在与 Lex Fridman 进行的长达五小时的采访中，Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 揭开了构建尖端 AI 模型的真正需要。
Primary cell culture from embryos of the common house spider Parasteatoda tepidariorum
普通家蜘蛛 Parasteatoda tepidariorum 胚胎的原代细胞培养摘要背景蜘蛛已成为进化发育生物学的宝贵模型，但蜘蛛胚胎组织的原代细胞培养尚未得到充分探索。在本研究中，我们描述了首次成功长期培养普通家蜘蛛 Parasteatoda tepidariorum 的胚胎细胞。我们使用机械和酶解离方法启动了五种独立的原代培养，比较了两种培养基，Leibovitz 的 L-15 和 Grace 的昆虫培养基，在不同 pH 条件下。结果培养物表现出不同的细胞形态，包括悬浮的圆形细胞和细长的神经元状细胞。最成功的培养物是用 pH 为 7 的 Grace 培养基启动的，传代四次并维持了六个月以
到 2026 年，强大的人工智能会诞生吗？特斯拉的无方向盘未来会怎样？英伟达的计算爆炸式增长会怎样？加入 Paul Roetzer 和 Mike Kaput，他们将解读 Dario Amodei 的 15,000 字宣言，该宣言预测到 2026 年“强大的人工智能”将到来，并对社会产生变革性影响。我们的主持人还探讨了特斯拉“我们，机器人”活动的未来影响、英伟达首席执行官黄仁勋的揭秘访谈、与人工智能相关的诺贝尔奖、人工智能对搜索的影响，以及我们快速讨论的部分中的更多内容。
A taxon-restricted duplicate of Iroquois3 is required for patterning the spider waist
需要 Iroquois3 的分类单元限制性重复来对蜘蛛腰部进行图案化摘要螯肢动物体型与其他节肢动物群的区别在于，它分为 2 个节段：前躯（“头胸部”）和后躯（“腹部”）。人们对建立前躯-后躯 (PO) 边界的遗传机制了解甚少。为了发现这些机制，我们为大型蜘蛛 Aphonopelma hentzi 创建了高质量的基因组资源。我们对发育胚胎前后轴上的特定区域进行了测序，并应用了差异基因表达分析来识别区域身份的假定调节因子。在对仅在 1 个节段（前躯或后躯）中持续高表达的候选基因进行生物信息学筛选后，我们验证了易驯服蜘蛛模型 Parasteatoda tepidariorum 中排名靠前的候选基因的
不，伙计，别这么快说。。。根据 MMT，美国政府正在从这些跨国公司的免税海外部门“借钱！”……这不仅仅是将留存收益转移到美联储的外国 UST 账户，作为减少整体企业税负计划的一部分……这不是正在发生的事情。。我想知道有多少人知道这些“回购”大多是分配给美国投资者的未缴税款🤔如果 $AAPL 的利润被存放在爱尔兰等零税率国家，那么 $AAPL 在 #US 发行债券为这些回购提供资金，当债券到期时，他们会使用……https://t.co/HKwjqY8PYx— JustDario 🏊♂️ (@DarioCpx) 2024 年 5 月 3 日
Strength and Duty: The Inspiring Story of a Bodybuilding Soldier
在纪律、奉献和决心的世界里，很少有人能像美国陆军军事中士达里昂·马丁内斯 (Darion Martinez) 那样强烈地体现这些品质......
«Кассир.ру» купил 60% платформы для продажи билетов Radario
据《生意人报》报道，票务运营商 Kassir.ru 收购了 Radario 平台 60% 的股份，并将在三年内购买剩余股份。此次交易的金额并未披露；该公司的资金来源为自有资金。据《电信日报》首席执行官丹尼斯·库斯科夫介绍，Radario分别占据了3%至4%的市场份额，预计价值300至4亿卢布。该市场上一次重大交易发生在 2018 年，当时 MTS 以 31.9 亿卢布收购了 Ticketland 100% 的股份。以及 Ponominalu.ru 的 78.2%，价格为 3.21 亿卢布。结果成为领导者之一。专家认为，卡西尔的交易反映了他绕过 MTS 的愿望。 Kassir.ru 总经理 Ev
В EPFL разработан птицеподобный дрон с изменяемой геометрией крыла и хвоста
这款新型无人机由 Dario Floreano 领导的 EPFL 智能系统实验室科学家开发，其设计灵感来自于苍鹰。他们研究了鸟的翅膀和尾巴的形状及其飞行行为，以创造出具有类似特征的设备。
AI（人工智能）一词已经在日常生活中使用了很长时间。根据总务省《信息通信白皮书》，我们目前正处于第三次人工智能热潮。 这种热潮始于 2000 年代的日本。机器学习，即人工智能通过使用被称为大数据的大量数据自行获取知识，已经投入实际应用。此外，深度学习已经开始，人工智能通过定量地表示识别知识等对象时应注意的特征来获取知识。 然后，在 2020 年代，出现了大规模语言模型（LLM）。这是一种基于深度学习技术创建的语言模型，其特点是能够流畅地处理语言，类似于人类对话或聊天交流。为此，需要解释对方所说的词语（数据），相应地预测对话的主题，并做出适当的回应。这导致了生成式人工智能的出现，例如 OpenA
