亚洲芯片股下跌，人工智能资金担忧
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全部 AI 动态
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Ricursive Intelligence押注人工智能设计的芯片以帮助解决计算危机
创始人详细介绍了他们的初创公司如何开发可以设计芯片、从每次迭代中学习并改进后续设计的人工智能，所有这些目标都是自动化和加速芯片设计过程。
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Gudea利用人工智能帮助组织在社交媒体危机爆发前预防危机
每天，世界各地的社交媒体和网站上都会展开对话。一篇看似无关紧要的帖子--无论涉及人工智能产生的错误信息、仇恨言论还是破坏性谣言--都会迅速演变成更大规模的公众争议。Gudea是一家追踪故事和谣言如何在网上传播的公司，自称是“互联网风暴追踪者”，[.]
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开源新模式：关闭以拉取请求，开放以重新混合
HN ð12·10评论
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Datalab发布了OmniParseBench：一个开放的OCR测试基准，包含16,288个通过/未通过的测试案例，可用于评估OCR解析器的性能。
Datalab发布了OmniParseBench，这是一个开放的OCR基准测试，在92种语言的2，937个页面上进行了16，288次是/否测试。每个分数都是通过率，您可以通过标签、脚本或语言进行细分。Datalab发布OmniParseBench：一个开放的OCR基准，具有16，288个通过/失败测试来审核OCR解析器的帖子首先出现在MarkTechPost
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人工智能面试官遇见人工智能面试官，混乱随之而来
HN Ÿ 5 · 0 评论
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麦肯锡正在让求职者与假人工智能客户进行激烈竞争
据《华尔街日报》报道，咨询公司麦肯锡公司将要求一些入门级候选人与客户的人工智能模拟进行10分钟的对话，作为面试过程的一部分。人工智能模拟“旨在反映麦肯锡顾问在日常工作中可能遇到的80%的场景”，[.]
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Fish Audio发布Drama 3，一款35 B开放重量MoE文本到语音模型
Fish Audio发布了Drama 3，这是一个35 B专家混合文本到语音模型，活动参数约为3B。它采用简单语言指导，涵盖83种语言，并在收入上限的社区许可证下运送开放重量。Fish Audio发布Drama 3，一个35 B开放重量MoE文本到语音模型，首先出现在MarkTechPost上。
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Anthropic第三季度收入跃升至168亿美元
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跨越门槛：OpenAI和Anthropic如何实现金融代理人的自主性和安全性
在纽约人工智能工程师，前沿实验室和金融公司探索了如何赋予代理人有用的自主权，同时控制相应的决策。
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Flock首席执行官表示，其麦克风“只能检测到枪声”--其网站说法不同
兰利发表此番言论之际，包括美国公民自由联盟在内的隐私倡导者以及担心其技术被滥用的公众对Flock的审查越来越严格。
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Epic表示其新的视频编码Epic Games Launcher比Steam更快
但Epic警告说，新的“预览”应用程序“会有一些错误”。
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八个州起诉OpenAI，称ChatGPT对孩子不安全
据路透社早些时候报道，OpenAI正面临来自美国八个州的新一波诉讼，指控该公司伤害儿童并在ChatGPT的安全性方面误导客户。这些诉讼由爱荷华州、堪萨斯州、内布拉斯加州、西弗吉尼亚州、阿肯色州、亚利桑那州、爱达荷州和蒙大拿州分别提起，指控OpenAI在[.]时非法将利润置于安全之上
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计算速度的循环实验室- Ian Quigley，Leash Bio
Leash Bio是如何成功处理DEL问题的？这项研究让所有人都受到了冲击，而他们利用这些数据来识别那些作弊的模型。为什么同样的数据也适用于让AI代理学会像化学家一样思考呢？
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Anthropic的Scion深受Mononoke的启发
HN ð215· 93 评论
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谷歌称自我改进的人工智能远未接近
谷歌工程师海顿·贝尔菲尔德（Haydn Belfield）表示，Deepmind人工智能推动的人工智能研究没有明显的加速。人工智能现在编写了超过75%的生产代码，但88%的更改仍然需要人类监督。该公司的内部综合能力指数显示稳定增长，没有突然加速。贝尔菲尔德说，自我改进的人工智能还远远不够。谷歌称自我改进的人工智能远非如此，这篇文章首先出现在The Decod
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人工智能竞赛又重新开始
上周，Anthropic和OpenAI看起来像是自己在人工智能竞赛中展开了一场，他们凭借越来越强大的模型领先，让竞争对手黯然失色。谷歌似乎远远落后，而Meta尽管花费了数十亿美元来重振其陷入困境的人工智能野心，但尚未成为一个有力的竞争者。即使是最新的[.]
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既然Charlotte.AI即将破产，那么其所有用户数据会发生什么？
纽约总检察长利蒂西亚·詹姆斯（Letitia James）透露了针对Charlotte.AI的长达数年的多州调查，他们现在寻求对通过破产程序出售的消费者数据提供保护。詹姆斯是40名两党总检察长之一，他们向Charlotte.AI破产案提交了兴趣通知，“让各方注意到[.]的监管问题
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银行现在正试图出售他们刚刚承保的人工智能数据中心债务
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随着人工智能生成的音乐充斥流媒体平台，YouTube Music推出新唱片
该标签将出现在播放器页面上，并包含完全或部分由人工智能生成的歌曲，例如参与作曲和人声的人工智能。
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YouTube在人工智能生成的歌曲上贴上新标签
YouTube正在为使用人工智能“更改或完全生成”的曲目添加“由人工智能制作”的标签，其方法与其将人工智能标签应用于视频的现有流程类似。听起来这并不适用于人工智能工具制作音乐的任何和所有使用，但据YouTube报道，它[.]
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人工智能为数学而来。现在它正在追逐科学的其余部分
麻省理工学院的研究人员告诉《连线》，人工智能可能很快就会成为解决经济学、高能物理学和其他领域理论问题的默认方式。
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研究人员在野外追踪了一支由中国人工智能特工组成的流氓舰队，并与其进行了实际交谈
研究人员首次在野外追踪到了一支不受控制的中国人工智能代理舰队，并通过网络邮箱与他们进行通信。这些在腾讯云上运行的代理已尝试了2，600多次从阿里巴巴地图服务Amap抓取数据，并在机器人保护阻止它们时找到自己的解决方案。当研究人员联系时，特工们出奇地礼貌。研究人员在野外追踪了一支由中国人工智能特工组成的流氓舰队，并与其进行了实际交谈，该文章首先出现在The D
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阿帕特派遣人工智能特工卧底被骗，以便收集欺诈情报
大多数公司使用人工智能代理来更快地运送产品或加快工作流程。Apate.ai派他们卧底被骗。
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稀疏人类引导下现实世界移动操纵的分层剩余策略学习
作者：龚哲菲、江赫菲、王泽浩|移动操纵（MoMa）是自主机器人系统的基石，但由于多维动作空间和异类模块之间复杂的耦合，现实世界的微调仍然是一项艰巨的挑战。在本文中，我们提出了HiRe-MoMa（分层剩余移动操纵），这是一个用于对复杂M进行稳定且样本高效的现实世界微调的系统框架
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建模和理解具有扩散的类人策略的神经权重
作者：Huixuan Cheng, Bike Zhang, Shankar Sastry | 机器人学习领域的最新进展极大地推动了人形机器人控制的快速发展，使得人形机器人能够在现实世界中展现出更为敏捷的行为。不过，目前的人形机器人控制网络通常是通过传统的训练方法获得的，而直接建模其学习到的权重分布以及构建相应的功能网络方面的研究却相对较少。
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语言代理的协同进化行为和预测
作者：余浩飞、陈艺兴、赵亦宁|训练语言代理受到长期部署的高成本的限制，但标准代理强化学习（RL）只能从最终的纯量奖励中学习，从而使中间步骤的监督基本上未使用。之前的工作通过估计每一步成功概率的价值目标或适合环境响应的观察目标来利用这种监督。两
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你的Transformer秘密有弹性
作者：Walter Simoncini、Dheeraj Varghese、Gertjan J. Burghouts|扩展变压器产生了具有广泛功能的模型，部署在不同的硬件和波动的工作负载中。然而，型号系列仅提供少数固定尺寸（例如，S、B、L），迫使用户根据硬件和延迟限制承诺模型。在不同的查询负载下，这种刚性通常不是最佳的。我们引入了一种免重新训练的方法，可以弹
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大型市场上一价拍卖无政府状态的价格
作者：Shubhendu Trivedi、Jacob Eisenstein、Alekh Agarwal|代理市场是一个去中心化的服务时间市场，人工智能代理竞标来领取每个用户的提示。代理的出价基于其对提示的预期价值，即其响应的回报预期减去其推断成本。第一价格拍卖（FPAs）是最高出价者支付出价并接收提示，是在这样的市场中分配提示的自然方式，
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可学习的Hodge-Laplacian驱动的粗糙非结构网格上的稳定偏脱方程替代专家混合
作者：Stavros Nousias、Akis Nousias、Konstantinos Gkripanis|当前用于非结构网格上的稳态偏微方程代理模型的方法将单一混合机制应用于整个解决方案。本文提出了一种架构，将解决方案分配给vanilla Transformer专家，每个专家都专注于不同的频谱规模。该分区由离散的Hodge Laplacian构建$L_0
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玩家-1：从合成体验中学习游戏
作者：杨明宇、王亦然、胡思源|计算机使用的代理在解释屏幕以及执行键盘和鼠标操作方面表现出强大的能力。然而，游戏具有丰富的视觉世界和多样化的机制，仍然具有挑战性，并为通用数字控制提供了要求严格的下一步。当前的游戏代理学习管道通常依赖于大规模演示，动态游戏状态的覆盖范围有限
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测试时培训的潜在压实
作者：陈英发、申星宇、肖朝军|长上下文扩大了关键值（KV）缓存，增加了生成期间的内存使用和注意力成本。压缩这些缓存必须为不可见的问题保留信息。我们引入了 ** 潜在压缩 **，它通过测试时训练学习紧凑的文档特定缓存。我们使用重建重要性、教师注意力和密钥空间多样性来初始化缓存条目。Trai
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一项任务，多个接口：简单的跨接口一致性培训提高LLM代理的鲁棒性
作者：Artin Tajdini、Manpreet Kaur、Peng Qi|后训练将LLM代理的能力与其训练的接口绑定起来。对该接口的语义保留的扰动，例如重命名动作或更改符号，会使底层任务保持不变，但会使代理的表现变得更差。独立评分每个样本意味着接口随机化只会扩大这种依赖性从单个接口扩展到训练集成
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Neckbeard -适合您的代理的DevOps/platform/SRE插件
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专家：遏制和监控失败是人工智能黑客报告的罪魁祸首
HN ð816· 438 评论
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研究人员使用人工智能设计蛋白质来切割其他蛋白质
人工智能设计工具制造出能够断裂稳定数百年的键的蛋白质。
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我的人工智能分身告诉我吃什么
这是Optimizer，由Verge高级评论员Victoria Song发送的每周时事通讯，剖析和讨论了最新的小发明和药剂，发誓它们将改变你的生活。在此处选择优化器。在过去的100多天里，我的早晨有了新的节奏。当我醒来时，第一个[.]
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OpenAI声称一名前员工拿走了其产品计划并将其提交给苹果
OpenAI声称，一名前员工在加入苹果之前拿走了100多份与其产品计划相关的文件。在周三提交的一份文件中，OpenAI指责这名未透露姓名的员工将这些信息发送到个人帐户，然后将其提交给苹果领导层，包括该公司亚洲业务副总裁。[.]
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绝密OpenAI会议室发现藏在卫生纸中的录音设备
FBI游说外国间谍指控，OpenAI工程师面临5年和25万美元的罚款。
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人工智能正在大规模反编译游戏。这既棒又可怕。
人工智能正在大规模反编译游戏。这既棒又可怕。独立游戏开发商Popcar谈到了最近一波以人工智能为动力的现有游戏反编译浪潮，实现了现有游戏之间的奇怪混搭，并引发了游戏保存项目的热潮，以让旧游戏在新硬件上运行（通常是在使用WebAssembly的浏览器中）。我喜欢这篇文章捕捉到了这一新发展的积极和消极：大多数人现在已经意识到了可怕的部分。如果人工智能能够反编译游
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使用Amazon Bedrock AgentCore构建自我改进的文档处理
了解如何使用Amazon Bedrock AgentCore构建代理智能文档处理（IDP）系统，该系统可以在最少的人为干预的情况下对业务文档进行分类、提取、验证和学习，自动处理新文档格式，无需手动模板配置。
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据报道，OpenAI今年将至少推出一款型号，但其旗舰产品仍需要调整工作
OpenAI正在竞相完成其下一个旗舰型号，该型号使用与Astra相同的环形Transformer技术来提高数学和编码性能。代价是循环使安全监控变得更加困难。微软无意中在公共页面上透露了有关该技术如何工作的详细信息。员工表示，无论旗舰产品是否及时准备好，一两款新车型可能会在年底前发货。据报道，OpenAI今年将至少推出一款型号，但其旗舰产品仍需要对齐工作的文章
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通过深度审查分析技术文档
普通科学
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微软推出新的机器学习工具来改善天气预报
老式的基于物理的天气预报甚至新的人工智能模型通常在两周后变得不那么可靠，微软声称已经使用机器学习解决了这个问题。该公司的研究人员表示，他们已经找到了一种新的、具有成本效益的方法，可以提前两到六周做出更准确的天气预报，从而使农民和紧急救援人员能够[.]
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Android正在使用人工智能来追查Google Message中的骗子
Android正在引入新的诈骗防御功能，旨在让用户更容易逃避移动欺诈，包括Google Message中的加强保护和其他保护工具。在Google Message中的诈骗检测功能的基础上，新的“增强保护”设置将在未来几周推出，该设置利用基于云的[.]
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Square的新信息亭可让您与人工智能交谈以获取订单帮助
Square正在推出新硬件：一个用于订购物品的大型自助服务亭，具有触摸屏，可以让您与人工智能交谈。它被称为广场亭。Square表示，Kiosk有一个大药丸形状，具有“代理、对话的语音层”，“完全理解卖家的菜单，并真实地倾听和回应[.]