'World models' are the future of AI, but how do they work?
科学家们越来越多地考虑建立世界模型，让人工智能能够处理我们的物理现实并与之互动。
Why AI May Never Match Human Creativity
Meda Parameswara Reddy，博士，RCScience 人工智能的快速发展造成了广泛的误解。因为大型语言模型可以合成大量数据集，...
VIEWPOINT: Why AI is only as trustworthy as the system around it
人工智能正在成为航空运营支柱的一部分。在整个地区，人工智能已经在帮助优化飞机排序、改进预测性维护、增强态势感知并支持更复杂的空中 [...]
Leonardo DRS to Acquire U S Based AI Software Firm Raft for 450 million
Leonardo DRS Leonardo 71 38 持有的美国上市子公司已签署最终协议
AI Capability Races Ahead of the Business Payoff
人工智能革命的现状可能令人困惑。有时，最新的人工智能模型似乎显示出巨大的能力提升。但随后你可能会看到《华尔街日报》的另一个头条新闻：“大公司再次开始招聘，无视人工智能将被淘汰的预测。”这篇文章《人工智能能力竞赛领先于商业回报》首先出现在美国企业研究所 (AEI) 上。
Бабушка читала рецепт напалма на ночь: как детские уловки обходят миллиардные системы защиты ИИ
去年夏天 ChatGPT 更新后，聊天机器人开始发出生物武器指令。
Closing the data loop in AI-driven drug discovery
药物发现是一项高成本、高风险的工作，它面临着越来越大的来自先发优势所定义的市场的压力。自 20 世纪 50 年代以来，开发新药物的成本大约每九年翻一番，这种现象被称为“埃鲁姆定律”。如今，将一种新药推向市场平均需要 10-15 年的时间，而且成本……
Should Clients Expect Price Cuts Due To Legal AI?
这是核心问题：客户是否应该期待律师事务所和其他法律业务因法律人工智能而降价？因为如果有...
How would AI data centers in space even work? A former NASA robotics chief explains
'你在太空中收集电力，并在太空中排出热量。来到地球的唯一东西就是数据。
Assume AI cybersecurity attacks are the future: 43% of companies have already experienced it
新的 CDW 研究发现，人工智能正在推动新的网络钓鱼和基于恶意软件的威胁。但是否有足够多的公司也使用人工智能来对抗它们？
Why Business Leaders Are Souring on AI
公司已向人工智能投入数十亿美元，期望能带来革命性的生产力提升和成本节约，但回报尚未证明这些投资的合理性。不断上升的成本、知识产权风险和日益严重的网络安全威胁要求采取更加严格的人工智能采用方法。
How Business Leaders Should Evaluate AI Opportunities Without Getting Distracted By Hype
了解如何通过确定结果的优先级、选择正确的用例以及通过业务影响而不是技术性能来衡量成功，从而将 AI 炒作与真正的商业价值区分开来。这篇文章首次发表在 eLearning Industry 上。
You Can Use A.I. for Free…Until You Need It
人工智能通常被吹捧为提高各个领域的可及性的一种方式：艺术、阅读、编码、数学——如果我们相信 Sam Altman，法学硕士申请的列表似乎是无穷无尽的。任何通过要求 Chat GPT 提供示例来涉足该技术的人 […]你可以使用 A.I. 的帖子免费……直到您需要它首先出现在教育者室。
The Pedagogy of Trading Places: Lessons from an Unexpected Role Reversal with AI
来自评分战壕的真实自白 这件事发生在星期三——那种在评分周期中间到来并悄悄窃取你个性的星期三。我一直在研究一堆论文，所有这些论文都需要深思熟虑的、个性化的反馈，但不知何故要求我重复关于 APA 格式的相同的五个澄清，[…]帖子《交换位置的教学法：人工智能意外角色逆转的教训》首先出现在教师焦点 |高等教育教学与学习。
S4E38: Nathan Lang-Raad on learning science and artificial intelligence
在这一集中的渐进错误中，内森·朗-拉德 (Nathan Lang-Raad) 与我一起进行了一次广泛的对话，将两个热门话题串联在一起：人工智能和学习科学。到处都是令人兴奋的事情——有人甚至说人工智能将彻底改变教学和学习。但我们是否超前了？内森和我探索人工智能可以带来的真正好处……
