#人工智慧

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這週人工智慧專題:別忘了那些不起眼的資料標註者
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這週人工智慧專題:別忘了那些不起眼的資料標註者

人工智慧專題報告:AI 世界中的資料標註者標註與註釋:AI 生態系中的不可或缺角色本週在 AI 領域中,關於機器學習的新聞不勝列舉,而值得特別關注的則是標註與註釋型新創公司──例如 Scale AI。這些公司或許不像 OpenAI 的 Sora 等閃亮的新生成 AI 模型那樣受到關注,但它們卻是至關

Google DeepMind CEO Demis Hassabis 獲得英國爵士頭銜,以表彰他對人工智慧的貢獻
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Google DeepMind CEO Demis Hassabis 獲得英國爵士頭銜,以表彰他對人工智慧的貢獻

Google DeepMind CEO Demis Hassabis 被英國封爵,領先人工智慧領域對人工智慧的貢獻 Google 旗下人工智慧(AI)子公司 DeepMind 的執行長及創始人之一 Demis Hassabis 已經被英國政府封為爵士,以表彰他對人工智慧領域的貢獻。在人工智慧領域廣受矚

人工智慧領域中的女性力量:加州大學柏克萊分校的 Brandie Nonnecke 認為投資者應堅持負責任的 AI 實踐
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人工智慧領域中的女性力量:加州大學柏克萊分校的 Brandie Nonnecke 認為投資者應堅持負責任的 AI 實踐

人工智慧中的女性:加州大學柏克萊分校的 Brandie Nonnecke 認為投資者應堅持負責任的人工智慧實踐引言近年來人工智慧領域呈現蓬勃發展之勢,然而這個領域卻依然充斥著男性的主導。在這樣的環境下,女性學者和專業人士在進入和發展人工智慧領域時面臨著諸多挑戰。Brandie Nonnecke 是加

Web3 投資公司 Borderless Capital 收購 CTF Capital,引進人工智慧和量化專業技術
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Web3 投資公司 Borderless Capital 收購 CTF Capital,引進人工智慧和量化專業技術

區塊鏈和 Web3 投資風潮隨著區塊鏈和 Web3 領域的迅速發展,投資機構紛紛尋求多元化並加速擴張其技術能力和地理覆蓋範圍。最近,專注於 Web3 領域的投資公司 Borderless Capital 宣布收購位於邁阿密的量化交易和資產管理公司 CTF Capital,此舉將有助於擴充套件其人工智

0G Labs 以驚人的 3,500 萬美元預種子輪啟動,致力於打造模組化人工智慧區塊鏈
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0G Labs 以驚人的 3,500 萬美元預種子輪啟動,致力於打造模組化人工智慧區塊鏈

0G Labs 籌備成立,以驚人的 3,500 萬美元預種子融資進行,以打造模組化人工智慧區塊鏈人工智慧和區塊鏈的結合最近,隨著加密貨幣領域再度活躍,新創企業的融資也逐步升溫。一家名為 0G Labs 的 web3 基礎設施公司在一輪預種子融資中籌得了 3,500 萬美元的資金。這筆巨額資金的融資額

Cyera 將籌集最高 3 億美元,估值達到 15 億美元,AI 正是資料問題
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Cyera 將籌集最高 3 億美元,估值達到 15 億美元,AI 正是資料問題

Cyera raises $300M on $1.5B valuation to tackle AI and cybersecurity challenges 人工智慧與資安挑戰 Cyera 為一家資安新創公司,透過提供 AI 增強工具,協助組織準確地呈現資料在網路中的使用狀況。該公司即將完成一筆籌資約

人工智慧與資料基礎設施推動開源新創公司需求
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人工智慧與資料基礎設施推動開源新創公司需求

AI 和資料基礎設施推動開源新創公司的需求 新報告突顯「頂級趨勢」商業開源公司 保羅·索爾斯(Paul Sawers)報導,一份新報告突顯了構建開源工具和技術的新創公司對不斷增長的人工智慧(AI)革命的需求,而相關的資料基礎設施領域也日漸受到矚目。Venture Capital 公司 Run

Profluent 利用人工智慧發現藥物,得到 Salesforce 研究支援,Jeff Dean 提供後盾
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Profluent 利用人工智慧發現藥物,得到 Salesforce 研究支援,Jeff Dean 提供後盾

人工智慧在藥物發現領域的應用 Profluent 的新興技術將如何推動藥物研發最近,由 Salesforce 公司進行的研究表明,使用人工智慧來設計蛋白質可能比傳統方法更有效地發現醫療用途,這項研究開啟了一場全新的技術合作。該研究的核心人物之一阿裏·馬達尼(Ali Madani)正式推出了一家名為 P

大型語言模型可幫助家庭機器人在無需人類幫助的情況下恢復錯誤
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大型語言模型可幫助家庭機器人在無需人類幫助的情況下恢復錯誤

大型語言模型助力家用機器人獨立克服錯誤 文: | 亞特蘭大時間報導 現況分析 近年來家庭機器人市場一直難以取得成功,除了價格、實用性、外觀和地圖製作等問題外,宕機器人在執行任務時出現錯誤該如何應對也是一大挑戰。儘管大型公司能夠投入豐富的資源來解決問題,但對於消費者來說期望他們每次遇到問題都得學習程