Unmasking Bias in Artificial Intelligence: Challenges and Solutions
生成式人工智能的最新进展伴随着各行各业企业应用的蓬勃发展，包括金融、医疗保健、交通运输。这项技术的发展还将带来其他新兴技术，如网络安全防御技术、量子计算进步和突破性的无线通信技术。然而，下一代技术的爆炸式增长也伴随着 […]The post The Dismasking Bias in Artificial Intelligence: Challenges and Solutions appeared first on Unite.AI.
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我们需要非常小心地构建更好的人工智能，而无需人类参与干预：https://arstechnica.com/ai/2024/10/the-quest-to-use-ai-to-build-better-ai/老实说，他关于人工智能被炒作的说法并没有错。而且我同意，一旦炒作逐渐平息，它就会变得有用：https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/linus-torv
Running Large Language Models Privately
框架、模型和成本的比较 Robert Corwin，Austin Artificial Intelligence 首席执行官 David Davalos，Austin Artificial Intelligence ML 工程师 2024 年 10 月 24 日大型语言模型 (LLM) 迅速改变了技术格局，但安全问题仍然存在，尤其是在将私人数据发送给外部第三方方面。在这篇博文中，我们深入探讨了在本地和私下（即在自己的计算机上）部署 Llama 模型的选项。我们让 Llama 3.1 在本地运行，并调查了速度、功耗和不同版本和框架中的整体性能等关键方面。无论您是技术专家还是只是对所涉及的内容感到
Incredible generalist robots show us a future free of chores
新兴创业公司 Physical Intelligence 对制造机器人不感兴趣。相反，该团队有更好的想法：用人工智能软件不断学习的通用“大脑”为硬件提供动力，这样现有的机器将能够自主执行越来越多需要精确动作和灵活性的任务 - 包括家务。继续阅读类别：机器人技术，技术标签：物理智能，开放人工智能，人工智能，LLM（大型语言模型），机器人
Third-Quarter iPhone Sales In China Fall As Huawei Competition Heats Up
随着华为竞争加剧，第三季度 iPhone 在中国的销量下降 国际数据公司周五上午发布了一份报告，显示 2024 年第三季度中国智能手机出货量同比增长 3.2% 至 6880 万台，连续第四个季度增长。然而，故事还不止于此。让我们先从苹果的好消息开始：“随着新款 iPhone 16 系列的推出，苹果重新进入前五大智能手机公司的第二名。初始销售数据与前代产品相当，该公司预计即将推出的促销活动和 Apple Intelligence 的预期发布将推动未来的需求。”谈到报告中不太有利的细节——并证实了我们之前关于 Apple Intelligence 在全球最大手机市场表现不佳的报道（请阅读此处）——
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：人工智能在保护珊瑚礁中的应用：https://www.datasciencecentral.com/how-machine-learning-helps-save-coral-reefs-by-listening/高等教育对人工智能的准备仍然不足：https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2024/10/16/campus-tech-le
Visualizing The EU's Critical Minerals Gap By 2030
到 2030 年欧盟关键矿产缺口可视化欧盟的《关键原材料法》列出了若干雄心勃勃的目标，以增强其关键矿产供应链的弹性。正如 Visual Capitalist 的 Bruno Venditti 在下文中详细介绍的那样，该法案包括非约束性目标，要求欧盟建立足够的采矿能力，以便欧盟内的矿山可以满足其 10% 的关键矿产需求。此外，该法案还设定了 40% 的需求通过欧盟内部加工来满足，25% 的需求通过回收来满足的目标。在该法案于 2024 年 5 月通过几个月后，这张图表突显了欧盟旨在克服的挑战的规模。该数据完全来自 Benchmark Mineral Intelligence，截至 2024 年
Sun-Intelligence 4.0 will soon be here: The Dawn of the Super-Robot
Sun-Intelligence 4.0 代表了下一步——人机混合智能的一次巨大飞跃，数百万台智能机器的分布式能力被提炼成一个超级智能实体：超级机器人。
上周我在推特上发布了一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：我认为警方很容易将自己的错误或操纵归咎于人工智能的错误。当人工智能真的搞砸了，责任又在哪里？ https://www.theguardian.com/technology/2024/oct/03/artificial-intelligence-police-reports各公司正在将其 AI 数据中心转移到德克萨斯州，但德克萨斯州的发电能力不足以满足其能源需求：https://www.theregister.com/2024/10/04/texas_dc_po
PE Investments surges 38.9% in Jan-Sep 2024 to $10.9 billion: LSEG Deals Intelligence
2024 年 9 月最新季度投资同比增长 49%，达到 27.7 亿美元
Risk, reward and reality: Has enterprise perception of the public cloud changed?
公有云现在构成了企业 IT 环境的主体。根据 2024 年 Statista 数据，73% 的企业使用混合云模式，14% 的企业使用多个公有云，10% 的企业使用单一公有云解决方案。多个和单一私有云占剩余的 3%。由于企业历来不愿采用公有云，因此采用 […] 文章《风险、回报和现实：企业对公有云的看法是否发生了变化？》首先出现在 Security Intelligence 上。
我上周在 Twitter 上发布的一些有趣的链接（我也在 Mastodon、Threads、Newsmast 和 Bluesky 上发布了这些链接）：使用 AI 避免碰撞的自动驾驶船：https://www.stuff.co.nz/nz-news/350423932/unmanned-vessel-makes-waves-science-minister 帮助研究文献和引用的 AI：https://dataconomy.com/2024/09/27/scite-ai-review-can-it-research-well/ 微软纠正生成性 AI 幻觉的方法：https://www.comput
Тайна «LOVE»: скрытые послания в кибератаках?
GreyNoise Intelligence 检测互联网上神秘的“噪音风暴”。
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining | by Laurin Brechter | Sep, 2024
在交易中寻找高价值模式 在这篇文章中，我将提供一种替代市场篮子分析中流行技术的替代方案，该技术可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以是使用高效用项集挖掘进行市场篮子分析的帖子 | 作者 Laurin Brechter | 2024 年 9 月首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Market Basket Analysis Using High Utility Itemset Mining | by Laurin Brechter | Sep, 2024
在交易中寻找高价值模式 在这篇文章中，我将提供一种替代流行市场篮子分析技术的方案，该方案可以帮助从业者找到高价值模式，而不仅仅是最常见的模式。我们将对不同的模式挖掘问题有一些直观的了解，并看一个真实的例子。完整的代码可以是使用高效用项集挖掘进行市场篮子分析 | 作者：Laurin Brechter | 2024 年 9 月，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
大型语言模型 (LLM) 彻底改变了软件工程，在各种编码任务中展示了非凡的能力。虽然最近的努力已经基于 LLM 为端到端开发任务产生了自主软件代理，但这些系统通常是为特定的软件工程 (SE) 任务而设计的。来自越南 FPT 软件 AI 中心的研究人员推出了 HyperAgent，一种新型通用多代理 FPT 软件 AI 中心推出 HyperAgent：一种突破性的通用代理系统，可大规模解决各种软件工程任务，在 SWE-Bench 和 Defects4J 上实现 SOTA 性能，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
Optimizing Document Understanding with DocOwl2: A Novel High-Resolution Compression Architecture
理解多页文档和新闻视频是人类日常生活中的一项常见任务。为了解决这种情况，多模态大型语言模型 (MLLM) 应该具备理解具有丰富视觉文本信息的多幅图像的能力。然而，理解文档图像比自然图像更具挑战性，因为它需要更细粒度的感知。使用 DocOwl2 优化文档理解：一种新颖的高分辨率压缩架构，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
检索增强生成 (RAG) 是一种提高大型语言模型 (LLM) 处理大量文本效率的技术，在自然语言处理中至关重要，特别是在问答等应用中，在这些应用中，保持信息的上下文对于生成准确的响应至关重要。随着语言模型的发展，研究人员努力突破界限 NVIDIA 研究人员引入了保序检索增强生成 (OP-RAG) 以增强大型语言模型 (LLM) 的长上下文问答 首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
