这画，任谁乍看都会觉得是相机拍的，哪里能看出是AI画的呢？

每只猫都有不同的性格，现在，每只GPT也将如此。

数字商务给市场营销人员带来了大量有用的数据，而他们面临的挑战就是在遵守国际隐私法规的情况下如何聪明地使用利用这些信息。

在本系列上一篇文章中，给大家介绍了 face_recognition 库的身份识别功能。接下来，我们将用几篇文章为读者讲解 NVIDIA 的 Jetson-inference，这个对于初学者尤为实用。本篇文章就来为大家介绍 Hello AI World。

受人工智能颠覆担忧影响，商业房地产服务公司股价大幅下跌。英国房地产代理商Savills股价下跌7.5%，联合办公提供商IWG跌9%。华尔街方面，CBRE暴跌12.5%，仲量联行跌近11%。投资者担心AI可能自动化大量办公任务并导致裁员，进而影响办公需求。分析师认为此次抛售可能过度，复杂交易业务短期内仍难被AI替代。

乡亲们对于各种新闻还是非常关注的，毕竟我们生活在一个新闻不断的时代。而且新闻强调权威性，所以大家还是倾向于选择权威媒体的账号。

MIT、哈佛和芝加哥大学研究人员提出"波将金理解"概念，用于描述大语言模型的新型失效模式。这些模型在概念基准测试中表现优异，但缺乏实际应用这些概念的真正理解能力。研究显示，模型能准确解释概念定义，却无法正确识别、生成或编辑相关实例。测试发现模型概念识别准确率达94.2%，但在实际应用中失败率高达40-55%。这种现象使基准测试结果产生误导性，表明AI距离真正的通用人工智能还有很长路要走。

任天堂发布全新应用 Nintendo Today!，旨在为玩家提供每日任天堂相关内容。该应用采用类社交媒体的信息流设计，提供视频、游戏攻略、图片集、测验等丰富内容。用户可以根据个人喜好选择游戏系列进行个性化定制，还可以通过日历功能追踪任天堂重要活动和游戏发布日期。这款应用有望吸引任天堂忠实粉丝的日常关注，在 TikTok、Instagram 和 YouTube 等主流社交平台中开辟独特空间。

IBM推出了一个专为人力资源设计的单元，以便更好地发现人才并使用人工智能进行招聘。

苹果计划通过开发AI驱动的健康教练，进一步拓展其在医疗保健领域的业务。这项名为"桑葚计划"的initiative，可能最早于明年推出消费者版本，并集成到未来的iOS系统中。该AI助手将提供饮食和运动建议，利用苹果健康应用和Apple Watch等硬件收集的数据。虽然AI在医疗领域有巨大潜力，但专家也警告可能存在风险。

想象一下，如果你有一个聪明的朋友，你可以通过不断鼓励他解决越来越难的数学题来让他变得更聪明。这基本上就是研究人员一直以来对RLVR的理解——通过奖励机制让语言模型不断自我提升，最终超越它原本的能力范围。这种方法在像OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-1.5等顶尖模型的开发中被广泛应用，帮助它们在数学和编程等复杂任务上取得了显著进步。

《2001太空漫游》的作者亚瑟.克拉克曾说过：任何足够先进的科技，都与魔法无异。一往无前的开发者，是这个时代，用代码创造魔法的人。

据报道，苹果正在开发一款人工智能医生或健康教练，计划将其整合到iPhone和Apple Watch等移动设备中。这款AI助手将提供饮食和运动建议，并利用苹果健康应用和Apple Watch收集的数据。该项目代号为"Project Mulberry"，最早可能于明年推出消费者版本。这一举措体现了苹果公司在健康科技领域的长期发展战略。

想象一下，你有一台已经运行多年的老电脑，它已经存储了大量英文文档和程序，运行得很好。现在，你突然想让它处理阿拉伯文，会发生什么？通常情况下，你有两个选择：要么购买一台全新的、更强大的双语电脑（成本高昂），要么尝试在老电脑上安装阿拉伯语言包，但这可能会导致原有程序运行缓慢或出错。

NEC研发出一种新的控制技术，能够在保证高度安全性的同时，将机器人在仓库的搬运作业效率提高2倍。该技术将于2023年实际应用，并计划搭载在NEC的协作搬运机器人（注）上。

所谓的提示是指我们给人工智能工具下达的指令，提示用于引导人工智能工具的输出。我们可以把提示想象成现代计算机代码的等价物，只不过提示是用自然语言编写的。与编写传统计算机程序一样，编写的提示也有好坏之分，好的提示可以有效地引导人工智能工具生成所需要的输出，不好的提示就做不到这一点。

本文探讨了如何利用生成式 AI 和大型语言模型来学习和提升谈判技能。生成式 AI 可以作为谈判教练和练习伙伴,提供理论知识的同时还能进行模拟谈判练习。通过与 AI 进行互动对话,用户可以在安全的环境中练习谈判策略,为现实生活中的谈判做好准备。文章还提供了使用 AI 进行谈判练习的具体示例和注意事项。

近几年来，在国际产能合作、“一带一路”等政策推动下，以及中国企业经营能力的提升，“走出去”成为不少企业提升市场地位的战略选择。

如今很多企业都严重依赖关于客户、产品、流程、投入和市场的数据，他们越来越需要能够从这些数据中提取信息和洞察的技术人才。但是雇主需要哪些技能？在数据分析方面，无论是什么职位，都有一些技能和素质是雇主要求候选人必须具备的。

这项研究提出了一种名为ConfiG的创新方法，通过生成针对性的数据增强样本来解决知识蒸馏中的协变量偏移问题。研究团队利用教师模型和学生模型之间的预测差异，引导扩散模型生成那些能挑战学生模型的样本，从而减少模型对训练数据中欺骗性特征的依赖。实验表明，该方法在CelebA、SpuCo Birds和Spurious ImageNet数据集上显著提升了模型在缺失组别上的性能，为资源受限环境下的AI应用提供了实用解决方案。