Tech founders use AI-generated images to poke fun at Anthony Albanese in protest against tax changes
一位企业家开玩笑说，“他拿着新的 47% 股权玩得很开心”，并警告说一些初创公司可能会离开澳大利亚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科技企业家通过发布 AI 生成的 Anthony Albanese 作为“新创始人”的照片来嘲笑政府的资本利得税改革，并警告说增加税收可能会迫使人们放弃为新企业工作或将初创公司送往海外。初创公司和企业家可能仍会在联邦中获得豁免政府计划对资本利得税折扣进行调整，总理表示他希望支持创新，财政部长吉姆·查尔默斯透露，该行业的磋商仍在继续。继续阅读...
Weekend read – Who is Neil Lawrence? Or AI and Gardening
来自 Peter Radford Neil Lawrence 是谁？我为什么要问？ 《金融时报》发表了他写的一封信，在信中他引导我们认识人工智能的真正价值。它不会通过一些集中精心策划的“宏伟计划”来获得，而各种人工智能业务的投资者可以更容易地对其进行评估。 [...]
AI Is Distorting Practically Everything About the Economy
它让增长看起来更好，而就业市场看起来更糟。也许人工智能投资的泡沫最终不会造成太大伤害。作者：Greg Ip。摘录：“摩根士丹利现在预计，今年五家最大的人工智能“超大规模企业”的资本支出将超过 8000 亿美元，明年将达到 1.1 万亿美元。明年的数字将占国内生产总值的 3.3%，将超过预计的国防支出。”“通货膨胀调整后的 GDP ……第一季度年化增长率可观 2%。不过，在表面之下，是两个经济体：人工智能和一切“GDP 的最大组成部分——个人消费，在住房、办公楼和工厂等商业结构以及卡车和飞机等运输设备方面的投资增长相对温和。与此同时，技术设备投资猛增 43%，软件投资猛增 23%，数据中心建筑投
Why Most AI Act Compliance Training Won't Work
大多数《人工智能法案》合规培训都是围绕信息传输而不是行为改变而建立的。本文从学习设计的角度解释了第 4 条的实际要求，以及基于场景的设计如何产生法规所指向的结果。这篇文章首先发表在 eLearning Industry 上。
Smarter Decision-Making in the Age of AI with Cheryl Strauss Einhorn, Author of The Human Edge
谢丽尔·斯特劳斯·艾因霍恩 (Cheryl Strauss Einhorn) 与迈克·帕尔默 (Mike Palmer) 一起讨论她的最新著作《人性优势：人工智能时代的明智决策》。作为 Decisive 的创始人和《巴伦周刊》的前调查记者，谢丽尔为解决问题的世界带来了独特的视角。她的职业生涯从报道公司丑闻转向在哥伦比亚大学任教，源于一种愿望，即超越对认知偏见的简单认识，转向积极对抗认知偏见的系统。对话的中心是 AREA 方法，这是一种决策框架，旨在管理经常使我们误入歧途的心理捷径。谢丽尔解释了她的方法如何将研究分为不同的阶段：绝对、相对、探索、利用和分析。通过放慢速度从多个角度评估信息，决策者
From Restriction to Integration: Practical Strategies for Embracing AI in Online Courses
高等教育政策研究所 2025 年的一项调查发现，现在 92% 的大学生在学习中使用人工智能工具，高于前一年的 66%（Freeman 2025）。对于在线教育工作者来说，问题已经从是否允许人工智能转变为如何设计鼓励深度学习的课程，无论人工智能的作用如何。以下策略基于 […]从限制到整合：在在线课程中拥抱人工智能的实用策略，该文章首先出现在教师焦点 |高等教育教学与学习。
Philadelphia Middle Schoolers Explore How AI Changes Their Classrooms and Their Lives
费城玛丽安安德森邻里学院的中学生对人工智能有很多疑问。他们想知道政府如何使用人工智能以及该技术对环境有何影响。他们很好奇它是如何被用于创造力的，以及它是否会永远伴随着我们——或者[...]
Button‑pushing explorers: How to grasp that AI agents can do amazing things while knowing nothing
专家表示，人们必须认识到这些系统既可以完成超人的壮举，又可以犯很少有人会犯的错误。
了解人工智能是什么、人工智能如何工作，以及为什么本科生和研究生理科学生应该了解机器学习、数据和神经网络。《人工智能解释：人工智能是什么、它是如何工作的以及为什么理科学生应该学习它》一文首先出现在《科学笔记》上。
AI chatbots are turbocharging violence against women and girls: We urgently need to regulate them
人工智能聊天机器人因其设计方式而使性暴力正常化、发起不必要的性对话并提供个性化的跟踪建议。它们的制造者需要承担责任。
NASA’s New AI Processor Is 500x Faster Than Current Space Computers
NASA 的新型人工智能太空芯片可以为未来的航天器提供自己的大脑。美国宇航局正在开发一种功能强大的新型计算机芯片，它可以极大地改变未来航天器在深空的运行方式。该先进处理器是通过商业合作伙伴关系创建的，旨在使航天器能够更快地处理信息，并且 [...]
AI in Research: A User's Perspective (Second Edition)
研讨会将于 2026 年 7 月 3 日至 7 月 5 日在浦那举行。
Consortium developing rapid AI-driven spacecraft manufacturing
由 Space Machines Company 领导的一个财团已获得澳大利亚政府资助，用于开发生成式人工智能设计......该财团开发快速人工智能驱动的航天器制造首先出现在 AeroTime 上。
Can a New Methodology Give Us “Headlights” on AI Work Disruption?
关于人工智能发展方向的前瞻性数据并不是一种好奇。它为政策制定者提供了分析我们可能面临的问题的真正性质并立即开始规划的广度和深度。新方法论能否为我们提供有关人工智能工作颠覆的“头灯”？首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
参议院第 1050 号法案认识到了现代广告中的一个真正问题，并朝着解决这个问题迈出了有益的一步。加利福尼亚州参议院第 1050 号法案对人工智能广告披露采取了更狭窄的方法，该法案首先出现在 Reason Foundation 上。
Improving Offline Relationships Through AI and Technology
在 COVID-19 大流行最严重的时候，当我们面临封锁、隔离和社交距离时，我们求助于技术来使我们摆脱孤立。我们...
