生成关键词检索结果

人工智能热潮下的美国数据中心建设及其扩张的制约因素——除了电力需求急剧增加,居民对水资源和景观的反对也越来越强烈

AIブームに沸く米データセンター建設、その拡大に忍び寄る制約-電力需要の急増に加え、水資源や景観を巡る住民反発も広がる

■摘要 在生成式人工智能热潮背景下,美国数据中心建设快速扩张,建设支出规模超过公共交通基础设施投资,进一步提升了数据中心作为支撑数字经济核心基础设施的重要性。另一方面,随着数据中心数量的快速增加,基础设施和社会约束日益显现,包括电力需求快速增长、输配电网络发展滞后、水资源保障、与当地居民因噪音和景观产生的摩擦等。未来AI投资能否持续的关键不仅在于资金和半导体的保障,更在于支撑数据中心的实际基础设施能否顺利发展,例如电力基础设施、水资源、制度建设以及与当地社区建立共识等。 ■目录 1 - 简介 2 - 人工智能热潮助推数据中心建设 1 - 数据中心建设支出超过公共交通基础设施投资 2 - 电力需

您的 RAG 管道可能毫无用处。这是一个更好的选择

Your RAG Pipeline Is Probably Useless. Here’s a Better Alternative

了解当检索增强生成在生产中失败时应采取哪些措施。

Sadananda Gowda 拒绝对讨论罢免卡纳塔克邦人民党主席 Vijayendra 的音频发表评论

Sadananda Gowda declines to comment on audio discussing removal of Karnataka BJP chief Vijayendra

前卡纳塔克邦 CM D V Sadananda Gowda 拒绝对泄露的音频发表评论,该音频据称讨论了印度人民党州主席 B Y Vijayendra 的罢免。 Gowda 质疑音频的真实性,认为它可能是人工智能生成的,也可能是“付费电视频道”的诽谤活动。

从替代到支持:帮助学生明智地使用人工智能

From Substitute to Support: Helping Students Use AI Wisely

2023 年秋季,我开始注意到学生论文中的一些不寻常之处。就好像他们分为两个不同的群体。一套论文看起来非常精美,尤其是语法方面,但在一对一的会议上,一些学生承认他们严重依赖人工智能工具,有时甚至使用它们来生成完整的草稿。最让我惊讶的是[…]这篇文章从替代到支持:帮助学生明智地使用人工智能首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。

新的 AI 工具可让您通过简单的鼠标移动来控制视频运动

New AI tool lets you control video motion with simple mouse movements

得益于一项新技术,人们只需使用电脑鼠标即可控制运动,创建逼真的人工智能生成视频很快就会变得更加容易。该系统称为“移动时间”(TTM),让用户能够精确控制人工智能生成的视频中人、动物和物体的移动方式,而无需强大的计算机或昂贵的培训。该技术[...]后新的人工智能工具让您通过简单的鼠标移动来控制视频运动首先出现在 Knowridge Science Report 上。

人工智能的稳定复利

AI’s Steady Compounding

我对事情的总体感觉是,那些在年初对人工智能进展持乐观态度的人仍然乐观地认为,生成式人工智能是一种强大的通用技术,它迟早会演变成值得“通用人工智能”一词的东西,然后可能会演变成更多的东西。 (一些领先的声音甚至加快了他们的时间表。)普通人看到有关政府将前沿模型束缚在皮带上的头条新闻可能会认为变革性人工智能已经到来。人工智能的稳定复合后文章首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。

使用 Amazon Bedrock 和 LLM 网关实施弹性模式

Implementing resilience patterns with Amazon Bedrock and LLM gateway

在本文中,您将学习在 AWS 上构建弹性生成 AI 应用程序的五种实用模式,从原生 Amazon Bedrock 功能发展到使用 LLM 网关的多模型编排。这些模式解决了现实世界的挑战,例如意外流量激增期间的配额耗尽,通过推理的地理分布最大化可用性,并帮助防止多租户环境中的嘈杂邻居问题。

超越即时注射

Beyond Prompt Injection

2025 年末,安全社区不再将间接提示注入视为理论上的风险。它花了两年时间作为一个整洁的实验室演示;然后生产系统开始受到打击。 LLM 申请的 OWASP Top 10 现在将即时注入列为第一大风险,NIST 称间接注入生成 AI 最大的安全性 [...]

IEEE 人工智能汇刊,第 7 卷,第 7 期,2026 年 7 月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 7, Issue 7, July 2026

1) 因果关系和深度生成模型中的新兴协同作用:调查作者:G. Zhou,S. Xie,G. -Y。郝,陈,B.黄,X.徐,C.王,L.朱,L.姚,K.张页数:3634 - 36522)扩散模型可解释性的方法:系统综述作者:T. Lakhani,J. Wu,Y. -K。 Lai, Z. Ji页数:3653 - 36703) 人工智能和大脑连接如何为耐药性癫痫的结果预测提供信息作者:E. Paolini, G. Menegaz, E. Tamilia, S. F. Storti页数:3671 - 36874) 从奖励角度看 LLM 调整进展的调查设计作者:M. Ji, Y. Wu, Z. Wu,

超过一半的佐治亚州教师现在使用人工智能备课

More Than Half of Georgia Teachers Now Use Artificial Intelligence to Prepare for Class

您的孩子曾经使用人工智能来回答过老师使用人工智能写的作业吗?根据佐治亚州审计与会计部的报告,该州大多数教师都在使用生成式人工智能进行规划或在课堂上使用,但也表达了对 [...]

从替代到支持:帮助学生明智地使用人工智能

From Substitute to Support: Helping Students Use AI Wisely

2023 年秋季,我开始注意到学生论文中的一些不寻常之处。就好像他们分为两个不同的群体。一套论文看起来非常精美,尤其是语法方面,但在一对一的会议上,一些学生承认他们严重依赖人工智能工具,有时甚至使用它们来生成完整的草稿。最让我惊讶的是[…]这篇文章从替代到支持:帮助学生明智地使用人工智能首先出现在教师焦点|高等教育教学与学习。

使用 Gemini 创建 Google 表格

Using Gemini to Create Google Sheets

在本教程中,我们将向您展示如何使用 Gemini 创建 Google 表格、构建有用的表格、生成公式、分析数据以及通过后续提示改进电子表格。

世界上最古老的故事之一刚刚经过人工智能改造,由奥斯卡获奖演员配音

One of the world’s oldest stories just got an AI makeover, with the voice of an Oscar-winning actor

荷马的史诗《奥德赛》已被重新改编为 13 小时的有声读物,由人工智能生成的奥斯卡获奖演员迈克尔·凯恩 (Michael Caine) 的克隆声音进行旁白。这种人工智能在讲故事中的创新应用,虽然受到一些人称赞,将创造力与技术融为一体,但在好莱坞却引发了争论。许多演员正在反击,主张进行“人类同意”登记,以保护他们的肖像和声音免受未经授权的人工智能复制。

古吉拉特邦称人工智能系统去年帮助防止了 16.7 万人辍学

Gujarat says AI system helped prevent 1.67 lakh school dropouts last year

事实证明,古吉拉特邦创新的人工智能早期预警系统在遏制辍学方面非常有效。通过分析学生数据,系统可以识别有风险的儿童,从而能够及时进行干预。去年,这一举措阻止了超过16万名学生辍学,另外9万名辍学学生成功重返校园。这项技术是该州实现零辍学率的重要一步。

发动机转速信号

Engine rpm Signal

什么是发动机转速信号?发动机转速信号用于连续测量和监控船用柴油发动机的转速。安装在发动机上的磁性拾取传感器检测旋转的齿或标记,并生成与发动机速度成比例的频率信号。发动机转速越高,[...]后发动机转速信号首先出现在商船解码中。

华盛顿大学研究人员创建了 PaperTok,这是一个人工智能系统,可帮助用户将研究论文转化为引人入胜的短视频

UW researchers created PaperTok, an AI system that helps users turn research papers into short, engaging videos

华盛顿大学团队开发了一款 AI 工具,可以帮助用户将研究论文转化为 45 秒的视频。研究人员将一篇论文上传到该工具,该工具使用 Google Gemini 编写一个简短的脚本来解释该论文。然后,研究人员可以迭代编辑文字记录和生成的视频剪辑。

借助 Snowflake 和 Amazon Quick 的人工智能驱动的 BI

AI-powered BI with Snowflake and Amazon Quick

在本文中,您将了解如何在 Snowflake 语义视图和 Amazon Quick 之间构建端到端集成。样本数据是媒体公司的用户评论数据。首先,您将电影评论数据从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 加载到 Snowflake 中,在 SQL 中定义语义视图以添加业务含义,通过 Cortex Analyst 使用自然语言查询进行探索,然后生成 Amazon Quick 数据集和仪表板。可以手动或使用提供的自动化脚本创建数据集。最后,您的 BI 团队或 AI 团队可以针对受管数据层提出自然语言问题,并相信每个响应都反映相同的业务逻辑。

解决负担能力的非学费障碍

Tackling Nontuition Barriers to Affordability

解决负担能力的非学费障碍 Joshua.BayWed,06/24/2026 - 03:00 AMCoppin 州立大学今年秋季将降低膳食计划成本,作为减少学生成功的财务障碍的更广泛努力的一部分。Byline(s)Joshua Bay