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由 AI 根据您的兴趣偏好筛选

5个月前

3D 打印很好玩，就是耗材太占地方了。为了整理耗材打印了支架，为了打印支架而需要更多耗材，感觉陷入了死循环…

#3D打印 #耗材 #支架 #死循环 #无奈

5个月前

一想到下周二才开苹果发布会我真的等不及了！

#苹果发布会 #期待 #科技 #新品 #下周

5个月前

LLM 发展到今天, hallucination 已经不能准确的表达它错误生成的现象。第一种， Hallucinate，幻觉。 LLM 不确定真相，但回答的动机是诚实的，只是事实错误。第二种，Lie，谎言。 LLM知道真相，但要完成某种目的，故意误导，编造谎言。第三种，Bullshit，胡扯。 LLM 根本不在乎真相是什么，对真相漠视，只是完成输出。要理解这三种现象，看这三篇论文：幻觉： Why Language Models Hallucinate 谎言： Can LLMs Lie? Investigation beyond Hallucination 胡扯： Machine Bullshit: Characterizing the Emergent Disregard for Truth in Large Language Models

#LLM #幻觉 #谎言 #胡扯 #AI

辣辣 (Arlene Xu)

5个月前

谁说记账一定要用QuickBooks那种复杂的软件？这个视频教你用AI，轻松驾驭程序员的硬核记账工具beancount！以前觉得门槛高，现在AI让它变得极其简单，小白也能体验专业级的快乐！

#AI记账 #Beancount #程序员 #记账软件 #简化

5个月前

OpenAI昨天发的博客 - 为什么大模型会有幻觉一句话总结：traditional accuracy-based evals penalize humility and reward guessing 传统的大模型训练奖励机制会更鼓励模型去猜测而非承认自己不知道。还有一系列的truth vs. myth 👇

#OpenAI #大模型 #幻觉 #奖励机制 #猜测

ChandlerGuo 郭宏才宝二爷

5个月前

英伟达 4万亿了

#英伟达 #4万亿 #股价上涨

5个月前

原来可以通过无限调用陀螺仪的API来实现监听功能的，这也太抽象了

#陀螺仪API #监听功能 #安全隐患 #技术滥用

5个月前

FT：计算机科学家杰弗里·辛顿：“AI会让少数人更富，多数人更穷” “人工智能教父”畅谈：人类的“唯一希望”，中国的优势，以及机器何时将超越我们我提前了十分钟到，但杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）已经等在了多伦多一家雅致的餐吧——里士满车站（Richmond Station）的门厅里。这位计算机科学家——人工智能领域的先驱、诺贝尔物理学奖得主——之所以选在这里，是因为他曾与加拿大总理贾斯汀·特鲁多（Justin Trudeau）在此共进午餐。我们穿过一个充满工业风、感觉很潮的酒吧，来到一间嘈杂的后厅，里面已经坐满了食客。辛顿摘下他那只旧旧的绿色谷歌科学家背包——这是他之前工作单位的纪念品。因为慢性背伤，他需要用背包当坐垫，好让身体坐直。他像猫头鹰一样，白发从眼镜框边探出来，低头看着我，问我大学学的是什么专业。“因为如果对方有科学学位，你解释事情的方式就会不一样。”我没有。而特鲁多，至少还“懂点微积分”。这位被誉为“人工智能教父”的学者，如今已习惯于向世人解释他毕生的心血，因为这项技术正开始渗透到我们生活的每个角落。他见证了人工智能如何从学术圈——他几乎整个职业生涯都在那里度过，包括在多伦多大学的二十多年——走向主流，被那些手握重金、渴望触达消费者和企业的科技公司推向风口浪尖。辛顿因在20世纪80年代中期的“基础性发现与发明”而获得诺贝尔奖，这些成果促成了“基于人工神经网络的机器学习”。这种大致模仿人脑工作方式的方法，为我们今天触手可及的强大人工智能系统奠定了基础。然而，ChatGPT的问世以及随之而来的人工智能开发热潮，让辛顿停下了脚步。他从一个技术的加速者，转变为一个对其风险大声疾呼的警示者。在过去的几年里，随着该领域的飞速发展，辛顿变得极度悲观，他指出人工智能有可能对人类造成严重伤害。在两个小时的午餐中，我们谈论了许多话题：从核威胁（“一个普通人在AI的帮助下很快就能制造出生物武器，这太可怕了。想象一下，如果街上的普通人都能制造核弹会怎样”）到他自己使用AI的习惯（它“非常有用”），再到聊天机器人如何在他最近的分手中意外地成了“第三者”。 “这对我来说显而易见。你和这些东西交谈，问它们问题，它能理解，”辛顿继续说道。“技术圈里几乎没人怀疑这些东西会变得更聪明。” 辛顿在该领域的泰斗地位毋庸置疑，但也有人，甚至包括业内人士，认为现有技术不过是一种复杂的工具。例如，他的前同事、图灵奖共同得主杨立昆（Yann LeCun）——现任Meta首席人工智能科学家——就认为，支撑ChatGPT等产品的大语言模型（Large Language Models, LLM）能力有限，无法与物理世界进行有意义的互动。对于这些怀疑论者来说，这一代人工智能还无法达到人类的智能水平。辛顿说：“我们对自己的心智知之甚少。”但对于人工智能系统，“是我们创造了它们，构建了它们……我们的理解水平远超对人脑的理解，因为我们知道每个神经元在做什么。”他说话时充满信心，但也承认存在许多未知。在整个谈话过程中，他很坦然地陷入长时间的思考，然后得出结论：“我不知道”或“没头绪”。辛顿于1947年出生在伦敦西南部的温布尔登，父亲是昆虫学家，母亲是学校教师。在剑桥大学国王学院，他辗转于多个学科，最终选择了实验心理学作为本科学位，并在20世纪70年代初转向计算机科学。尽管神经网络（neural networks）曾被计算机科学界轻视和摒弃，但他始终坚持研究，直到2010年代取得突破，硅谷才开始拥抱这项技术。当我们喝着汤时，房间里嘈杂的声响，与这位轻声细语、深思熟虑地谈论人类生存问题的长者形成了鲜明对比。他激情澎湃地提出了一个方案，来应对那些由“雄心勃勃、争强好胜的男人们”开发的现代人工智能系统所带来的风险。这些人设想人工智能成为个人助理。这听起来似乎无伤大雅，但辛顿不这么认为。 “当助理比你聪明得多的时候，你如何保住自己的权力？我们只知道一个例子，那就是一个智慧得多的生物被一个智慧得少的生物所控制，那就是母亲和婴儿……如果婴儿无法控制母亲，他们就会死掉。” 辛顿认为，人类“唯一的希望”是把人工智能设计成我们的母亲，“因为母亲非常关心孩子，会保护孩子的生命”和成长。“这才是我们应该追求的关系。” “这可以作为你文章的标题，”他笑着说，用勺子指了指我的记事本。他告诉我，他以前的研究生伊利亞·蘇茲克維（Ilya Sutskever）也认同这个“母婴”方案。蘇茲克維是顶尖的人工智能研究员，也是OpenAI的联合创始人。在试图罢免首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）失败并离开OpenAI后，他现在正在自己的初创公司Safe Superintelligence开发新系统。但我猜测，奥尔特曼或埃隆·马斯克（Elon Musk）更有可能赢得这场竞赛。“是的。”那你更信任他们中的哪一个？他停顿了很久，然后回忆起2016年共和党参议员林赛·格雷厄姆（Lindsey Graham）被问及在唐纳德·特朗普（Donald Trump）和特德·克鲁兹（Ted Cruz）之间选择总统候选人时的一句话：“这就像是被枪杀还是被毒死。” 说到这里，辛顿建议换个安静点的地方。我试图吸引忙碌的服务员的注意，但没成功。他却突然站起来开玩笑说：“我去跟他们说，我可以说我跟特鲁多一起来过这儿。” 换到门口的吧台高脚凳上坐定后，我们讨论了人工智能何时会达到超级智能（superintelligent）——届时它可能拥有超越人类的谋略。“很多科学家都认为在5到20年之间，这是最靠谱的猜测。” 虽然辛顿对自己的命运很坦然——“我已经77岁了，反正也快到头了”——但许多年轻人可能会对这种前景感到沮丧；他们该如何保持积极？ “我真想说，‘他们为什么要保持积极？’也许如果他们不那么积极，反而会做得更多，”他用一个问题回答了我的问题——这是他惯常的习惯。 “假设你用望远镜看到一场外星人入侵，10年后就会抵达地球，你会说‘我们如何保持积极？’吗？不，你会说，‘我们到底该怎么应对？’如果保持积极意味着假装这一切不会发生，那人们就不应该保持积极。” 辛顿对西方政府的干预不抱希望，并批评美国政府缺乏监管人工智能的意愿。白宫称必须迅速行动，发展技术以击败中国并保护民主价值观。巧的是，辛顿刚刚从上海回来，还倒着时差。他在那里与一些政治局成员开了会。他们邀请他去谈论“人工智能的生存威胁”。 “中国很重视这件事。很多政界人士都是工程师出身。他们理解这个问题的深度，是律师和销售员无法比拟的，”他补充道。“对于生存威胁，只要有一个国家想出应对办法，就可以告诉其他国家。” 我们能相信中国会维护全人类的利益吗？“这是次要问题。人类的生存比过得舒不舒服更重要。你能相信美国吗？你能相信马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）吗？” 随着我们的中等熟度三文鱼端上桌，卧在甜玉米浓汤上，科技公司开发人工智能的动机也被摆上了台面。辛顿一边说，一边用一片鱼肉蘸着盘里的酱汁。他之前曾主张暂停人工智能开发，并签署了多封信件，反对OpenAI转型为营利性公司——马斯克正试图在一场进行中的诉讼中阻止这一举动。谈论人工智能的力量常常被说成是纯粹的炒作，目的是为了抬高开发它的初创公司的估值，但辛顿说，“一个说法可以既对科技公司有利，又同时是事实”。我很好奇他在日常生活中是否经常使用人工智能。原来，ChatGPT是辛顿的首选产品，主要用于“研究”，但也用来做一些诸如询问如何修理烘干机之类的事情。然而，它甚至还出现在他最近与交往多年的伴侣分手的故事里。 “她让ChatGPT告诉我，我就是个渣男，”他说，并承认此举让他很惊讶。“她让聊天机器人解释我的行为有多恶劣，然后把内容给了我。我并不觉得自己是渣男，所以这并没有让我感觉太糟……我遇到了一个我更喜欢的人，你知道的，事情就是这样。”他笑了，然后补充道：“也许你不知道！” 我忍住了八卦前任的冲动，转而提到我刚庆祝了我的第一个结婚纪念日。“希望这暂时不会成为你的问题，”他回答道，我们都笑了起来。 **辛顿吃饭的速度快得多，**所以当他接到姐姐的电话时，我松了一口气。他告诉姐姐自己正在“一家非常嘈杂的餐厅”接受采访。他的姐姐住在塔斯马尼亚（“她想念伦敦”），哥哥住在法国南部（“他也想念伦敦”），而辛顿自己住在多伦多（当然，也想念伦敦）。 “所以我用从谷歌拿到的钱，在汉普斯特德西斯公园（Hampstead Heath）南边买了一座小房子”，这样他全家，包括他从拉丁美洲领养的两个孩子，都可以去住。辛顿的谷歌钱来自于2013年卖掉的一家公司。这家公司是他和蘇茲克維以及另一位研究生亚历克斯·克里热夫斯基（Alex Krizhevsky）共同创办的，他们构建了一个能以人类水平的准确度识别物体的AI系统。他们卖了4400万美元，辛顿本想三人平分，但他的学生们坚持让他拿40%。交易完成后，他们加入了谷歌——辛顿在那里工作了十年。他卖公司的动机是什么？为了支付他患有神经多样性（neurodiverse）的儿子的护理费用。辛顿“估算他大概需要500万美元……而我从学术界是拿不到这笔钱的”。他在脑子里算了算，税后从谷歌拿到的钱“略微超出了”这个目标。他于2023年离开了这家科技巨头，并在接受《纽约时报》采访时警告了该技术的危险。媒体报道称，他辞职是为了能更坦率地谈论人工智能的风险。 “每次我和记者交谈，我都会纠正这个误解。但这从没什么效果，因为那个故事太吸引人了，”他说。“我离开是因为我75岁了，我的编程能力不如从前了，而且Netflix上还有一大堆我没来得及看的东西。我已经非常努力地工作了55年，我觉得是时候退休了……而且我想，既然我都要走了，我正好可以谈谈那些风险。” 科技高管们常常描绘一幅乌托邦式的未来图景，人工智能将帮助解决饥饿、贫困和疾病等宏大问题。辛顿曾因癌症失去了两位妻子，他对医疗保健和教育的前景感到兴奋——教育是他非常关心的领域，但对其他方面则不然。 “实际会发生的是，富人将使用人工智能来取代工人，”他说。“这将造成大规模失业和利润的急剧增长。它会让少数人变得更富，而大多数人变得更穷。这不是人工智能的错，这是资本主义制度的错。” 奥尔特曼和他的同行们曾建议，如果劳动力市场对人口来说变得太小，可以引入全民基本收入（universal basic income），但这“无法解决人的尊严问题”，因为人们从工作中获得价值感，辛顿说。他承认想念他的研究生们，可以和他们碰撞想法或向他们提问，因为“他们年轻，理解事物更快”。现在，他转而问ChatGPT。这会导致我们变得懒惰和缺乏创造力吗？认知外包（Cognitive offloading）是目前正在讨论的一个概念，即人工智能工具的用户将任务委托出去，而没有进行批判性思考或记住检索到的信息。又到了打比方的时候了。 “我们穿衣服，因为穿衣服，我们的毛发就变少了。我们更容易因寒冷而死，但前提是我们没有衣服穿”。辛顿认为，只要我们能接触到有用的人工智能系统，它就是一个有价值的工具。他看了看甜点选项，并确保这次自己先点：草莓配奶油。巧的是，这也是我想要的。他要了一杯卡布奇诺，我要了一杯茶。“这是我们产生分歧的地方。” 奶油实际上是微微融化的冰淇淋，在我描述一个在硅谷司空见惯，但对大多数人来说如同科幻的场景时，它正慢慢变成液体：我们幸福地生活在“具身AI”（embodied AI）——也就是机器人——中间，并随着我们将人造部件和化学物质添加到身体中以延长生命，而慢慢变成赛博格（cyborgs）。 “那有什么问题吗？”他问。我们会失去自我意识和作为人的意义，我反驳道。“那又有什么好的呢？”他回应道。我试图追问：这不一定非得是好的，但我们将不再拥有它，那就是灭绝，不是吗？ “是的，”他说，停顿了一下。 “我们不知道将会发生什么，我们毫无头绪，那些告诉你将会发生什么的人只是在犯傻，”他补充道。“我们正处于历史的一个节点，一些惊人的事情正在发生，它可能好得惊人，也可能坏得惊人。我们可以猜测，但事情不会一成不变。” 克里斯蒂娜·克里德尔是《金融时报》驻旧金山的科技记者，负责报道人工智能领域

#杰弗里·辛顿 #人工智能风险 #技术伦理 #AI监管 #未来科技

5个月前

更新一下最近一个月每天都会用最频繁的AI工具，全部都经受住了我的考验，最后买最高级会员每个月要600多刀，希望未来可以都Bring your own API 不要单独bill我了： 1. 邮件管理 Superhuman - 回复邮件搜索信息自动完成 2. 语音输入 Wisper - 语音输入中英文自动书面化重写 3. 会议记录 Plaud - 线上线下开会录音转录总结分享 4. 创作和自动化 Claude Code - 开sub agent多线程工作且可以调用本地和外部资源 5. 文档创作 Gamma - 依旧是最好用的text to slides 6. 深度调研 ChatGPT Agent - 甚至可以指定从reddit/hackernews做复杂互动搜寻信息和分析

#AI工具 #效率提升 #Superhuman #ChatGPT Agent #办公自动化

5个月前

还是会经常过早做优化和自动化，想把这套路径焊在电脑桌面上🥲

#过度优化 #自动化 #焦虑 #技术依赖 #效率工具

Dr.Hash“Wesley”

5个月前

wlfi解锁方式还没出来么？

#WLFI #解锁方式 #疑问 #等待 #技术

5个月前

来自 Python core-dev hugovk 的推荐 :)

#Python #core-dev #hugovk #推荐 #积极

5个月前

科技与资源周期互为镜像，把握住现在的商品超级周期

#科技 #资源周期 #商品超级周期

5个月前

😂 共匪的华为又发布新机骗中层奴隶了，数码博主都看不下去了，想骂人‼️

#华为 #新机 #骗局 #数码博主 #负面

5个月前

我们似乎正处在一个软件开发的黄金时代，又或者，是一个巨大的幻觉之中。 AI 一声令下，代码如瀑布般涌现，过去数周的工作量，如今在几小时内就能完成。我们痴迷于这种前所未有的“产出”速度，仿佛只要油门踩得够深，就能抵达任何目的地。但这里有一个我们不愿正视的悖论：我们正以惊人的速度，奔向不确定的终点。麦肯锡的报告和长达数十年的行业研究，像一面冷静的镜子，映照出一个尴尬的现实——绝大多数项目依然在预算超支、偏离目标的泥潭中挣扎。我们创造软件的速度，已经远远超过了我们验证它的速度。当代码的生产成本趋近于零，一个更严峻的瓶颈浮现了：我们如何确保自己没有在用更快的速度，制造更精致的垃圾？这正是这篇文章试图引爆的认知奇点。它大胆地提出一个反直觉的论断：在 AI 时代，我们最需要的可能不是下一个加速器，而是一套精巧的“减速带”。我们被“效率”的叙事绑架太久了，以至于忘记了软件开发的核心，从来都不是打字的速度。当一位产品战略顾问开始引述 90 年代的极限编程（XP）时，他并非在怀旧，而是在发出一个清醒的警告。他提醒我们，有些古老的智慧，在今天这个技术狂飙的时代，反而具有了前所未有的现实意义。比如，那个听起来像是效率“公敌”的原则——结对编程。从账面上看，它直接将产出减半。但这篇文章会引导你看到硬币的另一面：你用一半的产出，换来了一倍的共识、提前暴露的假设、更健壮的代码质量，以及一个持续学习的团队。这笔投资，在 AI 加剧混乱的今天，显得无比划算。它引导我们直面一个根本性的转变：当 AI 将“写代码”这件事变得越来越廉价，那么人类工程师的价值在哪里？答案不在于和机器比拼速度，而在于那些机器无法胜任的领域：沟通、反馈、简化、勇气和尊重。这篇文章的核心论点，正是那句振聋发聩的宣言：“在小处慢，才能在大处快”。这不仅仅是一篇关于编程方法的文章，它更像一则关于“数字时代的匠人精神”的寓言。它在提醒我们，无论工具如何进化，软件的终点，永远是人。在 AI 可以为我们提供任何答案的未来，最稀缺的能力，是提出正确的问题。而极限编程，恰恰是那个不断强迫我们停下来，去追问那个终极问题的框架：我们正在构建的东西，是正确的吗？在点击阅读之前，请先放下对速度的执念。因为这篇文章将带领你重新思考，在 AI 时代，真正的“快”究竟意味着什么。

#AI 时代 #软件开发 #效率悖论 #极限编程 #数字匠人精神

5个月前

有个有趣的对话，和 GPT 聊天问一个问题，关于某歌手毕业学校（公开信息），不仅完全说错，第二次反驳我，第三次才承认错误，然后我问它发生这种低级错误原因，它给了以下答案： 1、预训练数据中混杂了大量用户生成内容。其中不少是未经验证的博客、贴吧、豆瓣、知乎等社交平台资料，这种错误如果反复出现，会形成“伪事实沉淀”，在没有被挑战时可能被我默认引用； 2、默认提问架构下很容易把传统逻辑自动套用，典型的“合理却错误的类比迁移”； 3、没有及时调用权威检索验证，本可以在第一次提到大学时就调用外部搜索核实，或者优先引用 Wikipedia、SCMP、Elefant Records 等权威平台信息；但由于默认了已有“模型记忆”中包含了这个“事实”，所以没使用检索机制做 double check，这就是我真正的失误。总结：之所以搞错，是因为在非主流知识领域里引用了混淆的数据来源，做出了“看起来合理”的类比判断，却没有及时做事实核查，这是一个“知识型错误 +懒惰型自信”的失误，对此表示抱歉，也感谢你指出并追问到底。

#GPT错误 #知识型错误 #伪事实沉淀 #AI 事实核查 #AI 懒惰型自信

5个月前

记录一下花费两三天才解决的让 React Native + Expo 符合 Google Play 要求支持 16KB 内存页的问题。

#React Native #EXPO #Google Play #16KB 内存页 #技术问题解决

5个月前

添加了录制位置，录制空间不足的警告系统。

#录制位置 #录制空间不足 #警告系统

5个月前

9月4日，卫材和渤健宣布，卫材已启动向美国FDA提交仑卡奈单抗皮下自动注射剂型（SC-AI）IQLIK作为每周起始剂量的滚动补充生物制品许可申请（sBLA），此前FDA已授予快速通道资格。仑卡奈单抗用于治疗患有轻度认知障碍及轻度痴呆的早期阿尔茨海默病（AD）患者。

#仑卡奈单抗 #阿尔茨海默病 #卫材 #渤健 #FDA

5个月前

2025年9月3日，中国科学院、麻省理工学院的研究人员在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上发表研究论文。研究显示，炎症可通过调控癌细胞的上皮间充质表型状态，唤醒远端转移的休眠癌细胞，从而引发乳腺癌的远处转移复发。值得注意的是，EGFR信号在唤醒过程中起着决定性作用，通过药物抑制EGFR活性，可阻止癌细胞唤醒，表明其可能成为预防转移复发的潜在靶点。

#乳腺癌转移复发 #炎症调控 #EGFR信号抑制 #中国科学院 #麻省理工学院

5个月前

我让 comet 浏览器给我整理推特的评论区，每次都挤牙膏，一次给一点点，一次给一点点怎么说都不愿意一次干完 …… 太烂了删除！缘尽于此！垃圾！

#comet浏览器 #推特评论区 #效率低 #用户不满 #负面评价

5个月前

很好的问题。亨格列净（Henagliflozin）是钠-葡萄糖协同转运蛋白2（SGLT2）抑制剂之一。 SGLT2抑制剂还包括: 达格列净（dapagliflozin）、恩格列净（empagliflozin）、卡格列净（canagliflozin）等，它们通过抑制肾脏近端小管SGLT2，增加尿糖排泄，从而降低血糖水平。目前已被美国糖尿病学会（American Diabetes Association）和欧洲糖尿病研究协会（European Association for the Study of Diabetes）纳入2型糖尿病管理共识指南。针对SGLT2抑制剂的抗衰老作用，现有研究显示该类药物可通过改善代谢、减少炎症和氧化应激、调节mTOR、AMPK/SIRT1/PGC-1α等信号通路，减缓细胞衰老和器官功能下降，在动物模型和部分临床研究中表现出延缓心血管、肾脏等器官衰老的潜力。但目前尚无大规模、长期临床试验直接证实SGLT2抑制剂具有明确的抗衰老作用，且尚未被任何专业学会或指南推荐作为抗衰老治疗。综上，SGLT2抑制剂作为药物类别，虽有潜在抗衰老机制，但尚无充分临床证据支持其作为抗衰老药物应用。我个人已在临床上遇到了三例使用SGLT2的病人在术围期(perioperative period) 产生严重的并发症正常血糖值糖尿病酮酸血症(Euglycemic diabetic ketoacidosis)，但这是另外的一个话题。希望回答了您的问题🙏

#SGLT2抑制剂 #抗衰老 #糖尿病 #酮症酸中毒 #药物风险

5个月前

《Nano-banana 精选图片库》收集了 Nano-banana 在各个任务场景下生成的令人惊艳的图片和提示词，全方位展示 Google 在图像生成与编辑的无限可能

#nano-banana #图像生成 #Google #图片库 #任务场景

5个月前

FileSync 一个文件共享网页应用程序，允许用户在多个设备之间进行端到端加密的文件传输。

#FileSync #文件共享 #端到端加密 #文件传输 #网页应用程序

5个月前

不让中国人用的模型，正在以前所未有的中国式用法被使用。这何尝不是一种巨大的NTR。

#中国 #模型 #NTR #中国式用法 #情感

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