AI Won’t Kill Your Business -Bad Governance Will.
人工智能加速发展，但治理薄弱会带来隐性风险。后一篇文章《人工智能不会杀死你的企业 - 糟糕的治理意志》。首先出现在Spritle软件上。
Cato Expert: Minnesota’s AI Free Speech Carve-Out Threatens Core Democratic Rights
明尼苏达州的立法者正在考虑修改州宪法，为人工智能提供言论自由保护。卡托研究所兼职研究员凯文·弗雷泽 (Kevin Frazier) 在一篇新博客中讨论了该提案如何与言论自由的基本权利发生冲突，其中部分写道：“该提案表明法律正在不断转变，以保护‘自由’而不是提供‘自由’。前者优先考虑个人意愿和表达。后者邀请国家限制和限制我们的工作、沟通和自治方式。这种现象被称为对学者来说，法律越塑造日常生活的轮廓，美国人就越少实践这些核心民主特征，无论明尼苏达州提案的成功或失败，对个人邀请政府控制我们日常生活的更多方面表示警惕永远不会太早。”，要与弗雷泽进一步讨论明尼苏达州拟议的人工智能法，请联系克里斯托弗·塔
Student Use of AI for Homework Rises as Concerns Grow About Critical Thinking Skills
2025年5月至12月期间，初中生、高中生和大学生使用人工智能做作业的比例从48%上升至62%。越来越多的学生担心这项技术可能会损害他们批判性思考的能力。
Отечественный ИИ сделает улицы и парки Пензенской области безопаснее
NtechLab 的解决方案可提供对面部、轮廓和人物动作的记录准确性和高速识别
ПЭК: как ИИ помогает оптимизировать бизнес-процессы компании
PEC 数据和人工智能总监 Anton Sluchenkov 谈论如何创建一个结合了预测分析、语音分析、大语言模型、计算机视觉和图形数据分析技术的人工智能生态系统。
Innovations Driving Small Business Lending Forward: It’s Not All About AI
视频 — 本次讨论是“小企业金融新时代：准入、人工智能和问责制”论坛的第三次讨论，该论坛由阿斯彭研究所企业所有权倡议和负责任企业贷款联盟于 2026 年 3 月 5 日主办。帖子《创新推动小企业贷款向前发展：人工智能并非全是人工智能》首先出现在阿斯彭研究所。
How a Neural Network Learned Its Own Fraud Rules: A Neuro-Symbolic AI Experiment
大多数神经符号系统都会注入人类编写的规则。但如果神经网络本身能够发现这些规则呢？在本实验中，我使用可微规则学习模块扩展了混合神经网络，该模块在训练期间自动提取 IF-THEN 欺诈规则。在 Kaggle 信用卡欺诈数据集（欺诈率为 0.17%）上，该模型学习了可解释的规则，例如：神经网络如何学习其自己的欺诈规则：神经符号 AI 实验首先出现在《走向数据科学》上。
The Pentagon is planning for AI companies to train on classified data, defense official says
据《麻省理工科技评论》获悉，五角大楼正在讨论为生成型人工智能公司建立安全环境的计划，以根据机密数据训练其模型的军事专用版本。像 Anthropic 的 Claude 这样的人工智能模型已经被用来回答机密环境中的问题；应用包括分析伊朗的目标。但允许模型训练......
Legal AI Vendors Go Extreme Low-Ball For Market Supremacy
随着市场份额争夺战愈演愈烈，法律AI公司为了赢得客户而采取“残酷”的低价策略，人工智能律师...
AI in Schizophrenia Rehab Uses Risks and Future
为什么重要：人工智能在精神分裂症康复中的应用风险和未来探索现实世界的工具、隐私挑战和新兴的临床益处。
An AI image generator for non-English speakers
尽管文本到图像的生成正在迅速发展，但这些人工智能模型大多以英语为中心。这加剧了非英语国家的数字不平等。阿姆斯特丹大学理学院的研究人员创建了 NeoBabel，这是一种可以使用六种不同语言运行的人工智能图像生成器。通过将其研究的所有元素开源，任何人都可以在 [...]
Why Physical AI needs better hardware, not just better models
人工智能正在快速发展。大型语言模型可以在几秒钟内编写电子邮件、总结报告并生成软件代码。但是，当人工智能离开数字世界并进入物理世界时，进展速度急剧放缓。为什么？因为与现实世界交互比处理文本或图像要困难得多。机器人不仅需要智能，还需要智能。他们需要可靠的方式来触摸、抓握、推动和操纵物体。这就是物理人工智能发挥作用的地方。它揭示了一个重要的事实：机器人技术的未来将同样依赖于硬件设计和人工智能模型。
This glorious smart speaker is the HomePod successor Apple fans have been longing for
最近最热门的智能音箱之一是 Wiim 制造的，其设计雅致，这在当今很少见。
A chief AI officer is no longer enough - why your business needs a 'magician' too
希望从生成式 AI 中获得更多收益？以下是您的公司需要一位具有强大跨团队权威的高级数据领导者的三个原因。
Best early Amazon Spring Sale 2026 smartwatch and smart ring deals
希望改善睡眠、记录更多步数或跟踪活动？这些智能戒指、智能手表和其他可穿戴设备已经在亚马逊春季大减价之前开始销售。
RoboCup German Open 2026: Rekordbeteiligung beim größten KI-Robotik-Wettbewerb Europas
来自德国、欧洲和亚洲的 1,100 多名参与者齐聚科隆。联邦研究部长 Dorothee Bär 认为此次竞赛是德国的“人才工厂”。大学和学校团队 15% 的增长凸显了人工智能和机器人技术日益增长的重要性。 RoboCup 德国公开赛……阅读更多 →
Kenya plans powerful watchdog to police AI systems use
肯尼亚试图根据人工智能系统对社会造成的风险程度对其进行分类，以创建值得信赖的人工智能。
