AI迷周刊(2024-09-23) : 合理测试下的代码解决方案最佳评估

合理测试下的代码解决方案最佳评估

从多个选项中选择最佳代码解决方案在解决方案和测试用例不确定的情况下非常棘手。现有方法缺乏强有力的保证。我们的研究表明，可以使用贝叶斯原理定义最优策略，将问题转化为整数规划任务。我们还提出了一种具有有界误差的有效近似方法，专门针对大型语言模型（LLMs）的代码生成进行了优化。实证结果显示，我们的方法B4比现有启发式方法高出最多50%，比随机选择高出246%。代码可在[GitHub链接]获取。

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AI新闻

北京发放首张具身智能机器人食品经营许可证

北京市发放首张“具身智能机器人食品经营许可证”，允许智能机器人进入餐饮市场。海淀区市场监管局制定规范，确保机器人安全运营。此举标志着人工智能大厨正式进入后厨。

具身智能机器人：具备物理形态的智能机器人，能执行实际操作任务。

北京还将建设创新中心，打造全球机器人产业高地。

新型免疫疗法靶向癌细胞

一种新的方法已经出现，可以通过重新编程免疫细胞，引导它们向抗肿瘤免疫方向发展。这项技术旨在增强身体对癌症的自然防御能力。通过重新编程，科学家们意味着改变细胞的基因组成，使它们在靶向肿瘤方面更加有效。

该过程涉及使用特定的基因指令来修改被称为T细胞的免疫细胞。这些T细胞随后被重新定向，以更有效地识别和攻击癌细胞。目标是创建一种更强大的免疫反应来对抗肿瘤，同时不会对健康细胞造成伤害。

这种方法可能会彻底改变癌症治疗，提供一种比传统疗法（如化疗和放疗）更具针对性和侵入性更小的替代方案。潜在的好处包括更少的副作用和更高的成功消除肿瘤的可能性。

本质上，这种新方法代表了免疫疗法的重大飞跃，利用身体自身的防御系统更有效地对抗癌症。这对患者结果和未来癌症治疗的影响是深远的。

全球首例机器人辅助心脏移植手术在沙特成功完成

沙特费萨尔国王专科医院宣布，全球首例机器人辅助心脏移植手术成功完成。手术顺利，标志着医学技术的新里程碑。

专业术语解释：

• 心脏移植手术：将健康心脏移植到患者体内，替代病变心脏。
• 机器人辅助：利用先进机器人技术，协助医生进行精细操作。

这一突破不仅展示了技术的进步，也为未来医疗领域带来更多可能性。

Roblox 推出用于实时游戏世界构建的 3D AI 工具

在2024年Roblox开发者大会（RDC）上，首席执行官David Baszucki发布了一款新的3D AI工具。这项创新技术允许在游戏过程中直接进行实时世界构建。该工具旨在简化创作过程，使其对开发者更加友好。

洞察： Roblox此举标志着游戏开发民主化的一大步。通过利用AI技术，他们降低了进入门槛，促进了创造力和创新。在游戏过程中实时进行世界构建的集成，有望带来更丰富、更动态的游戏体验。

用多模态生成先验革新肖像视频编辑

PortraitGen通过将多模态提示集成到动态3D高斯场中，彻底改变了肖像视频编辑。这种方法确保了结构和时间上的一致性，克服了传统3D和时间连贯性方面的限制。神经高斯纹理机制增强了风格编辑，并将渲染速度提升至超过100FPS。系统利用大规模2D生成模型，并包含表情相似性和面部感知编辑模块，提高了整体质量和效率。应用范围涵盖文本驱动、图像驱动编辑和重新照明，展示了其重塑视频编辑的潜力。

微软Copilot：借助AI工具提升生产力

Microsoft Copilot 是一套 AI 工具，旨在提升各种 Microsoft 软件和服务中的生产力。它包含十几个以 Copilot 品牌命名的产品，每个产品都针对特定任务进行了定制，例如在 Outlook 中总结电子邮件或在 GitHub Copilot 中生成代码。

Copilot 与 Windows、Bing 和 Microsoft Edge 集成，提供写作、翻译和图像创建等功能。它还可以控制某些 Windows 11 设置，充当数字助理。

主要有两个版本：Copilot Pro（每月 20 美元）和 Microsoft 365 Copilot（每位用户每月 30 美元）。Pro 版本提供对 Microsoft 365 应用中高级 AI 模型和功能的优先访问权限，而 365 Copilot 则包括企业级数据保护和个性化响应。

Copilot Studio 允许用户自定义 Copilot，为特定任务创建定制的 AI 助手。GitHub Copilot 是独立于主套件的产品，帮助开发人员进行代码生成和故障排除。

Microsoft 的 Copilot 生态系统庞大，旨在提高生产力并简化各种平台和用户需求中的任务。

OpenAI对全球经济和技术进步的影响

OpenAI 对世界的影响是深远的。2022年11月ChatGPT的发布标志着技术上的一个关键时刻。高盛预测，生成式人工智能（GenAI）的采用将推动全球GDP增长7%，为经济增加近7万亿美元。

由OpenAI引领的GenAI工具正在改变各个行业。它们实现了前所未有的创造力和效率水平，推动了商业创新。随着越来越多的人和企业采用这些工具，其连锁效应将是巨大的。

这一转变不仅仅是关于技术，而是关于我们如何生活和工作。增长和变化的潜力是巨大的，但挑战也同样巨大。在这个新领域中航行需要仔细考虑和适应。

本质上，OpenAI不仅在改变世界，还在加速其进化。未来已经到来，它由人工智能驱动。

人工智能在强化偏见和不平等方面的作用

人工智能曾被誉为中立工具，如今却因强化偏见而受到审查。机器学习算法通过有偏见的数据进行训练，从而延续刻板印象。例如，亚马逊的AI招聘工具倾向于男性候选人，对包含与女性相关词汇的简历进行扣分。

面部识别软件经常错误识别有色人种。美国国家标准与技术研究院的一项研究发现，黑人和亚洲人的面部被错误识别的频率比白人高10到100倍。

预测性警务AI可能会过度关注某些社区，加剧不平等。在医疗领域，AI可能会根据种族或社会经济地位推荐不平等的治疗方案。

根本原因是什么？有偏见的训练数据。AI从过去的人类决策中学习，复制偏见。许多AI系统作为“黑箱”运行，难以追踪和纠正偏见。

解决方案包括在多样化的数据上训练AI，开发去偏见算法，并实施严格的监管。人类的监督仍然至关重要。公司必须优先考虑道德AI设计，确保从一开始就实现公平。

值得注意的例子包括亚马逊废弃的招聘工具、COMPAS的有偏见累犯预测以及面部识别对有色人种的高错误率。

本质上，AI的中立性是一个神话。如果没有仔细的监督和道德设计，它可能会加深社会分歧。

谷歌资金支持卫星星座用于野火检测

谷歌的慈善机构已承诺提供1300万美元资金支持FireSat项目，这是一个旨在探测野火的卫星星座。FireSat由Earth Fire Alliance（EFA）管理，将在低地球轨道部署超过50颗小型卫星。这些由Muon Space建造的卫星将使用六频段多光谱红外仪器扫描大片区域，识别出小至16英尺乘16英尺的野火。

谷歌的人工智能将分析卫星数据，通过比较当前图像与之前的图像来确认火灾的存在。该系统还考虑了当地的天气和基础设施。初步测试涉及在受控燃烧区域上空飞行传感器，以验证检测模型。

FireSat的合作伙伴包括Environmental Defense Fund、Moore Foundation和Minderoo Foundation。该星座旨在提供快速的火灾检测，初始卫星将每天两次观察地球上的每个点。在满负荷运行时，FireSat将把全球重访时间缩短至20分钟，而野火易发区域将每九分钟监测一次。

这一举措标志着在火灾管理和气候行动方面迈出了重要一步，强调了在应对日益激烈和迅速的野火时需要合作的重要性。

贝莱德、微软和MGX推出300亿美元人工智能基础设施基金

贝莱德、微软和阿布扎比的MGX正在联手推出一个300亿美元的AI投资基金。英伟达将提供咨询。该基金旨在建设数据中心和能源项目，并额外获得700亿美元的债务融资。贝莱德CEO拉里·芬克认为这是一个数万亿美元的机会。微软的布拉德·史密斯强调了集体融资以提升国家竞争力的必要性。全球基础设施合作伙伴的CEO巴约·奥贡莱西强调了私人资本对AI基础设施的紧迫需求。

*数据中心：数字经济运营的关键枢纽。 *杠杆债务融资：利用现有资产作为抵押借款投资。

iPhone 16系列发布：AI驱动的创新与增强功能

苹果发布了iPhone 16系列，起售价5999元，9月20日发售。

iPhone 16系列搭载A18芯片，专为AI大模型设计，配备Apple Intelligence功能。机身由航空级铝金属制成，提供五种颜色。

iPhone 16 Pro系列屏幕更大，Pro为6.3英寸，Pro Max为6.9英寸，搭载A18 Pro芯片，拥有4800万像素融合摄像头。

新增“视觉智能”功能，通过相机控制按键，自动提取相关信息，如餐厅评价、狗狗品种等。

iPhone 16系列支持Wi-Fi 7，理论下载峰值40 Gbps。国行版售价5999元起，不涨价。

iPhone 16 Pro Max续航最强，视频播放时长可达33小时。

苹果官网停售iPhone 13，标志着“十三香”时代的结束。

iPhone 16系列国行版支持Qi2/MagSafe 15W无线充电。

iPhone 16系列发布，标志着苹果在AI和5G技术上的进一步探索。

A18芯片采用3nm工艺，CPU提升30%，GPU提升40%。

iPhone 16系列发布，苹果继续引领科技潮流，创新不断。

黄仁勋谈英伟达未来战略：加速计算与AI技术的革新

黄仁勋，英伟达CEO，在高盛科技对谈中透露，公司将在第四季度及明年继续扩大产能，以满足对Blackwell芯片的巨大需求。他强调英伟达在算法优化和架构一致性方面的优势，能大幅提升客户竞争力。

黄仁勋的言论推动英伟达股价大涨8.15%，市值增加2158亿美元。他指出，随着摩尔定律的终结，通用计算已到瓶颈，未来在于加速数据中心。他预测，全球价值数万亿美元的通用数据中心将被加速计算中心替代，通过加速核心任务，企业将实现显著性能提升与成本节约。

黄仁勋还提到，未来的计算将扩展到技能增强领域，生成式AI技术将改变工作方式，数字助手和AI工具将成为各领域不可或缺的伙伴。他预计，AI计算领域的创新速度将继续加快，英伟达将每两年实现性能大幅提升，保持市场领导地位。

关键术语解释：

• 摩尔定律：英特尔创始人之一戈登·摩尔提出的经验法则，指出集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔两年增加一倍，性能也随之提升。
• 加速计算：通过专用硬件或软件优化，显著提升特定任务的计算速度。

黄仁勋的愿景和策略清晰，他不仅关注当前市场需求，更着眼于未来技术趋势。这种前瞻性思维，正是英伟达持续领先的关键。

OpenAI的o1模型：人工智能突破与未来展望

OpenAI的o1模型标志着AI领域的革命性飞跃，超越了人类在推理和问题解决方面的能力。这段22分钟的视频揭示了团队的见解和突破。关键亮点：

1. CoT推理：o1在发现新的思维链（CoT）推理步骤方面表现出色，通常优于人类。
2. 自我批评：o1中自我批评的出现是一个强大的时刻，增强了其问题解决能力。
3. “啊哈”时刻：研究人员描述了o1性能突然提升的关键突破，类似于灵光一现的时刻。
4. 扩展挑战：克服模型参数中的扩展问题，并改进强化学习算法。
5. 基础设施的重要性：强调基础设施在AI开发中的关键作用。
6. 问题解决：o1能够规划和纠正错误，解决新的全球性挑战。
7. 新的训练范式：创新方法将更多计算能力分配给模型。
8. 代码编写：o1编写的代码通过了单元测试，帮助开发者。

团队面临了重大障碍，将模型训练比作发射火箭到月球——一条狭窄的道路，充满了无数潜在的失败。尽管如此，o1在数学和编码等领域取得的成功使得AGI的到来更加具体。

研究人员强调了o1作为编码助手和头脑风暴伙伴的潜力。OpenAI的协作和支持性团队环境促进了创新。

o1-mini是一个经济实惠的版本，保持了强大的推理能力，突显了OpenAI致力于可访问的AI。

他们研究的驱动力是让模型进行推理的兴奋感，为未来的进步铺平道路。新的范式不仅回答问题，还生成新知识，这是科学发现的一个重大飞跃。

每个o1模型都有独特的特点，为AI增添了人性化的触感。这种个性使得每个模型都成为独特的“工艺品”。

开发一个AI驱动的内容摘要工具

文章详细介绍了SummaryCard-AI的创建过程，这是一个将文本转换为可分享、视觉吸引力强的卡片的工具。受现有AI应用的启发，开发者，一位全栈工程师和设计师，旨在打造一个独特且用户友好的应用程序。

主要功能包括：

• 智能摘要：从文本或链接中提取关键信息。
• 内容创建：AI根据查询生成全面的文档。
• 定制化：根据用户偏好调整摘要风格。
• 分享：轻松通过社交媒体或直接消息传播摘要。
• 格式支持：支持URL、文本和文件上传。
• 导出选项：将卡片保存为图像或生成分享链接。
• 个性化封面：AI设计独特的卡片封面。
• AI编辑：允许在生成后对内容进行细化。
• 文本定制：用户可以调整字体、大小和背景。
• 访问控制：通过密码保护共享内容的安全。

开发者使用Dify，一个开源的LLM（大型语言模型）平台，来实现内容解析和数据聚合等AI功能。他们还使用了vika进行数据库管理，并采用了多种前端技术，如Nodejs、Vue3和Tailwindcss。

挑战包括集成Markdown预览、视觉效果切换和文件摘要。该应用还具有评论区（评论部分）和渐进式Web应用（PWA）功能，增强了用户交互和可访问性。

开发者反思了项目的成功，并计划探索更多特定领域的AI辅助应用。他们通过联系页面邀请反馈和合作。

洞察：该项目展示了AI如何简化内容创建和分享，使信息更易于访问和视觉上更具吸引力。模块化设计和现有工具的使用显著提高了开发效率。

工具

AI工具通过相关关键词分析提升SEO

内容助手利用人工智能来剖析内容，根据核心主题和子主题进行评分。这简化了SEO，使其不再那么令人望而生畏。例如，它会突出显示需要更多关注的领域，如Google Business Profile优化。

**洞察：**AI工具通过聚焦关键主题，使SEO更易于管理，从而提高效率和效果。

解释：

• **SEO（搜索引擎优化）：**通过改进网站以在搜索引擎结果中排名更高，从而吸引更多访问者的过程。
• **Google Business Profile：**一个免费工具，帮助企业在Google上管理其在线形象，包括搜索和地图。

亚马逊为所有美国客户推出AI购物助手Rufus

亚马逊推出 Rufus，一款基于生成式人工智能的购物助手。现已面向所有美国客户开放。Rufus 帮助用户做出更明智的购买决策，回答问题并提供产品链接。目前处于测试阶段，响应可能不佳。

Rufus 不仅能搜索产品详情和客户评论，还能根据用户需求推荐产品并进行比较。用户可询问购物相关问题，甚至非购物问题。桌面用户需更新应用，点击 Rufus 图标即可使用。

生成式人工智能：一种人工智能技术，能够生成新的内容，如文本、图像或代码，模仿人类创造力。

AI驱动的社交媒体应用解决“死互联网理论”

迈克尔·塞曼（Michael Sayman），前谷歌产品负责人，创建了SocialAI。该应用反映了“死互联网理论”，该理论认为许多在线活动是人为和操纵的。SocialAI针对孤独或被拒绝的用户，提供AI追随者，如“支持者”、“书呆子”或“怀疑者”，以回应帖子。塞曼希望它能促进反思和成长。

洞察： SocialAI解决了人们对虚假在线互动日益增长的担忧。它在数字噪音中提供了一个真实连接的空间。

解释：

• 死互联网理论： 一个概念，暗示互联网的大部分内容和互动是由机器人或AI生成的，而不是真实的人。
• AI追随者： 设计用于与用户互动的人工智能角色，模拟真实的社交互动。

资源

一小时学会AI Python编程，跟随Andrew Ng的课程

Andrew Ng的AI课程为初学者教授Python基础知识。每节课时长五分钟，总计一小时。该课程将Python与AI工具结合，注重实际应用。

见解：

• **效率：**简短的课程使学习变得易于管理。
• **整合：**早期结合Python和AI使学习者具备多才多艺的技能。
• **可及性：**专为初学者设计，降低了AI编程的入门门槛。

提高AI输出准确性：三种有效策略

AI虽然强大，但并非万无一失。它在处理复杂任务和过时信息时会遇到困难。以下是如何让它更好地工作的方法：

1. 分解任务：不要一次性提供所有细节，而是逐步引导AI。这样可以保持输出清晰且相关。

2. 设定明确标准：明确你需要什么。模糊的请求会导致模糊的结果。清晰定义每个请求的部分。

3. 保持中立：AI可能会受到你语气的左右。保持提示客观，以获得诚实、无偏见的反馈。

示例：在起草PRD（产品需求文档）时，将任务分解为更小的部分有助于AI生成更结构化和准确的文档。

洞察：AI是一个工具，而不是读心者。通过管理其输入和期望来明智地使用它，以确保其输出可靠且有用。

使用 MinIO 构建 RAG 聊天应用：全面指南

构建一个检索增强生成（RAG）聊天应用需要强大的数据基础设施。MinIO 提供了这一功能，处理数据的存储、版本控制、处理、评估和查询。

RAG 结合了检索系统和生成式 AI，提高了聊天机器人的准确性。MinIO 的可扩展、高性能存储确保了无缝的数据管理。

关键步骤：

1. 数据摄取：收集和存储多种数据类型。
2. 分块：将数据分解为可管理的部分。
3. 向量化：将分块转换为向量以进行 AI 处理。
4. 存储：使用 MinIO 进行高效、版本化的存储。
5. 查询：实现检索机制以快速访问数据。

MinIO 与各种 AI 框架的兼容性简化了集成。其安全功能确保了数据保护。

本质上，MinIO 简化了 RAG 应用的开发，使复杂任务变得可管理。非常适合需要可靠、可扩展解决方案的用户。

利用ChatGPT发布一致且引人入胜的推文

摘要：

文章《Here's How to Never Run Out of Tweet Ideas With ChatGPT》由productiveimpact提供，为使用AI进行持续高质量推文创作提供了实用指南。作者强调了ChatGPT在生成推文创意方面的效率，既节省时间又能保持互动性。

关键点：

• AI效率： 每天发布多次推文虽然具有挑战性，但通过AI可以轻松管理。只需提供一个主题，ChatGPT就能完成其余工作。
• 推文结构： 一篇好的推文应简短，使用3-4个标签，包含行动号召，并遵循AIDA或APP等框架以提高互动性。
• 实际示例： 作者展示了如何使用APP框架（Awareness, Problem, Positioning）来创建关于电子书的推文，确保简洁且有影响力。
• 个人风格： 加入个人视角使推文更具吸引力，并引发讨论。

见解：

使用AI进行推文写作是解决旧问题的新方法：在不牺牲质量的情况下保持一致性。APP框架提供了一种清晰、结构化的推文创作方法。然而，个人风格仍然至关重要；它将推文从信息转变为对话。

不常见术语：

• AIDA： 一种文案写作框架（Attention, Interest, Desire, Action），旨在引导消费者参与。
• APP： 一种类似的框架（Awareness, Problem, Positioning），通过解决问题的定位来引发讨论。

Azure AI工程师认证综合课程

准备好提升你的AI专业知识了吗？通过freeCodeCamp.org上的免费综合课程，深入学习Azure AI工程师助理认证（AI-102）。由ExamPro的Andrew Brown开发的这门14小时课程涵盖了Azure AI服务、Azure AI搜索和Azure OpenAI。

课程亮点：

• 设置： 使用OpenAI Studio和AI Studio配置你的开发环境。
• 生成式AI入门： 理解AI与生成式AI之间的区别，包括基础模型、大型语言模型和Transformer架构。
• 机器学习和AI概念： 深入探讨监督学习和无监督学习、神经网络、深度学习以及Jupyter Notebooks等工具。
• 负责任的AI： 学习公平性、可靠性、隐私、包容性、透明度和问责制等原则。理解负责任的AI标准V2。
• Azure AI服务： 通过实际操作体验设置、诊断日志记录以及Azure AI服务与Azure AI Studio之间的区别。探索Azure OpenAI服务模型和提示工程。
• Azure AI搜索： 发现RAG、文档破解、HNSW和语义排序等功能。
• 文本分析和计算机视觉： 掌握自然语言处理、情感分析、PII提取和Azure AI Vision Studio。
• 自定义视觉和文档智能： 理解自定义视觉项目类型、功能和对象检测。探索Azure AI文档智能和表单识别。
• 语音API和AI视频索引器： 通过音频和视频处理增强解决方案。
• 内容安全和语言理解： 实施内容审核并探索使用LUIS和QnA Maker进行语言理解。
• 人脸服务和清理： 学习人脸服务和项目清理。

认证概述：

作为一名Azure AI工程师，你将在Azure上构建、管理和部署AI解决方案。这个角色涉及与各种专家合作，创建安全、端到端的AI解决方案。该认证测试在规划、管理和实施内容审核、计算机视觉、自然语言处理、知识挖掘、文档智能和生成式AI解决方案方面的技能。

开始学习：

在freeCodeCamp.org上观看完整课程，开始你的学习之旅。

全面指南：金融领域的人工智能资源与洞察

Bhavdeep Sethi 于 2024 年 9 月 14 日撰写的“学习金融领域人工智能的顶级资源”。

人工智能在金融领域可以评估风险、分析新闻情绪并优化投资。但如何入门呢？Sethi 列出了适合初学者和专业人士的资源。

理论/研究：

• FinRL： 一个用于股票交易的深度强化学习库。
• Machine Learning for Trading： 探讨风险规避策略。
• Financial Trading as a Game： 将深度强化学习应用于交易。
• A Deep Reinforcement Learning Framework： 解决投资组合管理问题。
• Deep Reinforcement Learning for Stock Trading： 使用集成策略。

数据集：

• NASDAQ： 提供金融数据。
• Yahoo Finance： 流行的数据源，带有 Python 模块。

库/策略：

• stockpredictionai： 关于预测股票走势的综合课程。
• Personae： 结合深度强化学习和监督学习。
• Ensemble-Strategy： 将深度强化学习应用于股票交易。
• FinRL： 再次提及，因其综合方法。
• Asset News Sentiment Analyzer： 使用 GPT 模型进行情绪分析。

课程：

• Coursera： 机器学习和金融强化学习专项课程。
• Udacity： 人工智能交易，涵盖定量分析和投资组合管理。
• Quantopian： 关于机器学习交易的网络研讨会。
• QuantInsti： 关于量化金融和算法交易的视频。
• AI in Finance： 涵盖人工智能基础及其应用。

社区：

• Financial Machine Learning and Data Science： 实用工具和应用。

LLMs（大型语言模型）：

• Financial Statement Analysis with LLMs： LLMs 预测收益变化优于分析师。
• FinGPT： 金融领域 LLMs 的开源资源。
• Hands-on LLMs： 培训和部署实时财务顾问的课程。

免责声明： 所有投资都涉及风险。此列表仅用于教育目的。

洞察： 这篇文章简化了金融领域复杂的人工智能应用，使其更易理解。对于任何有兴趣利用人工智能进行交易和投资的人来说，这是一份实用的指南。