在本文中，我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构，从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能，能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案，并加快搜索和推荐用例的上市时间。
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 12, December 2024
1) 社论：人工智能研究的未来方向作者：Hussein Abbass页数：5858 - 58622) 确保自主和智能系统开发中的道德标准作者：Anetta Jedlickova页数：5863 - 58723) 生成式人工智能和大型语言模型的最新进展：现状、挑战和前景作者：Desta Haileselassie Hagos、Rick Battle、Danda B. Rawat页数：5873 - 58934) 深度迁移学习中的可迁移性估计综述作者：Yihao Xue、Rui Yang、Xiaohan Chen、Weibo Liu、Zidong Wang、Xiaohui Liu页数：5894 - 5
Q&A: Inside the search for dark matter
十多年前，暗物质专家 Daniel Akerib 和 Thomas Shutt 加入了美国能源部的 SLAC 国家加速器实验室，继续他们的使命，以发现这种难以捉摸的物质。 SLAC 最近采访了他们，讨论了暗物质搜索的现状。
Answer questions from tables embedded in documents with Amazon Q Business
Amazon Q Business 推出了对表格搜索的支持，您可以使用该功能从 Amazon Q Business 中获取的文档中嵌入的表格中提取答案。表格搜索是 Amazon Q Business 中的一项内置功能，可无缝跨多个域运行，无需管理员或最终用户进行设置。在这篇文章中，我们获取了包含表格的不同类型的文档，并向您展示了 Amazon Q Business 如何响应与表格中的数据相关的问题。
Worker Beliefs About Outside Options
各公司支付给类似员工的工资差异很大。劳动力市场的标准模型假设工人对各公司工资差异有准确的认识，包括谈判模型和带有搜索的工资发布模型。虽然这一基本假设尚未得到检验，但它的违反——以工人对 […]工人对外部选择的误解的形式出现于微观经济洞察。
The lasting impact of an ICAO internship
Google 没有提供值得搜索的答案，所以我在这里直接告诉你，因为过去六个月简直就是改变人生的。人们经常谈论他们生命中在紧张时刻闪过眼前的场景，通常是指濒死体验。对我来说，情况不同。我 […]文章《ICAO 实习的持久影响》首先出现在 Uniting Aviation 上。
The Quest for Extraterrestrial Life: Do Aliens Exist or Are We Alone?
外星人真的存在吗？还是我们只是其中的一员？深入探索外星生命几个世纪以来，外星生命的探索一直吸引着人类。从古代神话到现代科学，我们一直在思考地球以外是否存在生命。外星人真的存在吗？还是我们真的是宇宙中唯一的生命？飞碟和不明飞行物只是骗局，还是它们有一点真实性？在本文中，我们将带您进入历史故事、阴谋论和科学事实的世界。我们还将探索费米悖论、德雷克方程以及引发争论的最新科学发现。解开谜团，加入持续不断的探索之旅。寻找外星生命简介：一个宇宙问题人类历史上最深刻和最持久的问题之一是：我们是宇宙中唯一的生命，还是地球以外有智慧生命？这一谜团吸引了科学家、哲学家和公众的关注，引发了科学研究、阴谋论和流行文化
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。
Google Is a Monopoly. Should You Use Another Search Engine?
Google 搜索的替代品包括 Bing、DuckDuckGo、Brave Search 和 Ecosia
Introducing Semantic Tag Filtering: Enhancing Retrieval with Tag Similarity
语义标签过滤如何使用语义相似性来改进标签过滤***要理解本文，需要了解 Jaccard 相似性和向量搜索。该算法的实现已在 GitHub 上发布，并且完全开源。多年来，我们已经发现了如何从不同模态中检索信息，例如数字、原始文本、图像以及标签。随着定制 UI 的日益普及，标签搜索系统已成为一种方便的方式，可以轻松过滤具有良好准确度的信息。通常使用标签搜索的一些情况是检索社交媒体帖子、文章、游戏、电影甚至简历。然而，传统的标签搜索缺乏灵活性。如果我们要过滤掉包含指定标签的样本，可能会出现这样的情况：特别是对于只包含几千个样本的数据库，可能没有任何（或只有几个）与我们的查询匹配的样本。在结果稀缺的情
Smart speakers at crime scenes could provide valuable clues to police
无需用户或制造商的帮助，就可以从 Amazon Echo 智能助手中提取有关识别的面部、语音命令和互联网搜索的信息
Building a Local Face Search Engine — A Step by Step Guide
构建本地人脸搜索引擎 — 一步一步指南第 1 部分：关于人脸嵌入以及如何动态运行人脸搜索“办公室”演员的面部识别和搜索示例演示在这篇文章（第 1 部分）中，我们将介绍人脸识别和搜索的基本概念，并纯用 Python 实现一个基本的工作解决方案。在本文的最后，您将能够在自己的图像上本地动态运行任意人脸搜索。在第 2 部分中，我们将通过使用矢量数据库来优化接口和查询，扩展第 1 部分的学习。人脸匹配、嵌入和相似性指标。目标：在图像池中找到给定查询人脸的所有实例。我们可以通过基于相似性对结果进行排序来放宽标准，而不是将搜索限制为完全匹配。相似度得分越高，结果匹配的可能性就越大。然后，我们可以只选择前
The End of SEO as We Know It? Preparing Your Robotics Firm for AI-Driven Searches
在人工智能时代，SEO 真的死了吗？让我们探索未来！随着 SearchGPT 等人工智能工具的兴起，搜索引擎交互的格局正在发生重大转变。这些先进的人工智能系统利用复杂的自然语言处理 (NLP) 为用户查询提供直接、全面的答案，通常减少了对 […] 我们所知的 SEO 的终结？为您的机器人公司做好人工智能驱动搜索的准备首先出现在机器人技术上。
Meridian AI – Client Listening Will Never Be The Same Again
Meridian AI 是一个 genAI 系统，可以快速将“客户聆听”访谈转化为高度组织化和可搜索的文本，以提供可操作的情报。这是一个巨大的...
"It's Staggering!" - AI's Rapid Growth Threatens Energy Industry, Economy, & Climate
“太惊人了！” - 人工智能的快速增长威胁着能源行业、经济和气候。作者是 Haley Zaremba，来自 OilPrice.com，人工智能的快速增长因其高能耗而威胁着能源行业、经济和气候的稳定。科技行业的脱碳目标受到人工智能电力需求的挑战，谷歌报告称，过去五年碳排放量增长了 48%。人工智能和电动汽车预计将对美国电网增加大量电力需求，可能导致能源短缺和能源费用增加。人工智能的增长如此强劲和迅速，以至于有可能破坏能源行业、经济和气候的稳定。上周，谷歌表示，其碳排放量在过去五年中飙升了 48%。英国广播公司周四报道称：“与标准的在线活动相比，人工智能服务需要更多的计算机能力，因此也需要更多的电
This Week in AI with Reed Hepler and Steve Hargadon (July 12, 2024)
我们发布了最新的“本周人工智能”录音。希望你喜欢！AI摘要由summarize.tech提供：https://www.summarize.tech/www.youtube.com/watch?v=EjjqA3XpaCI。在2024年7月12日的“本周人工智能”节目中，主持人Steve Hargadon和Reed Hepler讨论了他们在人工智能在生产力方面的作用的个人经历，并分享了有关该领域最新发展的新闻。他们反思了将人工智能用于生产目的的转变，以及图书管理员使用人工智能进行对话搜索的日益增长的趋势。在新闻部分，他们报道了一项研究，该研究质疑谷歌双子座人工智能的数据分析能力以及验证人工智能工具
Big Context Windows Are a Big Deal
上周，我试用了 Google 最新的生成模型：Gemini 1.5，这是一个多模式庞然大物，可以处理长达一小时的视频、11 小时的音频、30,000 行代码或 700,000 个单词。就上下文长度而言，这是一个巨大的飞跃：Gemini 接受的输入是其最强大的前身 Claude 2.1 的 5 倍。我一直兴奋地期待着长上下文窗口时代的到来，不仅因为它们使生成模型能够解决全新类型的问题，还因为它们可能会改变我们使用 LLM 进行开发的方式。但我有点操之过急了。首先，让我与您分享一些我最喜欢的 Gemini 1.5 实验。使用 VideoAI Family Video Archive 2.0 进行提
IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 3, June 2024
1) 特邀编辑进化神经架构搜索作者：Yanan Sun、Bing Xue、Mengjie Zhang、Gary G. Yen页数：566 - 5692) 多目标进化神经架构搜索的帕累托排序分类器作者：Lianbo Ma、Nan Li、Guo Yu、Xiaoyu Geng、Shi Cheng、Xingwei Wang、Min Huang、Yaochu Jin页数：570 - 5813) EGANS：用于零样本学习的进化生成对抗网络搜索作者：Shiming Chen、Shuhuang Chen、Wenjin Hou、Weiping Ding、Xinge You页数：582 - 5964) 用于医学
