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梅賽德斯-AMG Petronas F1車隊(duì)運(yùn)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)提升測(cè)試效率
梅賽德斯-AMG Petronas一級(jí)方程式車隊(duì)采用TeamViewer的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)改進(jìn)測(cè)試和開(kāi)發(fā)流程。該技術(shù)通過(guò)平板設(shè)備提供實(shí)時(shí)AR指導(dǎo)，將裝配指令疊加到真實(shí)空間中，替代了傳統(tǒng)的紙質(zhì)指南。工程師可以看到清晰的分步裝配序列，確保測(cè)試設(shè)備組裝準(zhǔn)確無(wú)誤。這一創(chuàng)新顯著縮短了測(cè)試準(zhǔn)備時(shí)間，減少了錯(cuò)誤率，幫助車隊(duì)更高效地開(kāi)發(fā)和測(cè)試賽車部件，最終在賽道上獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
AI安全組織發(fā)現(xiàn)智能體工具實(shí)際拖慢開(kāi)源開(kāi)發(fā)者效率
AI安全組織METR通過(guò)隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)驗(yàn)豐富的開(kāi)源開(kāi)發(fā)者使用AI工具時(shí)，完成任務(wù)時(shí)間比不使用工具時(shí)延長(zhǎng)19%。研究涉及16名開(kāi)發(fā)者，平均每個(gè)任務(wù)耗時(shí)2小時(shí)。研究人員認(rèn)為，AI基準(zhǔn)測(cè)試可能高估了AI能力，因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)開(kāi)發(fā)中存在需要人類直覺(jué)和常識(shí)解決的問(wèn)題，而AI模型在這些方面表現(xiàn)不足。
OpenAI 發(fā)布 o3-pro：升級(jí)版 o3 AI 推理模型
OpenAI 推出 o3-pro，它采用分步推理技術(shù)提升在物理、數(shù)學(xué)和編程等領(lǐng)域的表現(xiàn)，支持網(wǎng)頁(yè)搜索、文件分析、視覺(jué)推理及 Python 應(yīng)用。該模型相比舊版本響應(yīng)稍慢，但在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中全面超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。
人工智能可能已經(jīng)在縮減科技行業(yè)的入門(mén)級(jí)崗位，新研究顯示
研究表明，科技企業(yè)正利用AI減少應(yīng)屆生招聘，同時(shí)增加有經(jīng)驗(yàn)人才的引進(jìn)；掌握AI技能將成為新卒求職的關(guān)鍵。
估算 AI 能耗極為棘手——但這份報(bào)告作出了一次嘗試
報(bào)告通過(guò)實(shí)測(cè)與專家訪談，分析各型AI模型（如 Llama 3.1 8B 與 405B）的能量消耗，指出文本與視頻生成的耗能差異，呼吁提高對(duì)AI能耗透明度。
Ai2 全新小型 AI 模型表現(xiàn)優(yōu)于 Google、Meta 等同類規(guī)模模型
Ai2 最近發(fā)布了名為 Olmo 2 1B 的 10 億參數(shù)小型 AI 模型，在算術(shù)推理與事實(shí)核查測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)于 Google、Meta 與阿里，盡管存在潛在風(fēng)險(xiǎn)，不建議商業(yè)應(yīng)用。
新研究揭示模擬推理 AI 模型尚未達(dá)到其宣傳效果之原因
研究顯示，現(xiàn)有模擬推理 AI 模型能解決常規(guī)數(shù)學(xué)題，但在面對(duì)競(jìng)賽級(jí)證明題時(shí)因缺乏深層邏輯推理能力而屢屢失手，暴露了其數(shù)學(xué)證明上的局限。
OpenAI 的 o3 AI 模型基準(zhǔn)測(cè)試得分低于公司最初聲稱的水平
獨(dú)立測(cè)試顯示，OpenAI 的 o3 模型得分約 10%，遠(yuǎn)低于內(nèi)部報(bào)告的25%上限。公開(kāi)版與內(nèi)測(cè)版存在差異，后續(xù)版本預(yù)計(jì)將更加強(qiáng)大，提醒業(yè)界對(duì) AI 基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果保持謹(jǐn)慎。
OpenAI 新推理 AI 模型幻覺(jué)問(wèn)題更嚴(yán)重
OpenAI 最新推出的 o3 和 o4-mini 推理 AI 模型雖然在編程和數(shù)學(xué)等任務(wù)上表現(xiàn)出色，但幻覺(jué)率卻遠(yuǎn)高于以往模型，引發(fā)了對(duì)準(zhǔn)確性的嚴(yán)重?fù)?dān)憂，亟待進(jìn)一步研究。
如何適應(yīng) AI：與吳恩達(dá)的對(duì)話
本文探討了人們對(duì)人工智能的普遍擔(dān)憂,并提供了一些建議來(lái)幫助人們適應(yīng)AI技術(shù)。文章介紹了常見(jiàn)的AI恐懼,如就業(yè)displacement和失去人際關(guān)系等。同時(shí),文章也給出了一些建議,如使用免費(fèi)AI工具、自動(dòng)化繁瑣任務(wù)等,以幫助人們更好地理解和利用AI。專家Andrew Ng還分享了AI在商業(yè)應(yīng)用中的潛力,強(qiáng)調(diào)了設(shè)計(jì)直觀易用的AI系統(tǒng)的重要性。
Google 搜索的新 "AI 模式" 使用戶可以提出復(fù)雜的多部分問(wèn)題
谷歌正在推出一項(xiàng)新的“AI 模式”實(shí)驗(yàn)性功能，旨在與 Perplexity AI 和 OpenAI 的 ChatGPT 搜索等流行服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)。該科技巨頭在周三宣布，這種新模式旨在讓用戶能夠在谷歌搜索中直接提出復(fù)雜的多部分問(wèn)題和后續(xù)問(wèn)題，以便更深入地探討某個(gè)主題。
物理 AI 如何通過(guò)嵌入式智能改變行業(yè)格局
物理人工智能代表了人工智能從純數(shù)字系統(tǒng)向能夠與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)的智能機(jī)器的演變。與僅依賴軟件的人工智能不同，物理人工智能將算法與傳感器和執(zhí)行器結(jié)合在機(jī)器人、車輛和設(shè)備中，使它們能夠感知周圍環(huán)境并實(shí)時(shí)做出決策。這些系統(tǒng)能夠自主運(yùn)行，適應(yīng)不斷變化的環(huán)境，而不是遵循固定的編程。
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