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AI迷周刊(2024-10-14) : AI先驱Demis Hassabis和John Jumper因AlphaFold荣获诺贝尔化学奖

AI先驱Demis Hassabis和John Jumper因AlphaFold荣获诺贝尔化学奖​

Demis Hassabis和John Jumper，人工智能领域的先驱，因创建AlphaFold而被授予2024年诺贝尔化学奖。这一人工智能系统能够根据氨基酸序列预测蛋白质结构，这一任务曾经复杂且耗时。

在AlphaFold之前，理解蛋白质结构是一个费力的过程。现在，随着AlphaFold的预测结果在AlphaFold蛋白质结构数据库中免费提供，全球超过两百万科学家使用它来加速研究。2021年发表的AlphaFold 2论文仍然是历史上被引用最多的论文之一。

AlphaFold的影响深远，获得了多个享有盛誉的奖项。Hassabis和Jumper的工作展示了人工智能在科学研究中从数据构建到药物发现的革命性潜力。

在获得诺贝尔奖后，Hassabis表示他希望AlphaFold能被视为人工智能在科学进步中发挥关键作用的转折点。Jumper也表达了同样的观点，强调人工智能加速科学进程和指导治疗开发的能力。

这一奖项突显了人工智能在化学和生物学中的变革力量，预示着一个由智能系统加速科学突破的未来。

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AI新闻​

Liquid AI 推出动态AI模型以实现连续数据处理​

Liquid AI 推出动态AI模型以实现连续数据处理

Liquid AI，一家总部位于波士顿的MIT初创公司，推出了LFMs（Liquid Foundation Models）。这些AI模型旨在处理连续数据——想象一下流式信息，而非静态数据集。该技术旨在使AI在实时场景中更具适应性和响应性。

洞察： LFMs标志着向更加流动、动态的AI系统转变。通过处理连续数据，它们有可能彻底改变从自动驾驶汽车到金融交易等应用，在这些领域中，快速、适应性的响应至关重要。

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Oxylabs 推出 AI 驱动的网页抓取工具​

Oxylabs 通过其新的 AI 驱动的工具 OxyCopilot 彻底改变了网络抓取。这一创新通过自动化复杂任务简化了数据收集。用户只需输入 URL 和自然语言提示，OxyCopilot 就会处理其余部分。

网络抓取，即从网站提取数据的过程，通常需要技术专长和大量时间。OxyCopilot 消除了这些障碍，使数据收集对任何人来说都变得容易。该工具的 AI 功能简化了流程，为用户节省了时间和金钱。

这一进步使数据访问民主化，使企业和个人无需深入的技术知识即可收集洞察。对于市场研究、竞争分析等来说，这是一个游戏规则的改变者。

本质上，Oxylabs 的 OxyCopilot 将网络抓取从一项专业任务转变为一个简单、高效的过程。它证明了 AI 如何简化复杂的工作流程，使强大的工具能够被更广泛的受众使用。

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人工智能革命化芯片设计：DeepMind的AlphaChip​

人工智能革命化芯片设计：DeepMind的AlphaChip

DeepMind的AlphaChip正在彻底改变芯片设计，利用人工智能加速和优化这一过程。传统上，设计一个复杂的芯片可能需要长达24个月的时间；而AlphaChip只需几小时即可完成。这一突破已被Google和MediaTek等公司采用，证明了其效率和有效性。

AlphaChip将芯片布局视为一种游戏，从空白网格开始，逐个放置组件。它从每个布局中学习，并随着时间的推移不断改进。这种方法在速度和质量上均优于传统的人工设计。

Google已将AlphaChip集成到其Tensor Processing Units（TPUs）中，这是用于AI加速的自定义芯片。该技术在设计TPUs方面起到了关键作用，提升了性能并缩短了设计时间。

MediaTek也采用了AlphaChip，用于开发如Dimensity 5G等先进芯片，提高了功耗效率和性能。

尽管AlphaChip目前仅用于特定的芯片模块，但其潜力巨大。它可以在芯片设计的各个阶段进行优化，从架构到制造，影响从智能手机到医疗设备等多个行业。

这种AI驱动的方法标志着芯片设计领域的重大转变，预示着更快、更高效且更易获得的解决方案。

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Sam Altman对AI未来及其社会影响的愿景​

Sam Altman对AI未来及其社会影响的愿景

Sam Altman，OpenAI 的首席执行官，设想了一个未来，人工智能成为无处不在的工具，从教育到医疗领域都将被革命化。他认为 AI 将解决从气候变化到太空殖民等复杂问题，这得益于深度学习和海量数据的力量。

Altman 预测超智能 AI 将在 2.7 年内出现，远比许多专家预期的要早。这种快速进步引发了伦理和社会问题。他预见每个人都将拥有个性化的 AI 团队，通过定制服务和专家指导来改变日常生活。

然而，挑战依然存在。高昂的计算成本、有限的专用硬件和不足的基础设施威胁着使 AI 成为只有富人才能负担得起的资源，这可能会加剧不平等。Altman 警告说，如果没有适当的基础设施，AI 可能会成为战争和财富的工具。

他承认 AI 有可能颠覆就业市场，但认为它也将创造新的机会，特别是那些需要创造力和复杂决策的角色。Altman 强调需要适应并利用 AI 的好处，而不是害怕其影响。

总之，Altman 的愿景是乐观但谨慎的。他呼吁建立强大的基础设施，以确保 AI 的公平分配，并利用其变革潜力为更大的利益服务。

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独立创始人利用Vercel和AI SDK进行快速产品开发​

独立创始人利用Vercel和AI SDK进行快速产品开发

Claire Vo，一位独立创始人，从零开始构建了ChatPRD，这是一个面向产品经理的AI副驾驶工具。在九个月内，它达到了20,000名用户。ChatPRD帮助产品经理撰写文档、头脑风暴路线图并提高效率。

挑战： 作为独立创始人，Claire在整合高级AI时面临技术过载的障碍。她需要一个解决方案来专注于核心产品功能。

解决方案： Vercel，一个部署平台，及其AI SDK成为了核心。Vercel处理了基础设施，让Claire能够专注于产品开发。AI SDK简化了AI模型的集成，特别是流式响应和UI组件，这对降低延迟至关重要。

影响： 流式功能提高了用户满意度和注册率。Claire指出，感知到的低延迟是一个改变游戏规则的因素。

下一步： ChatPRD计划扩展团队协作功能。Vercel及其AI SDK实现了快速扩展和用户友好的开发，这对独立创始人至关重要。

关键要点： 像Vercel及其AI SDK这样的工具使独立创始人能够高效地构建和扩展AI驱动的产品，专注于用户体验而不会受到技术干扰。

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优步扩大电动汽车选择并推出AI聊天机器人以促进可持续出行​

优步现在允许用户在40多个城市默认选择全电动汽车。CEO达拉·科斯罗萨西在伦敦的优步Go Get Zero会议上宣布了这一消息。此举旨在与全球零排放目标保持一致。

优步绿色（Uber Green）之前是电动汽车和混合动力汽车的混合，现在仅提供电池电动汽车。公司还引入了一个AI聊天机器人，以指导有兴趣转向电动汽车的司机。

交通运输占全球碳排放的25%。优步的目标是到2040年成为零排放平台。

对于司机，优步推出了“电动汽车导师”计划，并与Octopus Energy和比亚迪合作，在英国资助1000个免费家庭充电器。这降低了充电成本并促进了电动汽车的采用。

在配送方面，优步Eats在纽约和洛杉矶增加了农贸市场的农产品。在巴黎，优步投资于餐厅的可持续包装。

法国要求减少塑料废物，这与优步的可持续发展推动相一致。

洞察： 优步转向电动汽车和可持续实践是一个重要步骤。AI聊天机器人和电动汽车导师计划简化了司机的过渡。与能源供应商和电动汽车制造商的合作进一步推动了这一目标。

此举解决了环境问题和监管压力。它使优步成为可持续移动领域的领导者。然而，成功取决于更广泛的政策支持和基础设施发展。

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DeepMind首席执行官Demis Hassabis谈AI驱动的科学复兴​

DeepMind首席执行官Demis Hassabis谈AI驱动的科学复兴

DeepMind首席执行官Demis Hassabis预见到一场由AI驱动的科学复兴。他从学生到企业家的旅程，以AlphaGo和AlphaFold的成功为标志，突显了AI的变革潜力。

AlphaFold于2021年推出，能够以原子精度预测蛋白质结构，这是生物学领域的一项突破。Hassabis认为这是AI在更广泛科学应用中的起点。

2022年2月，DeepMind与瑞士等离子体中心合作，开发了一种用于核聚变等离子体控制的深度强化学习算法。这一合作旨在优化托卡马克中的等离子体配置，这对聚变能源研究至关重要。

尽管这些成就意义重大，但它们只是迈向可行的聚变能源的步骤。商业化仍然不确定，预计在20-30年内实现，面临规模化挑战。

Hassabis相信AI加速了科学发现，AlphaGo在2016年战胜围棋冠军Lee Sedol就是一个例证。这一胜利使DeepMind的焦点从游戏转向科学，旨在产生更大的现实世界影响。

Hassabis在AI领域25年的旅程，受到一位朋友对蛋白质折叠热情的启发，最终在AlphaFold的成功中达到顶峰。这一工具使用注意力网络，模仿人类在复杂问题（如蛋白质折叠和围棋）中的直觉。

本质上，Hassabis将AI视为科学中的创造力倍增器的愿景正在实现。他的工作连接了游戏和生物学，利用AI的潜力来解决复杂的科学挑战。

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OpenAI 获得 660 亿美元投资，估值飙升至 15700 亿美元​

OpenAI 获得 660 亿美元投资，估值飙升至 15700 亿美元

OpenAI 已获得 660 亿美元（约合 4630 亿元人民币）的投资，将其估值推高至 15700 亿美元（约合 11 万亿元人民币）。这标志着该公司迄今为止最大的一笔风险投资交易。本轮融资由 Thrive Capital 领投，微软、NVIDIA 和软银也参与其中。值得注意的是，苹果公司没有参与本轮投资。

这笔投资以可转换债务的形式进行，这意味着如果 OpenAI 在两年内转型为营利性实体，债务将转换为股权。否则，OpenAI 必须偿还债务。此举旨在增强 OpenAI 在人工智能研究领域的领导地位，提升计算能力，并开发人工智能工具来解决复杂问题。

OpenAI 预测其收入将从今年的 370 亿美元飙升至明年的 1160 亿美元，然后在 2025 年再次翻倍至 2560 亿美元，到 2029 年达到 10000 亿美元。

该交易还包括一项针对 Thrive Capital 的独特条款：如果 OpenAI 达到收入目标，Thrive 可以在明年以 15000 亿美元的估值额外投资 100 亿美元。这可能会为 Thrive 带来可观的回报。

OpenAI 向营利性实体的转型面临重大法律障碍，需要进行复杂的资产重新分配。该公司必须补偿其原有的非营利结构，考虑到自 ChatGPT 推出以来的快速增长，这可能颇具挑战性。

这笔资金将 OpenAI 推向了一个新时代，吸引了更多投资者。然而，该公司必须解决核心问题，如领导层变动、安全问题和收入增长，以满足其新股东的要求。

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Adobe 发起保护数字艺术家免受 AI 抄袭的倡议​

Adobe 发起保护数字艺术家免受 AI 抄袭的倡议

Adobe 旨在保护数字艺术家免受 AI 驱动的抄袭。到 2025 年，他们将推出 Content Authenticity Initiative (CAI) 应用程序的测试版。该应用程序将允许创作者将数字证书附加到他们的作品上，确保作品可以追溯到他们。

该系统使用隐形水印和数字指纹等先进技术。这些方法在文件中嵌入微妙的变化，这些变化对人类来说是不可察觉的，但可以被机器读取。即使证书被移除，文件仍然可以被识别为原始创作者的作品。

Adobe 的 Andy Parsons 强调，这项技术将确保内容凭证始终与文件一起，无论文件在网上传播到哪里。这个“选择加入”计划的成功取决于广泛采用，而 Adobe 拥有 33 亿付费用户，他们处于领先地位。

Adobe 还与微软、OpenAI、TikTok 和 Google 等主要科技公司和平台建立了联盟。虽然这些合作伙伴可能不会立即整合 Adobe 的内容认证，但他们的参与表明了行业认可。

为了应对在所有平台上显示内容凭证的挑战，Adobe 将发布一个 Chrome 扩展程序和一个 Inspect 工具。这些将帮助用户在线验证内容的来源。

Adobe 对 AI 的立场很明确：他们支持其使用，但旨在防止未经授权的训练数据集。他们的 AI 工具 Firefly 仅在 Adobe 明确允许的内容上进行训练，确保商业安全。

Adobe 的努力正在获得关注，Photoshop 和 Lightroom 中 Firefly 的集成得到了积极反馈。他们还与 Spawning 合作，这是一个帮助艺术家控制其作品在线使用情况的工具。

总之，Adobe 的 CAI 旨在通过嵌入可追溯的凭证、促进行业合作以及确保 AI 尊重艺术家的权利来保护数字艺术。

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工具​

Squarespace 推出 AI 工具以增强网站设计​

Squarespace 的设计智能利用人工智能来打造网站，注重质量而非数量。它根据提示生成设计元素和文本，但允许进行广泛的人工定制。这种平衡确保了专业且独特的外观。

关键点：

  • 内容精选： Squarespace 精选内容以匹配其设计理念，确保高质量。
  • AI 整合： 与其他平台不同，Squarespace 巧妙地整合了 AI，增强了人类创造力而非取代它。
  • 设计师的机会： AI 加快了创作速度，为个性化设计腾出时间。

洞察： AI 应被视为放大人类创造力的工具，而非削弱它。Squarespace 的方法体现了这种平衡。

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Cloudflare 通过 AI 驱动的工具增强安全性​

Cloudflare 通过 AI 驱动的工具增强安全性

Cloudflare 集成 AI 以增强安全性。AI 助手现在可以创建 WAF 规则，简化设置过程。Radar 利用 AI 分析机器人和爬虫流量，提供更深入的洞察。新的 AI 机器人阻止工具加强了防御能力。

WAF（Web 应用防火墙）： 一种过滤和监控网络流量的防护盾，保护应用程序免受互联网威胁。

Radar： Cloudflare 的工具，用于分析互联网流量模式，揭示趋势和异常。

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使用AI和向量扩展构建内容推荐系统​

使用AI和向量扩展构建内容推荐系统

Pondhouse Data 使用 pgai 和 pgvectorscale 创建了一个内容推荐系统。这些工具利用 AI 来推荐相关内容。通过访问这些工具，您可以根据自己的需求定制推荐内容。

pgai：一个生成个性化内容建议的 AI 平台。

pgvectorscale：通过扩展向量数据来增强 pgai，从而提高推荐准确性。

洞察： AI 在内容推荐中的整合是一个重大进步。它允许更精确和个性化的建议，从而增强用户体验。pgai 和 pgvectorscale 的结合展示了利用技术实现实际应用的周到方法。

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由前Google地图工程师推出的AI驱动协作板'Cove'已发布。​

由前Google地图工程师推出的AI驱动协作板'Cove'已发布。

Cove，一款由AI驱动的协作白板，旨在将AI交互从线性聊天转变为动态的无限画布。用户可以针对单个提示生成多个响应，这对于规划、写作和研究等任务非常有用。界面包含一个无限白板和一个聊天机器人窗口，允许用户创建和编辑响应卡片，添加PDF、链接、图像等。设计用于协作工作，Cove提供共享访问权限和编辑权限，并集成多种AI模型。它免费提供，但有100张卡片的限制；无限卡片和早期功能需要每月10美元的订阅。

解释:

  • AI驱动: 使用人工智能来协助或自动化任务。
  • 无限画布: 一个没有预定义边界的可无限扩展的工作空间。
  • 响应卡片: 由AI根据用户提示生成的内容单元。
  • Chrome扩展: 为Chrome浏览器添加功能的小型软件模块。
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谷歌的AI工具从上传的内容创建播客。​

Google的Audio Overview，由NotebookLM和Gemini 1.5驱动，创建AI播客。用户上传PDF和视频，然后提出问题以获取摘要。该工具生成一个名为“Deep Dive”的播客，使用逼真的声音讨论内容。

最初作为学习工具，NotebookLM现在提供可定制选项：长度、格式、声音和语言。一些用户使用非英语语言创建播客。示例包括《了不起的盖茨比》的摘要、Meta的Llama-3代码以及OpenAI的Dev Day公告。

该工具还可以产生幽默的结果，例如关于“便便”和“放屁”的AI讨论。

解释：

  • NotebookLM： 一个帮助总结和讨论上传内容的工具。
  • Gemini 1.5： 一种为NotebookLM提供动力的技术，使其能够创建逼真的AI声音。
  • Llama-3代码： 可能指的是Meta的一个代码或项目，可能与AI或机器学习相关。
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AI驱动的简历生成器简化了求职申请​

CVGist，一款AI简历生成器，通过从简短的简介和职位描述中生成简历，简化了求职申请流程。今年推出以来，已通过社交媒体为超过500名客户提供服务。

挑战：

  • 克服了OpenAI的JSON响应限制。
  • 使用Supabase管理用户数据，Preact用于前端开发。

增长：

  • 社交媒体和小型广告推动用户获取。
  • 使用Semrush等SEO工具进行关键词定位。

经验教训：

  • Product Hunt的发布提升了SEO效果。
  • Reddit和Hacker News提高了独立初创公司的可见度。

未来计划：

  • 计划包括行业特定的模板和工具。
  • 旨在自动化整个求职申请流程。

理念：

  • 公开构建产品有助于收集反馈。
  • 强调持续改进而非追求完美。

解释：

  • JSON：一种用于存储和交换信息的数据格式。
  • SEO：搜索引擎优化，提高网站在搜索引擎中的可见度。
  • Product Hunt：一个展示新产品的平台。
  • Reddit/Hacker News：科技和初创公司讨论的热门论坛。
  • Supabase/Preact：用于管理数据和构建用户界面的技术。

CVGist体现了敏捷、用户导向的创新精神，成为求职者的一个有前途的工具。

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资源​

AI增强型辅导系统提升学生掌握能力​

Tutor CoPilot，一个人机协作系统，将学生掌握程度提高了4个百分点。它为新手导师提供专家指导，特别是对评级较低的导师帮助更大，提高了9个百分点。该系统每年每位导师仅需20美元。导师们采用更好的教学策略，例如提出引导性问题而不是直接给出答案。一些问题，如年级水平的适宜性，仍需改进。总体而言，它展示了AI如何扩展专业知识并改善所有学生的教育。

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AI驱动的YouTube到Twitter线程转换教程​

在“教程：如何使用AI将YouTube视频转换为Twitter主题”中，Aaron Kow的重点是利用AI将冗长的YouTube视频转化为简洁的Twitter主题。目的是在快节奏的社交媒体环境中使信息易于消化和分享。

AI工具用于从视频中提取关键点，将其压缩成简短的推文，并将其排列成连贯的主题。这种方法允许高效学习和轻松分享，迎合了现代对快速、易获取内容的需求。

Kow强调了社交媒体帖子中简洁和清晰的重要性。他建议AI可以帮助弥合长篇内容与在线观众短暂注意力之间的差距。该教程提供了逐步指南，确保即使是AI新手也能跟随。

我的看法？在一个信息过载的时代，简化内容创建的工具是无价的。这种方法不仅增强了个人学习，还促进了更广泛的知识分享。对于任何希望使自己的内容更具吸引力和可访问性的人来说，这是一个实用的解决方案。

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准备 AWS 认证 AI 从业者认证​

AWS Certified AI Practitioner 认证是解锁 AI 和 ML 领域更高薪酬和职业发展的关键。该认证专为熟悉 AWS 上的 AI/ML 但不一定具备开发背景的人员设计。对于希望在竞争激烈的就业市场中脱颖而出的任何人来说，这是一个明智的选择。

最近的一项 AWS 研究显示，在某些领域，AI 专业知识可以将薪资提升高达 47%。该认证证明了您对 AI 和 ML 的掌握，使您成为顶级候选人。

freeCodeCamp.org 上的课程由 ExamPro 的 Andrew Brown 开发，涵盖了通过考试所需的一切内容。这是一个 15 小时的深入探讨 AI 和 ML 基础知识、数据处理、生成式 AI 以及 SageMaker 和 Bedrock 等 AWS 工具的课程。

该课程非常适合 IT 和 AWS Cloud 的初学者，以及已经拥有 AWS 认证的人员。如果您是新手，可以从 AWS Cloud Practitioner Essentials 或 AWS Technical Essentials 开始。

AWS Certified AI Practitioner 认证超越了基础的 AWS Certified Cloud Practitioner 认证。它专门关注 AI 框架和 AWS 技术，尤其是生成式 AI。

无论您是希望提升技能还是转行，该课程都是至关重要的一步。请在 freeCodeCamp.org 的 YouTube 频道上观看完整课程。

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