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人工智能：花费太多，收益太少？
科技巨头及其他公司将在未来几年投入超过 1 万亿美元的 AI 资本支出，但目前收效甚微。那么，这笔巨额支出会带来回报吗？麻省理工学院的 Daron Acemoglu 和 GS 的 Jim Covello 对此持怀疑态度，Acemoglu 认为未来十年 AI 给美国经济带来的上行空间有限，而 Covello 则认为该技术并非为解决复杂问题而设计的，无法证明其成本合理，而且成本可能不会像许多人预期的那样下降。但 GS 的 Joseph Briggs、Kash Rangan 和 Eric Sheridan 对 AI 的经济潜力及其最终在当前“一锤定音”阶段之后产生回报的能力仍持更为乐观的态度，即使 AI 的“杀手级应用”尚未出现。即使出现了，我们也会探讨当前的芯片短缺（与 GS 的 Toshiya Hari 一起）和迫在眉睫的电力短缺（与 Cloverleaf Infrastructure 的 Brian Janous 一起）是否会限制 AI 的增长。但尽管存在这些担忧和限制，我们仍然看到人工智能主题的运行空间，要么是因为人工智能开始兑现其承诺，要么是因为泡沫需要很长时间才能破灭。”
耐力运动员的房颤。你能有太多
1。英格兰，P.H。，对当地人群的房间效果估计。 2020。 2。 Moza2arian，D。等人，老年人的体育锻炼和房屋效果的发生率：心血管健康研究。 流通，2008。 118（8）：p。 800-7。 3。 Newman，W。等人，运动员中心房空白的风险：系统评价和荟萃分析。 BR J Sports Med，2021。 55（21）：p。 1233-1238。 4。 Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。 EUR HEART J，2013年。 34（47）：p。 3624-31。 5。 Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。 欧洲，2009年。 11（1）：p。 11-7。 6。 Pluim，B.M。等人，运动员的心。 心脏结构和功能的荟萃分析。 流通，2000。 101（3）：p。 336-44。 7。 Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。英格兰，P.H。，对当地人群的房间效果估计。2020。2。Moza2arian，D。等人，老年人的体育锻炼和房屋效果的发生率：心血管健康研究。流通，2008。118（8）：p。 800-7。3。Newman，W。等人，运动员中心房空白的风险：系统评价和荟萃分析。BR J Sports Med，2021。55（21）：p。 1233-1238。4。Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。 EUR HEART J，2013年。 34（47）：p。 3624-31。 5。 Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。 欧洲，2009年。 11（1）：p。 11-7。 6。 Pluim，B.M。等人，运动员的心。 心脏结构和功能的荟萃分析。 流通，2000。 101（3）：p。 336-44。 7。 Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。Andersen，K。等人，在52 755长距离跨国滑雪者中心律不齐的风险：一项同类研究。EUR HEART J，2013年。34（47）：p。 3624-31。5。Mont，L.，R。Elosua和J. Brugada，《耐力运动实践》是心房效果和心房弯曲的危险因素。欧洲，2009年。11（1）：p。 11-7。6。Pluim，B.M。等人，运动员的心。心脏结构和功能的荟萃分析。流通，2000。101（3）：p。 336-44。7。Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。 neth Heart j，2018年。 26（3）：p。 133-145。 8。 la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。 JACC Cardiovasc Imaging，2016年。 9（12）：p。 1389-1391。 9。 ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。Guasch，E.，L。Mont和M. Sitges，运动员中心智能的机制：我们知道的以及我们不知道的东西。neth Heart j，2018年。26（3）：p。 133-145。8。la Gerche，A。和G. Claessen，增加了流量，大坝壁和上游压力：强烈运动的生理挑战和心房后果。JACC Cardiovasc Imaging，2016年。9（12）：p。 1389-1391。9。ISKANDAR，A.，M.T。 Mujtaba和P.D. 汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。 8（7）：p。 753-62。ISKANDAR，A.，M.T。Mujtaba和P.D.汤普森，在精英运动员中留下了心房的大小。8（7）：p。 753-62。JACC Cardiovasc Imaging，2015年。10。vaziri，S.M。等人，超声心动图的超声心动图预测指标。Framingham心脏研究。流通，1994年。89（2）：p。 724-30。
'计算机说不'：评估风险和...
确定的最重要的挑战之一是数字供应链工具的运作方式缺乏透明度。这些平台背后的公司通常会保留有关其数据源，算法和评估标准的细节，将此信息视为专有。例如，尽管Ecovadis和Sedex等工具提供了其数据收集过程的广泛轮廓，但细节仍然不透明。这种缺乏清晰性引发了有关这些工具产生的风险评估的可靠性和有效性的问题。此外，这些平台使用的评估标准并未统一披露。sedex在某种程度上更加透明，因为它基于广泛认可的道德交易计划（ETI）基本代码。但是，没有一个平台完全透露其算法如何汇总并权衡收集的数据，从而使外部利益相关者难以评估评估的质量和公平性。
中国房间：只说“不！”
现在是时候以新的眼光查看约翰·塞尔（John Searle）的中国房间思想实验了。关注的主要重点一直是与该论点显示出错误（或正确的），默示的假设是某种程度上可能有这样的房间。在本文中，我认为辩论不应关注以下问题：“房间里的一个人以完美的中文回答了所有问题，同时又不理解中文的话，这对强大的AI来说是什么含义？”相反，问题应该是：“这样的房间和房间里的一个人的想法是否能够以完美的中文回答，而又不了解任何中国人有任何意义？”而且我相信，答案与最近的论点同时声称，除非它像我们人类一样经历了世界，否则机器不可能通过图灵测试。
常见的神话“糖尿病是由于吃得太多而引起的...
没有类型的糖尿病是温和的。儿童和年轻人的2型糖尿病比成年后的糖尿病要严重得多，因为帮助儿童和年轻人成长的激素使这种病情更难管理。管理良好的体重和血糖水平可以显着降低1型和2型糖尿病的成年并发症的风险。