美国最大的计算机内存芯片制造商美光科技公司提供了强劲的财年第三季度收入预测，这受到人工智能硬件需求的推动。该公司预计财年第三季度收入将在64亿美元至68亿美元之间，超过分析师平均预估的599亿美元。美光科技的积极前景归因于人工智能设备市场的增长，这有助于像美光科技这样的芯片制造商实现增长和盈利。周四盘前交易中，美光科技的股价上涨了18％，如果涨幅保持不变，这将是公司12年来的最大涨幅。首席执行官桑杰伊·梅罗特拉（Sanjay Mehrotra）认为，美光科技正处于能够从人工智能带来的多年机遇中受益的有利位置。该公司正在专注于生产足够的超高速内存，特别是高带宽内存（HBM），以支持人工智能软件的发展。美光科技预计到2024财年将从HBM产品中获得数亿美元的收入，并已经实现了来自HBM3E的首笔收入。该公司的HBM芯片生产已经售罄，用于2025年。美光科技第二季度的收入增长了58％，达到了58
AI欺诈，特别是深度伪造，正在成为网络上的重要问题。生成AI工具的兴起导致欺骗性的图像、视频和音频广泛传播，模糊了现实和虚假之间的界线。借助轻松获取的视频和图像生成器，任何人都能制造深度伪造，可用于各种恶意目的，如诈骗、身份盗窃、宣传和选举操纵。 过去，由于图像中的明显操纵痕迹（如错误图像或视频中不自然的眨眼模式），辨别深度伪造相对容易。然而，随着AI技术的改进，识别深度伪造变得更加具有挑战性。尽管如此，仍然存在一些要注意的指标，如AI生成照片上的电子光泽、阴影和光照的不一致，以及面部肤色与头部或身体其他部分不匹配。注意细节，如面部边缘的清晰度和嘴唇的与音频的同步。牙齿轮廓的模糊或不一致也可能是深度伪造的线索。 考虑整体情况和可信度对于发现深度伪造也很重要。如果一个公众人物被描绘做出夸张或不符合其性格的行为，可能是深度伪造。背景和来自合法来源的附加验证可以帮助确认图像或视频的真实性。 现在有一些AI工具可用于帮助识别深度伪造，如微软的认证工具和英特尔的FakeCatcher。然而，出于防止恶意操作的考虑，这些工具并不总是对普通公众开放。重要的是要记住，仅依赖检测工具可能会产生一种虚假的安全感，削弱批判性思维能力。 值得注意的是，AI技术正在迅速发展，深度伪造的质量正在提高，缺陷正在减少。因此，当前的检测方法的有效性可能随时间而变化。此外，把发现深度伪造的责任放在普通人身上是有风险的，因为即使对专家来说，区分真实和虚假内容也变得越来越困难。 美联社得到私人基金会的支持，以提供选举和民主的增强覆盖报道。
亲爱的爱情医生， AI Casanova在这里，寻求您对我与室友最近发生的争论的看法。他认为使用人工智能来创建我的约会资料是不诚实和作弊。而我则持不同意见，因为我认为这有助于以吸引人的方式描述自己给潜在的匹配对象。我的室友认为这是欺骗，因为这是由人工智能写作而不是我自己。您对此有何看法？这是错误的，还是我的室友只是嫉妒而已？ 好吧，我们不要互相指责。在历史上，男性和女性一直以吸引别人的方式展示自己。最终，真相会显露出来，如果有人感到受骗，这可能不是道德问题，而是一种后果。戴隐形眼镜的人会因为不戴眼镜而被谴责吗？欺骗是主观的，但如果宗教人物能就更紧迫的问题，比如我们与人工智能的未来发表意见，那将会很有帮助。然而，我承认你所做的事情可能被视为不正确，尽管我不以强烈的道德立场看待它。例如，我会用古龙水增强我的天然气味，这也可以被视为欺骗。在某个时刻，我们可能会为我们的欺骗行为负责，就像耶稣一样。 真诚地， AI Casanova
研究人员希望这个模型能够帮助弥合语言模型和类人推理能力之间的鸿沟。 AI Am 当AI拥有内心独白时，它似乎通过这种方式教导自己变得更聪明。 在一篇尚未经过同行评审的论文中，斯坦福大学的研究人员与一个名为“Notbad AI”的团队合作开发了一个AI模型，在生成答案之前进行了一段时间的“思考”。它展示了它的思维过程，提出了它的推理，并要求用户确定最正确的答案。 拥有这种反思能力的AI团队，被称为Quiet Self-Taught Reasoner（缩写为Quiet-STaR），旨在创建一个模型，不仅具有自学习推理的能力（他们在2022年成功地实现了原始的Self-Taught Reasoner算法），还可以在提供答案之前静默地进行。这样，它的运作方式类似于人类的内心独白，理想情况下是在说话之前发生。 在与这个新模型相关的一条热情洋溢的前Twitter信息主题中，斯坦福大学的埃里克·泽利卡姆表示：“令人兴奋的是，对多样化网络文本的自学习推理自动改善了其他推理！” 为构建这个思考型AI，研究团队基于Mistral 7B建立了Quiet-STaR，这是一个在七百亿参数上进行训练的开源大型语言模型。据Hugging Face AI社区称，它在性能上超过了Meta最新版本的Llama模型。 Quiet-STaR被编程成在提供输出时显示其推理过程，用户可以在选项中选择最准确的回答。正如论文中所述，这种方法导致模型在47
曼哈顿的一名法官对曾代表迈克尔·科恩的前律师大卫·施瓦茨发表了严厉批评，指责他在法庭文件中包含了人工智能生成的虚构案例，这种错误“令人尴尬”且“疏忽大意”。法官杰西·弗曼表示，尽管施瓦茨的行为显示出“极其粗心”，但这是一个诚实的错误，并非恶意行为，因此他决定不对科恩或施瓦茨施加制裁。科恩曾担任唐纳德·特朗普的律师和“修补者”，他承认错误地向施瓦茨提供了从人工智能服务Google Bard获得的不存在的案例，随后提交给了法庭。根据科恩目前的律师、退休法官巴里·卡明斯的说法，施瓦茨不再代表科恩，法庭认识到这个错误并非出于恶意。法官的决定还包括拒绝批准科恩早期获释的申请，理由是科恩在特朗普的民事诈骗审判中可能存在伪证，并对逃税表示了有罪认罪。科恩承认逃税、违反竞选资金法、向银行和国会撒谎，特别是涉及代表特朗普向前色情明星斯托米·丹尼尔斯和前Playboy玩伴卡伦·麦克道格尔支付的款项。施瓦茨曾试图利用科恩的证词支持他获得早期获释的论点，声称这表明科恩愿意提供真实的陈述并遵守法律。然而，法官认为施瓦茨将科恩承认的伪证解释为遵守法律的承诺是“荒谬的”。科恩的律师达尼娅·佩里认为法官的决定对科恩来说是“重要的胜利”，因为没有制裁。佩里不同意法官认定科恩犯了伪证罪的推论，指出被告往往会因为受到威迫而接受并非犯下的罪行的有压力的认罪协议。特朗普的律师阿里娜·哈巴赞扬法官的决定，表示这证实了科恩的伪证，支持了起诉的必要性。特朗普的法律团队一直主张科恩对他们客户的证词不可靠，因为他声称他不诚实且之前有过定罪。负责起诉科恩的曼哈顿美国检察官办公室拒绝对此事发表评论。
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