用性方面，Nexus计划的采样方法与Celestia的模块化DA模型类似。其共识机制正从CometBFT（曾用名Tendermint）逐步演进至HotStuff-2，使其更像Aptos或Sui。这些协议提供快速最终性，在Nexus的设计中，协助协调全球分布式的证明任务。 Nexus将去中心化计算云直接嵌入其L1中，将每台连接设备变成一个由增量可验证计算（IVC）机器驱动的可验证计算机集群。这个虚拟机为每个计算步骤生成简洁证明，通过DAG风格的方法传播这些证明，并将它们整合成单一的“通用证明”。Nexus采用的是Stwo（Circle STARK）证明器。 虽然充满技术术语，但主要的结论是，这样的设计在理论上实现了水平扩展，即新增节点会提升网络的吞吐能力。 在密码学方面，Nexus借助了如Jens Groth和Michel Abdalla等顶级专家的贡献，增强了其在零知识和区块链研究方面的权威性。 这不仅仅是理论。上周，Nexus推出了其第三个也是最后一个测试网，目标是在第三季度上线主网。 据Nexus的区块浏览器显示，目前测试网上有超过210万独立用户，Sybils（伪装用户）检测确保了数据的完整性。目前，约有4000个活跃账户。 对马林来说，Nexus的目标是突破区块链的局限性“因为现在几乎不可能构建任何有意义的应用程序。” 他表示：“我们从一开始就假设，在区块链或zkVM上编码，应该与在自己电脑上编码没有区别。” 该协议优先考虑速度，而非完全的去中心化。 “我们希望最终实现去中心化，但目前还不是，实际上，我们几乎相反，”马林补充道，“这是一个哲学立场，可能会让一些人不满。” 近期，Nexus计划每季度发布一次新版本，目标是成为AI时代的基础设施支柱。 “我们希望用户会觉得，‘哇，我们在塑造未来。我们是一个社区和网络的一部分。我能在生态系统中看到其他应用，完成任务，享受乐趣’，”马林总结说。 保持关注最新动态——订阅Blockworks通讯，第一时间获取资讯。
科技行业与五角大楼合作增强人工智能能力
在全球局势动荡加剧和人工智能（AI）战略意义不断增强的背景下，美国科技行业与五角大楼的合作正日益加强。这一新的合作关系，在很大程度上由特朗普政府时期启动的国防支出和现代化努力所塑造，标志着一个关键转折点，领先的AI公司积极寻求与国防部（DoD）签订合同。OpenAI、谷歌（Google）和Anthropic等行业领军企业走在最前列，将其创新技术与政府的国防目标结合起来，巩固对国家安全的承诺。 其中一项创新发展是任命Meta、OpenAI和Palantir的科技高管为陆军预备役新单位的中校，旨在让硅谷的专业知识更直接地融入军事行动。OpenAI最近获得五角大楼2亿美元的合同，开发先进的AI能力，进一步彰显国防部门对利用尖端AI技术的关注，以及私营企业在国家防务中日益增长的参与度。 这种趋势反映了自二战以来科技与国防联盟的历史性模式，二者始终共同发展。然而，今天的局势因AI的快速进步和对现代战争及安全的变革性影响而具有不同寻常的特点。 在地缘政治方面，OpenAI警告中国的智谱（Zhipu）AI游说行动，旨在推动中国AI系统在 developing countries的应用，凸显全球范围内竞争的激烈。中国试图扩大在发展中国家的AI影响力，表明技术统治的竞争正在升温，涉及战略联盟和全球影响的博弈。 在国内，AI的普及也在加快。报告显示，约八分之一的工人在每月都在使用AI工具，反映出行业间的广泛融合。这一快速创新带来了高度竞争的市场，但也伴随着挑战，例如AI模型的生命周期较短，快速被新技术取代。 同时，法律和环境问题也逐渐浮现。一些关于AI相关版权纠纷的法律判决为行业带来一定的明确性，但对于AI数据中心巨大的能源消耗和碳足迹的担忧也不断增加，引发对可持续实践的呼声。 总体来看，科技、国防与地缘政治的融合日益明显，AI正在重塑全球力量格局。硅谷与五角大楼的联盟既是战略需要，也是利用AI潜力保障国家安全的良机。同时，美中等超级大国之间的竞争凸显了技术霸权在21世纪地缘战略中的重要性。 这种AI在防务和国际关系中的深度融合，标志着新阶段的到来，创新已与战略目标密不可分。随着AI渗透军事、经济和政治领域，各国的全球权力格局必将由这一领域的进展决定性地塑造。政策制定者、科技领袖和军事策略专家必须巧妙应对这一不断变化的形势，以获取国家安全与全球影响的优势。 总之，特朗普政府与五角大楼之间不断加深的合作，凸显了AI在现代国防战略和地缘政治竞争中的关键作用。随着科技巨头融入军事体系，重大AI合同的签订、劳动力趋势的变化以及全球竞争的加剧，AI发展已成为国际安全与科技创新融合的关键前沿。
稳定币的潜力与推广挑战
稳定币被广泛认为是全球支付的一项变革性创新，承诺实现快速、低成本且透明的交易，有望彻底改变跨境资金转移。这些数字资产通常与美元或其他法定货币等稳定储备挂钩，旨在保持价值稳定，解决比特币或以太坊等加密货币的价格波动问题。它们的吸引力在于融合了数字货币的优势与传统货币的稳定性，有可能实现前所未有的国际支付、汇款和数字商务的无缝操作。 尽管前景乐观，但稳定币在加密货币交易之外的实际应用仍然有限。虽然它们已在交易所和数字资产交易中占据一定位置，但在日常商务和更广泛的金融服务中的应用尚未达到预期。这种保守的采纳受到多个因素影响，包括监管不确定性、与现有金融系统集成的挑战以及来自成熟支付方式的竞争。 投资银行如高盛预测，稳定币市场将保持高速增长，预计其总市值在五年内可能超过1万亿美元。这一预测彰显了金融界对稳定币潜在规模和影响力的高度兴趣与信心。随着新项目不断涌现，以及区块链开发者与传统金融机构之间合作的增加，稳定币生态系统的快速发展也进一步推升了对未来的乐观预期。 然而，尽管前景看好，仍有多重挑战阻碍更广泛的采用。其中一个主要问题是，稳定币的收益率相较其他投资选择较低，降低了其对零售和机构投资者的吸引力。此外，许多经济体持续的高通胀侵蚀了基础法定资产的购买力和稳定性，复杂化了以法币为锚的稳定币的价值主张。 基础设施问题也依然存在。支持广泛使用稳定币的技术和运营体系——如可靠的数字钱包、可扩展的区块链网络和安全的监管框架——在许多地区仍未完善。没有坚实的基础设施，稳定币难以提供实现大规模用户接受所需的流畅体验。 此外，传统的金融科技公司和支付处理商依然提供高效且被广泛接受的替代方案，对稳定币构成激烈竞争。这些成熟系统经过数十年的发展、获得监管批准，并赢得了消费者信任，这使得稳定币在日常交易中难以取代它们。 总的来说，虽然稳定币为全球支付的未来提供了引人注目的愿景，但其成为主流还需克服一系列的复杂挑战。稳定币有望重塑金融生态系统，但要实现这一目标，需要克服经济、技术和竞争等方面的困难。行业参与者、监管机构和技术开发者的持续努力，将在未来几年内解决这些障碍，释放稳定币的变革潜力。
美国M2货币供应量接近22万亿美元
今年五月，美国的M2货币供应量达到创纪录的21
人工智能与气候变化：预测环境变迁
全球科学家越来越多地利用人工智能（AI）来增强对气候变化对不同生态系统影响的理解和预测。将AI融入气候科学标志着在分析环境数据和预测未来变化方面的重大进步。通过采用先进的AI算法，研究人员可以处理大量的历史气候记录和当前的环境变量，从而构建更为准确、详尽的模型，预测生态系统随着气候条件变化而产生的响应。 AI解决了传统气候模型所面临的挑战，如应对环境因素之间复杂的相互作用和全球气候数据的庞大规模。AI擅长在庞大的数据集中检测难以由人类发现的模式和相关性，从而提供包含温度变化、降水偏移、土壤组成、生物多样性变化以及人类活动等变量的精准气候预测。 这些由AI生成的预测对政策制定者和保护主义者极为重要，帮助他们制定有针对性的策略，以减缓气候变化带来的不利影响。准确的预测指导资源配置、保护规划和适应措施，尤其是在脆弱地区。例如，AI模型可以识别出高风险退化的生态系统，促进早期干预，保护濒危物种，维护生物多样性。 此外，AI还能预测极端天气事件的频率和严重程度，例如飓风、干旱和野火，这些都对自然和人类系统造成重大影响。提前预判使政府和组织能够加强灾害准备和应对措施，从而减少人员伤亡和经济损失。 AI的整合还推动了基于证据的决策制定，提高了研究的透明度和可重复性。随着AI模型不断从新数据中学习，它们能提供动态、最新的见解，随环境变化不断演进，为持续监测和调整提供支持，尤其是在快速变化的气候条件下至关重要。 研究人员强调跨学科合作的重要性——结合计算机科学、生态学、气象学和社会科学，确保AI模型在技术上可靠且生态和社会相关。此类合作有助于开发实用、可操作的AI工具，以满足不同利益相关者的需求。 然而，仍然存在一些挑战，包括保证数据质量和代表性，解决算法训练中可能存在的偏差，以及管理与AI应用于环境政策相关的伦理问题。科学家和政策制定者必须合作建立标准，促进负责任的AI在气候变化中的应用。 总之，将AI应用于气候变化影响的建模和预测，革新了环境科学。利用AI分析复杂的大规模数据，实现更为精准的预测，对于政策制定者和保护主义者都至关重要。这一进步支持有针对性的减缓和适应措施，提升灾害预警能力，并促进基于证据的明智决策。在应对全球气候紧迫挑战的过程中，AI成为保护生态系统和推动可持续发展的关键工具，为未来世代提供保障。
零售中的人工智能：个性化客户体验
人工智能（AI）正在深刻改变零售行业，开启了一个以个性化购物体验为核心的新时代，能够根据每个消费者的独特偏好和行为量身定制购物方式。通过使用先进的AI算法，零售商可以以极高的准确性分析海量客户数据，从而提供高度定制的产品推荐和精准的营销活动，满足每位顾客的具体喜好和需求。这一变革性技术不仅提升了客户互动，还优化了关键的运营功能，如库存管理和供应链物流。由AI驱动的系统能够更精准地预测需求趋势，确保门店在合适的时间存储合适的产品，减少浪费并降低成本。此外，AI还通过改善供应商、仓库和配送中心之间的协调效率，提升了供应链的整体运作速度，实现更快速的交付和更丰富的产品供应。 采用AI的零售商能够带来更高的客户满意度，因为个性化的互动使购物体验更具相关性和趣味性。这种定制化程度的提升加深了客户的忠诚度，让消费者感受到被理解和重视，从而促进重复购买和良好的口碑传播。此外，AI在库存和供应链管理中的应用，使零售商能够以低成本快速应对市场需求的变化，保持在激烈竞争中的优势。 尽管AI在零售行业的潜力巨大，但仍面临一些重要的挑战亟需解决。数据隐私是一个突出的问题，由于对个人信息的广泛收集和分析，涉及伦理和法律责任，尤其是在消费者同意和数据保护方面。确保AI系统的决策过程透明也至关重要，这样才能赢得客户和监管机构的信任。零售商必须确保其AI系统具有可解释性且不偏不倚，避免对任何客户群体产生不良影响。 此外，整合AI技术需要大量基础设施投资和高技能人力资源，对于规模较小的企业来说是一项挑战。持续对零售团队进行培训和技能提升，成为充分发挥AI优势的关键，同时也要保持必要的人性化服务。未来，自动化与个性化人类服务之间的平衡将成为成功零售策略的核心要素。 AI在零售行业的未来发展前景广阔，预计会持续不断地推动创新。机器学习和自然语言处理技术的进步，能够提供更深入的消费者洞察和互动能力。虚拟购物助手、增强现实试衣间和AI驱动的趋势预测等新兴应用，正不断扩大丰富购物体验的可能性。 总之，人工智能作为推动零售行业变革的强大动力，提供了实现个性化、高效和客户导向操作的工具。尽管在数据隐私、透明度和技术部署方面仍面临一些挑战，但其带来的整体潜在利益——提升客户满意度、增强忠诚度、优化库存和供应链——使AI成为零售商在激烈竞争和快速变化市场中实现成功的关键技术。双方——零售商和消费者——都能从负责任且审慎的AI创新中受益，共同塑造更直观、更富回报的购物未来。
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