The Law of Computing Power: Moore’s Law
摩尔定律：解锁计算计算法定律的无限潜力：摩尔定律首先出现在AI Parabellum上•您的成功AI AI工具目录以获得成功。
Can We Turn Einstein's Equations Into Newton's Law?
Ethan Siegel，Big Think，尽管爱因斯坦是科学领域的传奇人物，原因很大 - e =mc²，光电效应以及光速是...
Black holes may obey the laws of physics after all, new theory suggests
黑洞的新食谱可以消除中心奇异性，从而使物理定律免于无知。
A Hidden Shift in Dark Energy Could Rewrite the Laws of Physics
来自黑暗能源光谱仪器（DESI）的最新发现挑战了关于暗能量的长期信念。通过分析三年的宇宙数据，科学家们看到了强烈的暗示，即黑暗能量以前被认为是推动宇宙扩展的恒定力量，实际上可能会随着时间而发展。这个启示可能会动摇标准[...]
Mathematicians solve 125-year-old problem to unite key laws of physics
一个单个数学框架可以描述流体及其中各个颗粒的运动吗？这个问题是在1900年首次提出的，现在有一个解决方案，可以帮助我们了解大气和海洋的复杂行为。
Gou Rao, CEO & Co-Founder of NeuBird – Interview Series
goutham（gou）rao是Neubird的首席执行官兼联合创始人，Neubird是霍基（Hawkeye）的创建者，霍基（Hawkeye）是世界上第一位发电的AI驱动的ITOPS工程师，旨在帮助IT团队立即诊断和解决技术问题，从而实现人类团队和AI之间的无缝协作。 Rao是具有良好往绩记录的连续企业家，已共同创立并成功地退出了多家公司。 […] Neubird的首席执行官兼联合创始人 - 访谈系列首次出现在Unite.ai上。
Nearly 80% of Training Datasets May Be a Legal Hazard for Enterprise AI
LG AI研究的最新论文表明，据说用于培训AI模型的“开放”数据集可能会提供错误的安全感 - 发现在五个AI数据集中，近四个被标记为“商业上使用”的数据集实际上包含隐藏的法律风险。这种风险范围从包含未公开的受版权保护材料到[…]邮政将近80％的培训数据集可能是企业AI的法律危害，首先是在Unite.ai上出现的。
How Far Will Trump Go? Tom Friedman Is Banking on the Law of Gravity.
总统想在国外建立一场革命。这位意见专栏作家希望看到一个计划。
Parameters vs FLOPs: Scaling Laws for Optimal Sparsity for Mixture-of-Experts Language Models
事实证明，扩展语言模型的容量是提高性能和解锁新功能的可靠方法。容量主要由两个维度定义：模型参数的数量和每个示例的计算量。虽然扩展通常涉及增加两者，但这些因素之间的精确相互作用及其对整体容量的综合贡献仍未完全了解。我们在稀疏混合专家 (MoE) 的背景下探索了这种关系，它允许扩展参数数量而不按比例增加……
Asimov's Laws of Robotics Need an Update for AI
1942 年，传奇科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫在他的短篇小说《Runaround》中提出了机器人三定律。后来，这些定律在他的开创性短篇小说集《我，机器人》中广为流传。第一定律：机器人不得伤害人类，也不得因不作为而让人类受到伤害。第二定律：机器人必须服从人类的命令，除非这些命令与第一定律相冲突。第三定律：机器人必须保护自己的存在，只要这种保护不与第一定律或第二定律相冲突。虽然这些定律取材于小说作品，但几十年来，它们一直影响着人们对机器人伦理的讨论。随着人工智能系统（可视为虚拟机器人）变得越来越复杂和普及，一些技术专家发现阿西莫夫的框架对于考虑与人类互动的人工智能所需的潜在保障措施很有用。但现有的
Nvidia CEO Insights: AI Chips Surpass Moore’s Law
为什么重要：Nvidia AI 芯片超越摩尔定律，以更智能、更快速、更可持续的创新改变技术。
Toward a Second Law for Living Systems
Rainer Klages，物理杂志 1944 年，埃尔温薛定谔出版了《生命是什么？》一书。 [1]。。。
OpenAI’s New Scaling Law Impresses Audiences
为什么重要：探索 OpenAI 的新缩放定律如何以更高的效率、可预测性和成本效益打动观众。
Are Quarks About to Rewrite the Laws of Physics?
粒子物理学家正在深入研究粒子物理学的标准模型，以更好地理解夸克混合，该模型无法准确预测夸克混合。众所周知，构成我们周围所有原子核的夸克会“混合”，这意味着它们偶尔会从一种类型转变为另一种类型。然而，这些夸克的确切频率 [...]
Can AI World Models Really Understand Physical Laws?
人们对视觉语言 AI 模型的最大希望是，它们有朝一日能够具有更大的自主性和多功能性，融入物理定律的原理，就像我们通过早期经验对这些原理产生天生的理解一样。例如，儿童球类运动往往会培养对运动动力学的理解，[…]文章 AI 世界模型真的能理解物理定律吗？首先出现在 Unite.AI 上。
Unlocking the secrets of the first quasars: How they defy the laws of physics to grow
在《天文学与天体物理学》杂志上发表的一篇文章中，新证据表明，质量为太阳数十亿倍的超大质量黑洞是如何在宇宙大爆炸后不到 10 亿年的时间里如此迅速地形成的。
Rethinking Scaling Laws in AI Development
随着开发人员和研究人员不断突破 LLM 性能的界限，效率问题也日益凸显。直到最近，人们的注意力都集中在增加模型的大小和训练数据量上，而很少关注数值精度——即计算过程中用于表示数字的位数。研究人员最近进行的一项研究 […] 重新思考 AI 开发中的缩放定律一文首先出现在 Unite.AI 上。
