Now Everyone Can See It: The Economy Is Terrible
现在每个人都可以看到它：经济是由杰弗里·塔克（Jeffrey Tucker）通过《时代》（Epoch Times）进行的，多年来，我一直在等待对经济数据的诚实。官方数字没有意义。劳动数在地图上，数据收集方法之间的差异越来越大。输出数字与实地现实不符。政府的价格数字没有反映私营企业的来源。将这一切汇总在一起，我们已经被一场未经宣布的通货膨胀衰退和可怕的工作数字所包围了。可悲的是，这使我成为了曲柄，但是过去五年来，我相信了我和其他许多官方主张和数字的人，这简直就是曲柄。不能信任。我对我对真实专家的直觉进行了委托，我委托一些严肃的数据恶劣的研究，他们比我更了解这个世界。自2022年以来一直处于技术衰
Talk To An AI: 10 Powerful Prompt Engineering Examples To Supercharge Your AI Skills
仅仅因为ChatGpt之类的系统广泛访问，这并不意味着您知道如何获取最相关的输出。这是迅速工程的魔力，以节省一天，并教您如何与AI交谈。让我们看看如何最佳地使用该算法。该帖子首次在电子学习行业上发表。
Manufacturing Productivity When Tariffs Last Bloomed
将对关税的优点进行一些令人发指的疯狂争论。只是为了提醒人们，较高的测量生产率不是合理的结果之一。图1：制造业中的每小时输出，蓝色。来源：BLS通过Fred。
ImmerseDiffusion: A Generative Spatial Audio Latent Diffusion Model
我们引入了 ImmerseDiffusion，这是一种端到端生成音频模型，可根据声音对象的空间、时间和环境条件产生 3D 沉浸式音景。ImmerseDiffusion 经过训练可生成一阶环绕声 (FOA) 音频，这是一种包含四个通道的传统空间音频格式，可以渲染为多通道空间输出。所提出的生成系统由将 FOA 音频映射到潜在成分的空间音频编解码器、基于各种用户输入类型训练的潜在扩散模型（即文本提示、空间……
Trump, Musk, & The Deep State: The Battle Over Transparency Begins
特朗普、马斯克和深层政府：透明度之战开始作者：Roger Kimball，来自 American Greatness，我们又来了。在担任总统的第一个任期开始时，唐纳德·特朗普发布了一项行政命令，暂时禁止来自几个国家（例如也门、苏丹、利比亚和其他四个国家）的旅行，这些国家被确定为恐怖主义的主要输出国。左派疯了，严厉谴责特朗普的“种族主义”“穆斯林旅行禁令”。这不是“穆斯林旅行禁令”，但试着告诉西雅图地区法院法官詹姆斯·罗巴特。他嗅了嗅空气，感觉到令人愉悦的歇斯底里和新闻报道，并针对特朗普的行政命令发布了一项粗略的限制令。罗巴特命令的幽默部分出现在最后。正如我当时所写的那样，罗巴特坚持要求立即在“
DialogGPT Is Forging A New Path In AI Understanding
传统的聊天机器人建立在僵化的决策树和基本的自然语言处理 (NLP) 之上，通常难以应对现实世界中复杂的对话，例如多部分查询、突然的话题转换或客户的不同措辞。这些限制浪费了宝贵的时间、资源和收入。Dialog GPT 是一种生成式 AI 解决方案，它改变了 AI 代理与客户互动的方式。借助此功能，您的代理将变得适应性强、对上下文敏感且具有意识，从而提高客户满意度、简化运营并推动业务增长。AI 代理通过自动执行具有可变输入和输出的复杂任务而脱颖而出，而这些挑战在历史上一直难以有效解决。在本文中，我们将探讨 Dialog GPT 如何解决传统系统的局限性。我们还将探讨它为何能够改变客户服务、运营效率
Ivo Secures $16M Series A to Revolutionize AI-Powered Contract Review, Launches Ivo Search Agent
法律团队面临着越来越大的压力，需要在加快合同谈判的同时保持精确性和合规性。传统的合同自动化工具通常会牺牲准确性来换取速度，迫使法律部门手动干预并仔细检查 AI 生成的输出。Ivo 是一个由 AI 驱动的合同审查平台，它已经改变了 150 多个企业法律团队的工作流程，包括那些 […]Ivo 获得 1600 万美元 A 轮融资，以彻底改变 AI 驱动的合同审查，推出 Ivo Search Agent 首次出现在 Unite.AI 上。
Google: How to make any AMD Zen CPU always generate 4 as a random number
发现恶意微代码漏洞，至少针对 Epycs 推出修复程序谷歌人不仅已经找到了如何突破 AMD 安全性的方法 - 允许他们将非官方微代码加载到其处理器中以根据需要修改硅片的行为 - 而且还通过生成微代码补丁证明了这一点，该补丁使得芯片在被要求输入一个随机数时始终输出 4。
Sticky Sparks: How Everyday Tape is Powering the Future
科学家们已经找到了一种将静电转化为可用能源的方法，即使用一种简单、经济高效的摩擦电纳米发电机。通过使用重型胶带升级他们之前的设计，他们提高了效率并增加了功率输出。该设备可以产生足够的能量来点亮 LED 并充当自供电传感器，这暗示了未来可穿戴技术的应用 [...]
What are Large Multimodal Models (LMMs)?
大型多模态模型 (LMM) 是人工智能 (AI) 的一场革命。与在单一数据环境（例如文本、图像或音频）中运行的传统 AI 模型不同，LMM 能够同时创建和处理多种模态。因此，可以生成具有情境感知多媒体信息的输出。本文的目的是解开 […]
AGI in 2025 |Do you think what matters today will still matter in the coming months? TL;DR: No!
OpenAI、Sam Altman、Elon Musk、xAI、Anthropic、Gemini、谷歌、苹果……所有这些公司都在竞相在 2025 年前打造 AGI，一旦实现，将在数周内被数十家公司复制。创建压缩的人类知识库、提取信息并迭代输出以优化结果的想法已不再是革命性的。全球数千名工程师可以复制 OpenAI 所取得的成就，因为它主要涉及扩大 Transformers——谷歌开发的一种模型，而它本身只是先前 AI 研究的一个进步。但接下来会发生什么？劳动力下一个重大转变：地球上的每家公司都将尽可能开始用 AGI 取代工作负载，以最大化利润率。公司不会雇佣那么多人，因为有了 AI 代理，现有
OpenAI lanserar en ny o3-mini resonansmodell med en gratis version av ChatGPT
OpenAI 推出了 o3-mini，这是一种新的经济高效的 AI 模型，可在科学、数学和编码方面提供卓越的 STEM 功能。该模型比其前代产品具有更快的响应时间，同时保持了较低的成本。它引入了新的开发人员功能，例如函数调用、结构化输出和开发人员通知，并提供了三个不同的推理级别以优化特定需求的使用。新模型代表了 […]OpenAI 推出了一种新的 o3-mini 共振模型，其中包含 ChatGPT 的免费版本，该文章首次出现在 AI 新闻中。
Step-by-Step Reasoning for Math Problems via Twisted Sequential Monte Carlo
增强大型语言模型 (LLM) 的多步推理能力一直是一个持续的挑战。最近，验证已显示出通过评估生成的输出来提高解决方案一致性的希望。然而，当前的验证方法存在采样效率低下的问题，需要大量样本才能达到令人满意的性能。此外，训练有效的验证者通常依赖于广泛的过程监督，而这需要高昂的成本。在本文中，我们通过引入一种基于 Twisted 的新型验证方法来克服这些限制...
LUCID Launches 45-Megapixel Atlas10 Camera with onsemi’s XGS 45000 CMOS Image Sensor
Atlas10 - 10GigE 型号采用 45 兆像素 (8192 x 5460) onsemi XGS 45000 CMOS 传感器，可在 8 位和 10 位输出下提供每秒 16 帧的高分辨率成像。凭借其高分辨率、快速读出速度和低功耗的结合，这款新型号为工业成像应用提供了显着的推动力。
Untrustworthy AI: How to deal with data poisoning
在信任您的 AI 助手之前，您应该三思而后行，因为数据库中毒会显著改变其输出 – 甚至会非常危险
Optimizing RAG with Better Data and Prompts
RAG（检索增强生成）是一种最新方法，可以高效地增强 LLM，结合了生成能力和实时数据检索。RAG 允许给定的 AI 驱动系统生成准确、相关且由数据丰富的上下文输出，从而使它们比纯 LLM 更具优势。RAG 优化是一种整体方法，[…]
Optimizing LLM test-time compute involves solving a meta-RL problem
TL;DR：训练模型以优化测试时间计算并学习“如何发现”正确答案，而不是学习“输出什么答案”的传统学习范式，这可以使模型更好地利用数据。迄今为止，改进大型语言模型 (LLM) 的主要策略是使用越来越多的高质量数据进行监督微调 (SFT) 或强化学习 (RL)。不幸的是，这种扩展形式似乎很快就会遇到障碍，预训练的扩展定律会趋于稳定，并且有报告称，用于训练的高质量文本数据可能在 2028 年耗尽，特别是对于更困难的任务，例如解决推理问题，这似乎需要将当前数据扩展约 100 倍才能看到任何显着的改进。LLM 在这些困难任务中的问题上的当前表现仍然令人失望（见示例）。因此，迫切需要数据高效的方法来训练
Aptera Launch Edition EV 使用电力输出一次充电即可提供 400 英里的续航里程，此外每天仅靠太阳能即可行驶 40 英里。
