智人关键词检索结果

安东尼·米尔斯的 5 个问题

5 Questions for Anthony Mills

隐性知识、为什么人工智能无法解决医学问题以及关于技术变革的全国性审议。安东尼·米尔斯的 5 个问题首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

中国开始放弃移动应用

Китай начинает отказываться от мобильных приложений

当苹果和谷歌正在创建人工智能应用程序来补充传统应用程序时,中国企业正在重新定义智能手机的概念。

本周报道及专栏摘要[9/1-9/7期]

今週のレポート・コラムまとめ【9/1-9/7発行分】

▼研究者的眼睛☆什么是退休后“恰到好处”的工作方式?摘自我的书《女性退休后:金钱、工作和生活的现实》(Shodensha Shinsho)(4)☆性别认同和性取向何时出现? -性别认同从童年开始,性取向发生在童年后期到青春期- ☆新生产力和先进制造 ☆居酒屋,一个有“联系空间”的地方 - 从孤独的角度考虑日常接触点-- -----------------------------------▼《经济学家周刊》☆印度经济展望 - 持续高增长,但由于物价上涨,2016财年下半年将放缓-----------------------------------------------------------

2026 年 9 月 4 日每周回顾

Weekly Review 4 September 2026

上周我在 Twitter 上发布的一些有趣的链接(我还在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接):人工智能可以生成代码,但代码并不可靠:https://futurism.com/artificial-intelligence/scientist-horrified-vibe-coded-work-conference-wrong人工智能正在最难地打击入门级工作,因此年轻人错过了最多: https://arstechnica.com/ai/2026/08/ai-is-hitting-entry-level-jobs-hardest-stanfo

这个机器人现在会抽你的血

This Robot Will Draw Your Blood Now

你坐下来,将手臂放在摇篮上。你按下一个按钮。机器从那里进行采集。近红外光扫过您的肘部内侧,寻找静脉。一股酒精喷洒在你的皮肤上。超声波探头滑过手臂,绘制出血管运行的深度和弯曲的方向。多普勒捕获血流方向以排除动脉。袖带收紧您的上臂。针落下并刺入皮肤。您的血液流入采集管,每个采集管都翻转九次——不多也不少。针退出。你得到绷带。没有人碰过你。这就是 Aletta 采血的感觉,Aletta 是美国第一台获准使用的自动抽血设备。该系统由荷兰医疗机器人公司 Vitestro 开发,将成像技术与先进的机器人技术和人工智能相结合,通过算法进行操作,就像人类抽血医生(一名训练有素的医疗保健专业人员,用手寻找静脉并

波多黎各每日谚语:“仓促不一定是愚蠢之女……”——关于耐心、勇气和知道何时采取行动的有力教训

Puerto Rican Proverb of the Day: 'Hurriedness is not necessarily the daughter of foolishness...'-A powerful lesson on patience, courage, and knowing when to act

波多黎各谚语告诉我们要避免判断匆忙或拖延。快速行动并不总是愚蠢的,等待并不总是懦弱的。智慧在于了解采取果断行动的正确时机。这种古老的智慧在当今快节奏的世界中仍然具有现实意义。它鼓励对行为的肤浅判断进行深思熟虑。

你听到的声音不是世界末日——而是自由主义被怪物袭击 |瓦利德·阿里

That sound you hear is not the world ending – it’s liberalism being monstered | Waleed Aly

事实证明,我们大多数人不再相信进步。当这种情况发生时,对于我们这样的社会来说,它很快就会成为一场危机获取我们的突发新闻电子邮件、免费应用程序或每日新闻播客根据您的政治观点,怪物无处不在。也许你会以科技亿万富翁和他们正在开发的人工智能的形式看到他们。也许你在社交媒体的垃圾堆中看到了他们之前留给我们的,或者是拒绝告诉你“真相”的传统媒体。你可能会在马诺圈或教导我们孩子性别流动性的机构中看到他们。也许你会在郊区挥舞砍刀的移民青年身上看到他们的身影,或者在贝尔法斯特街头试图斩首某人的难民身上看到他们的身影。或者你可能会在暴力的反移民暴徒中看到他们,他们焚烧房屋作为回应。如果是这样,你很可能会在澳大利亚

“蓝领愤怒”可能会让特朗普在中期选举中失败

'Blue-collar rage' threatens to cost Trump the midterms

当工会工人和他们的家人在这个劳动节聚集在一起时,有些人可能会思考罗纳德·里根那句令人难忘的名言:“你现在的情况比四年前更好吗?”所有工人,无论是否加入工会,都面临着食品和汽油价格上涨的问题。对于美国的工会劳动力来说,整体经济状况黯淡。来自人工智能和机器人技术的威胁​​比比皆是。美国和国际公司投资新工厂的承诺基本上仍然是承诺。唐纳德·特朗普总统第二任期内削减了大约 40 万个联邦职位,这扰乱了人们的生活。其中许多工作以前都是由工会代表的。 作为一名劳工研究学者,我相信蓝领选民将在11月的投票中伴随着疲倦和警惕。因此,那些对扭转经济有实际想法并对美国人担心如何支付账单表现出同情心的候选人可能会获得

(NOT A) CROSSPOST:HALINA BENNET:机构目的的回归 [学术界]

(NOT A) CROSSPOST: HALINA BENNET: The Return of Institutional Purpose [to Academia]

Halina 的副标题:“生成式人工智能让机构有机会重新评估其价值观”,而且我想补充一下,他们的价值主张......

ThothBot 出现在我的 RA 群组电报聊天中:周五 FOG 和 FLATLANDS

ThothBot Makes an Appearance in My RA-Group Telegram Chat: FRIDAY FOG & FLATLANDS

在加利福尼亚州伯克利生活和工作:人工智能为我的研究助理写了一篇介绍,PanGram/SubStack 对其评分为 100% 不马虎;或者,当“斐德罗斯”的愿望实现时会发生什么......

老师给学生写信系列(77):经济学新原理

A Teacher Writes to Students Series (77): New Principles of Economics

老师写给学生系列(77):经济学新原理 Annavajhula J C Bose 博士 SRCC 经济系前教授 DU Aha!最后,我们可以进行明智的经济学研究。没有格雷格·曼昆虚构的经济学十大原理,我们也可以研究经济学。经过伟大的跨学科研究后,经济学的十个新原理已经到来 [...]

GitLab 重组

GitLab Restructuring

2026 年 5 月,GitLab 宣布进行重大重组,将创建大约 60 个较小的研发团队,拥有更大的自主权和端到端所有权,同时消除多达三层管理。本集说明了组织设计中的基本权衡。较大的职能或部门团队使专业内部的沟通相对容易,但它们可能会产生较弱的激励和昂贵的跨组织边界沟通。例如,程序员可能会完成分配给她的代码,而整个产品是否真正有效的责任属于其他地方。亚搏体育appGitLab明确将管理层次和“稀释责任的交接”确定为它想要消除的问题。将交付产品所需的人员放入较小的团队中,可以让他们在影响该产品的决策方面拥有更大的权力和责任。但是,围绕小型产品团队进行组织会产生不同的沟通问题。研究类似技术的工程师

八月就业报告:可能是全年迄今为止最好的报告

August jobs report: possibly the best report so far all year

- 作者:新政民主党人 过去几个月的大主题是人工智能的繁荣(或者可能是泡沫)正在平衡经济中停滞甚至轻微衰退的其他部分。上个月,我写道,7 月份的不良就业报告显示-23,000 人下降,但有“一个重大警告。除去地方政府教育工作岗位的-49,600 人减少,我们这个月的就业人数增加了+27,000 人。”本月也有同样的警告。除去地方政府就业岗位增加了 41,900 个,本月的就业岗位增加了 +120,000 个,虽然仍然不错,但以下是我的深度概要。 头条新闻:增加了 +162,000 个工作岗位。私营部门就业岗位增加了127,000个,而政府就业岗位增加了40,000个,所有这些都是在地方教育领域

哈萨克斯坦如何投资学生初创企业并将其推向全球

How Kazakhstan invests in student startups and takes them global

2026年,哈萨克斯坦将重点关注数字化和技术发展。该国正在稳步建设知识和创新驱动型经济,推进数字技术、人工智能和科技创业,同时为新初创企业的出现和吸引有前景项目的投资创造条件。《哈萨克斯坦如何投资学生初创企业并使其走向全球》一文首先出现在《PIE News》上。

你的学习仪表板知道的比它决定的要少

Your Learning Dashboard Knows Less Than It Decides

学习仪表板可以将准确的活动轨迹转化为远远超出证据的结论。随着人工智能将这些推论转化为概况、路径和决策,L&D 必须区分系统观察到的内容与它们推断的内容,以及允许它们做出的决定。这篇文章首先发表在电子学习行业上。

来认识一下 17 岁的莫罗蒂·阿德博耶加 (Moroti Adegboyega),他希望通过使其具有磁性来清理塑料

Meet Moroti Adegboyega, the 17-Year-Old Who Wants to Clean up Plastic by Making It Magnetic

他奇怪的“黑色粘液”和他建造的机器人可能会指明一种更智能的方法来清洁受污染的水。

LG 电视缺陷可能让攻击者监听,即使在待机模式下

LG TV flaws could let attackers listen in, even in standby mode

测试发现 LG 智能电视可以跟踪观看并扫描家庭网络,而安全漏洞可能会让攻击者记录对话。

GPT-6 Astra:OpenAI 最强大但最不透明的模型

GPT-6 Astra: OpenAI’s most capable, yet most opaque model

OpenAI 的 Astra 完成计算机使用任务的速度比其前身快 47%,并跨越了网络安全能力的新“关键”门槛。然而,其新的不透明、基于循环的推理技术引发了人们的担忧,即人工智能能力的增强可能会以牺牲透明度为代价。