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国际人工智能安全报告
图 0.1：2023 年 6 月至 2024 年 12 月期间著名通用 AI 模型在关键基准测试中的得分。与之前的最先进水平（阴影区域）相比，o3 表现出显着提高的性能。这些基准测试是该领域对编程、抽象推理和科学推理最具挑战性的测试。对于未发布的 o3，显示公告日期；对于其他模型，显示发布日期。包括 o3 在内的一些较新的 AI 模型受益于改进的支架和测试时的更多计算。资料来源：Anthropic，2024 年；Chollet，2024 年；Chollet 等人，2025 年；Epoch AI，2024 年；Glazer 等人，2024 年；OpenAI，2024a；OpenAI，2024b；Jimenez 等人，2024 年； Jimenez 等人，2025 年。
人工智能的新前沿
生成式人工智能有可能理解企业工作流程中的内容并做出类似人类的决策，从而可能从根本上改变商业运作方式。谷歌的 Contact Center AI (CCAI)2 等解决方案旨在实现自然语言客户服务互动，而 NVIDIA 的 BioNeMo3 等行业特定解决方案则有可能加速医疗药物的发现，而这仅仅是个开始。因此，生成式人工智能正在吸引成熟参与者（如风险投资家 (VC)、并购公司）以及新兴公司（生态系统合作伙伴）的兴趣。仅在 2022 年，风险投资公司就投资了超过 20 亿美元，4 科技行业领导者也在进行重大投资，包括微软向 OpenAI 投资 100 亿美元，5 以及谷歌向 Anthropic 投资 3 亿美元。6
整合人工智能
该领域的发展速度如此之快，以至于 ChatGPT 背后的模型 GPT-3.5 已经被继任者 GPT-4 取代，现在它只是更广泛的 AI 工具生态系统中的一种工具，其中许多工具借鉴了 OpenAI 的基础模型或 Anthropic 等竞争对手的模型。如今，学生可以使用许多其他 AI 工具，这些工具使他们能够毫不费力地将单个句子转换成照片般逼真的图像（Midjourney）、视频（Synthesia）、软件代码（GitHub CoPilot）或音乐作品（MusicLM），堪比经验丰富的艺术家和从业者的作品。此外，越来越多的 GPT4 和其他工具插件正在涌现，使他们能够在线访问实时信息。其他工具（例如 Code Interpreter）进一步增强了这些工具的功能，使它们能够执行以前版本无法执行的任务，例如分析和可视化数据、从图像中提取文本以及编辑视频。
通过大型语言模型的及时工程降低非英语语言的文化幻觉
摘要 - 及时工程中的预测提供了减轻大语模型（LLMS）文化幻觉的重要潜力。提示的战略表述，与深厚的文化和语言见解相结合时，可以在非英语环境中尤其是LLM的准确性和文化敏感性。本文探讨了在三个主要LLMS（Openai Chat-gpt，Google Gemini和Anthropic Claude）中及时工程的应用，阐明了量身定制的提示如何有效地减少文化偏见并改善用户互动。通过案例研究和比较分析，研究确定了最佳实践，并为进一步发展提供了战略建议。这些发现强调了在AI中持续创新和道德考虑的重要性，以确保全球技术应用中的包容性和尊重。
利用生成ai
来自Google（Bard），Microsoft（授权OpenAi的技术），拟人化（到8月II日筹集了超过14亿美元）的竞争性产品以及数十个专业的生成AI工具都效仿了，包括亚马逊Web服务的BedRock，包括Amazon Web Services的BedRock，使组织能够通过应用程序的Application Anepstains Intrapermanding Amponing Intraping（API）构建生成的AI系统（API）。他们在世界各地释放了兴奋和迅速采用的基础，从《财富》 500强公司的镶板墙到高中生的笔记本电脑。有数十亿美元的风险投资和大型公司涌入，生成的AI开发人员正在努力工作。这是21世纪的数字淘金热。
使用大语言模型来筛选心血管药物开发的摘要：横断面研究
通过PubMed应用程序编程界面（API）提取摘要，并创建了LLM指令（提示），以评估LLMS（GPT-3.5 Turbo [OpenAI]，GPT-4]，GPT-4]，GPT-4 [OpenAI]和Claude 2 [Claude 2 [chlaude PBC] [hythropic pbc] [gpt-3.5 turbo [openai]跨LLMS评估不同的筛选优化策略（图1）。“基本” LLM提示（1）提出了抽象文本，（2）列出了两个资格筛选标准（即，至少一个生物标志物和结果找到值），以及（3）指示LLMS确定摘要是否符合资格标准并以标准化格式返回结果。“技术”优化被定义为在基本提示中添加定义器划定关键部分（摘要和标准），而“内容”优化进一步指示LLMS（1）扮演科学角色，（2）解决心脏病学药物
人工智能的新前沿
尽管早期的吸引力来自于消费者版本，这可能会改变时代，但生成式人工智能也有可能为企业工作流程增加情境感知和类似人类的决策能力，并可能从根本上改变我们的经营方式。我们可能才刚刚开始看到诸如谷歌的 Contact Center AI (CCAI) 等解决方案的影响，该解决方案旨在帮助实现自然语言客户服务互动，2 以及 NVIDIA 的 BioNeMo 等行业特定解决方案，它可以加速药物研发。3 因此，生成式人工智能吸引了传统（例如风险投资 (VC)、并购 (M&A)）和新兴（例如生态系统合作伙伴关系）来源的兴趣。仅在 2022 年，风险投资公司就投资了超过 20 亿美元，4 技术领导者也进行了重大投资，例如微软在 OpenAI 5 中投资了 100 亿美元，谷歌在 Anthropic 中投资了 3 亿美元。6
在加拿大法院使用人工智能的指南
AI包括模拟人类智能和决策过程的计算机系统。AI的特定子集（称为生成AI）可以自主创建原始内容，例如文本，图像，视频和音乐，基于已培训的数据。一种生成AI的类型是基于大型语言模型（LLMS），该模型旨在处理，理解和生成人类的言语和书面语言。它们是研究，组织，编辑，翻译和以其他方式改进书面作品的强大工具。来自Google和Microsoft的流行文字处理和电子邮件应用程序现在包括生成AI开箱即用。生成的AI实际上已成为许多平台，系统和应用程序的竞争功能。当今使用的突出公共可访问的LLM引擎包括Chatgpt（OpenAi），Claude（Anthropic），Gemini（Google）和Llama（Meta）。此外，还有许多针对特定主题或编写任务量身定制的AI驱动应用程序。
环境 DNA 揭示了亚马逊鱼类多样性方面因地理、环境和人为影响的不同而出现的不匹配
图 4 从最终广义相异性模型中为地理（蓝色）、环境（绿色）和人为（粉色）变量生成的 I 样条线（表 S10）。来自最终 GDM 的 I 样条线，用于（a–d）分类学 β 多样性，（e–g）分类学 β 多样性的周转成分，（h–l）功能性 β 多样性，（m–o）功能性 β 多样性的周转成分。每个函数达到的最大高度表示在所有其他变量保持不变的情况下与相关变量梯度相关的 β 多样性总量。每个函数的斜率显示 β 多样性的速率及其沿相关梯度的变化。向上，上游；由上而下，上游-下游。地理距离单位来自 NMDS 坐标。
人工智能基础模型之间的竞争
1. 简介 春天终于来了。 1 深度学习的最新进展催生了基础模型，这些模型支撑着无数生成式人工智能应用。 2 我们目前见证的增长是指数级的。据报道，OpenAI 的 ChatGPT 在短短两个月内就达到了 1 亿用户； 3 风险投资家正在将对初创企业的投资从 2018 年的 4.08 亿美元增加到 2022 年的 45 亿美元； 4 谷歌、Facebook 和微软等主要科技公司正在成倍增加新产品发布； 5 Anthropic 的 Claude 等模型在 2023 年 5 月每分钟处理 100,000 个文本标记（约 75,000 个单词），高于 2023 年 3 月的 9,000 个标记。 6 尽管最初担心人工智能在成为主流之前会被垄断，但该领域的竞争非常激烈。 7 但动态竞争并非必然。基础的性质