macOS Sonoma 14.3.1 推出，消除烦人的文本篡改错误谷歌的 Tensor G4 SoC 在 Geekbench 泄漏中以不寻常的 CPU 设置令人惊讶《汽车盗窃 6》大盗：Rockstar 旨在通过 GTA 6 实现创意完美，着眼于 2025 年发布谷歌、微软的人工智能模型在超级碗预测中失火，揭示 GenAI 逻辑中的缺陷Apple Vision Pro 需要四次迭代才能实现理想形式，Apple 调查手表问题在快节奏的生成 AI 技术领域，人们担心我们是否已达到 AI 能力的顶峰。然而，Salesforce 前首席科学家兼 You.com 首席执行官 Richard Socher 对进一步的进展仍然持乐观态度。 增强大型语言模型 在最近的《哈佛商业评论》播客中，Socher 提出了一项战略，通过迫使大型语言模型 (LLM)响应特定的代码提示。法学硕士主要预测序列中的下一个标记，缺乏进行复杂推理或辨别事实准确性的能力。索切尔强调了法学硕士“幻觉”的挑战，特别是在面对复杂的数学查询时。例如，据《商业内幕》报道，当负责计算出生时投资的潜在增长时，法学硕士可能会犹豫不决，仅仅根据过去遇到过类似的问题。 Socher 强调模型需要进行严格的计算以产生准确的解决方案，这可以通过将查询转换为可执行代码来实现。通过指导法学硕士以编程方式解释问题并根据代码输出得出响应，可以显着提高准确性。虽然这一过程的具体细节尚未披露，但 Socher 暗示在 You.com 上成功地将问题翻译成 Python，强调了编程推动 AI 能力向前发展的潜力。在 AI 竞争中重新定义方法Socher 的见解来自于大型语言模型之间不断升级的竞争，努力超越 OpenAI 的 GPT-4 等行业基准。根据 Exponential View，尽管努力通过增加数据和计算资源来扩展这些模型，Socher 警告这种方法的局限性。他认为仅仅增强数据可用性可能还不够，表明创新策略推动人工智能进步的必要性。通过编程作为催化剂，人工智能模型可以更熟练地应对复杂性，培育超越传统扩展努力的新的可能性领域。随着对人工智能进化的不断追求，Socher 的方法为克服当前挑战并释放生成人工智能技术中未开发的潜力提供了一条有前途的途径。照片：Mohammed Nohassi/Unsplash 锻炼时用鼻子呼吸可能会让跑步更轻松企业家正面临心理健康危机 - 以下是帮助他们的方法 鱼油补充剂是否像我们想象的那样健康？吃鱼更好吗？人工智能会扼杀我们的创造力吗？如果我们不开始重视和保护人类的特征，人工智能有言论自由的权利吗？只有当它支持我们自由思想的权利时，我怎样才能降低胆固醇？补充剂有作用吗？车前子或益生菌怎么样？为什么我们需要对精子捐赠设定限制以健康的大脑衰老：生活方式的改变如何有助于预防高达 40% 的痴呆症病例专家批准的七种避免体重反弹的技术
