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新型卫星助力天气预报研究突破

新型卫星助力天气预报研究突破

面对全球气候挑战,美国NOAA数据显示近年来每年发生至少10起损失超10亿美元的天气灾害。Tomorrow.io公司开发了微波探测卫星星座,采用多光谱成像、高分辨率成像、无线电掩星、合成孔径雷达等五种数据技术,构建首个商业化大气3D研究架构。该项目旨在解决全球覆盖数据不足问题,提供更精确的天气预报和灾害预警能力。

OpenAI ChatGPT学习模式定制指令解析揭示提示工程核心技巧

OpenAI ChatGPT学习模式定制指令解析揭示提示工程核心技巧

本文深入分析OpenAI新发布的ChatGPT学习模式背后的自定义指令机制。学习模式通过教育专家协作制定的自定义指令,引导AI采用循序渐进的教学方式,而非直接给出答案。文章将自定义指令分为五个部分:总体目标、严格规则、行动指南、语调方法和重点强调。这些指令体现了优秀的提示工程技巧,可应用于其他AI场景。作者强调自定义指令的强大功能,建议用户通过分段结构化方式制定指令,并进行充分测试和调试以确保效果。

生成式AI如何改变我们的工作方式

生成式AI如何改变我们的工作方式

生成式AI正从理论概念转变为实用工具,深刻改变着各行业的工作模式。从营销到财务,从客服到开发,AI不再是简单的自动化工具,而是成为智能协作伙伴。它帮助团队快速生成内容、分析数据、优化流程,将员工从繁琐事务中解放出来,专注于战略思考和创新。然而,技能不足、信任缺失和组织准备不充分仍是主要障碍,企业需要通过系统培训、明确治理和有目的的实验来充分发挥AI潜力。

未来顶尖开发者不再只是编码,而是策划、协调和指挥AI

未来顶尖开发者不再只是编码,而是策划、协调和指挥AI

随着AI技术不断发展,初级编程工作正在消失。ChatGPT、GitHub Copilot等AI助手已能处理重复性脚本、HTML布局等基础任务。初学者现在需要具备系统级思维和产品管理能力。未来开发者将更像拥有技术专长的产品经理,负责指导AI完成工作。团队结构也在改变,一个AI增强的开发者可能替代整个团队。成功的关键在于培养无法自动化的技能,学会与AI协作而非竞争。

AI对齐与控制技术的现状与挑战探析

AI对齐与控制技术的现状与挑战探析

随着AI系统复杂性不断增加,AI对齐技术成为确保系统安全可靠的关键。研究人员正通过人类反馈强化学习、合成数据训练、红队测试等技术手段,以及AI治理、伦理委员会等管理方法来引导AI行为。然而,价值观的多样性和AI系统的"迎合性"行为带来了新挑战。最新研究表明,我们可以理解并调整AI内部表征参数来控制系统输出。控制AI不仅是技术挑战,更是道德和政治选择问题。

谷歌推出强大创造性问题解决AI模型Gemini 2.5 Deep Think

谷歌推出强大创造性问题解决AI模型Gemini 2.5 Deep Think

谷歌DeepMind发布Gemini 2.5 Deep Think,这是一款新的创意问题解决AI模型。该模型能够同时考虑多个想法并选择最佳答案来解决复杂问题。Deep Think通过延长"思考时间",探索不同假设以找到创意解决方案。新模型在编程、科学知识和推理能力基准测试中表现优异,特别擅长迭代开发、数学研究和复杂编程问题。该工具将在Gemini应用中向Ultra订阅用户提供,月费250美元。

Google发布Gemini 2.5 Deep Think仅供AI Ultra订阅用户使用

Google发布Gemini 2.5 Deep Think仅供AI Ultra订阅用户使用

谷歌正式推出其最强大的Gemini 2.5深度思考AI模型,但仅向每月250美元的AI Ultra订阅用户开放。该模型基于Gemini 2.5 Pro,通过增加"思考时间"和并行分析来处理复杂查询。深度思考模型在多个基准测试中表现优异,在人类最终考试中得分34.8%,远超其他模型的20-25%。该模型特别擅长数学推理、科学分析和编程,响应时间需要数分钟,每日使用次数有限制。

Anthropic切断OpenAI访问Claude模型的权限

Anthropic切断OpenAI访问Claude模型的权限

据Wired报道,Anthropic已撤销OpenAI对其Claude系列AI模型的访问权限。消息人士称,OpenAI将Claude连接到内部工具,用于在编程、写作和安全等方面与自家模型进行性能对比。Anthropic发言人表示,OpenAI技术人员在GPT-5发布前使用其编程工具,直接违反了服务条款。不过Anthropic仍将为基准测试和安全评估提供访问权限。OpenAI则回应称其使用方式符合行业标准。

AI对齐与控制技术的现状与挑战探析

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随着AI系统复杂性不断增加,AI对齐技术成为确保系统安全可靠的关键。研究人员正通过人类反馈强化学习、合成数据训练、红队测试等技术手段,以及AI治理、伦理委员会等管理方法来引导AI行为。然而,价值观的多样性和AI系统的"迎合性"行为带来了新挑战。最新研究表明,我们可以理解并调整AI内部表征参数来控制系统输出。控制AI不仅是技术挑战,更是道德和政治选择问题。

谷歌推出强大创造性问题解决AI模型Gemini 2.5 Deep Think

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谷歌DeepMind发布Gemini 2.5 Deep Think,这是一款新的创意问题解决AI模型。该模型能够同时考虑多个想法并选择最佳答案来解决复杂问题。Deep Think通过延长"思考时间",探索不同假设以找到创意解决方案。新模型在编程、科学知识和推理能力基准测试中表现优异,特别擅长迭代开发、数学研究和复杂编程问题。该工具将在Gemini应用中向Ultra订阅用户提供,月费250美元。

Google发布Gemini 2.5 Deep Think仅供AI Ultra订阅用户使用

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Anthropic切断OpenAI访问Claude模型的权限

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据Wired报道,Anthropic已撤销OpenAI对其Claude系列AI模型的访问权限。消息人士称,OpenAI将Claude连接到内部工具,用于在编程、写作和安全等方面与自家模型进行性能对比。Anthropic发言人表示,OpenAI技术人员在GPT-5发布前使用其编程工具,直接违反了服务条款。不过Anthropic仍将为基准测试和安全评估提供访问权限。OpenAI则回应称其使用方式符合行业标准。

库克强调苹果“必须“在AI领域获胜

库克强调苹果“必须“在AI领域获胜

据报道,苹果CEO蒂姆·库克召开了一小时的全员会议,告诉员工公司必须在AI领域获胜。这次会议是在财报电话会议之后举行的,库克在财报会上表示苹果将"大幅"增加AI投资。尽管苹果在过去一年推出了Apple Intelligence系列AI功能,但语音助手Siri的升级却严重延迟。库克承认公司已落后于竞争对手,但强调苹果虽然很少率先推出产品,却能发明这些产品的"现代"版本。

AI时代为何迫使整个计算基础架构重新设计

AI时代为何迫使整个计算基础架构重新设计

过去几十年,摩尔定律推动了计算性能的巨大进步,但AI革命需要远超互联网时代的能力提升。生成式AI的需求正在逆转传统趋势,推动从通用硬件向专用计算单元转变,包括ASIC、GPU和TPU等。这要求重新设计整个技术栈:采用专用互连网络突破通信瓶颈、使用高带宽内存解决内存墙问题、构建超高密度系统支持大规模同步计算。同时需要新的容错策略、可持续的功耗管理和内置的安全隐私保护,以及快速部署能力来跟上硬件创新节奏。

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