AI影响之一是让业余数学家也能做出贡献。数学下一次文化转变在于AI生成的证明是否会被接受。很快会有个AI聊天机器人坐在你旁边。当你完成证明时，他可以回答问题，帮你解释每一步。在Quantamagazine最新长达七千字的访谈中，陶哲轩如是说。除此之外，他还谈到了数学本质、“好的”数学研究的构成要素，以及如何应对新技术的出现。作为菲尔兹奖、数学突破奖、麦克阿瑟奖等多个奖项的获得者，陶哲轩目前已累计撰写300多篇研究论文，覆盖傅里叶分析、偏微分方程、组合学、数论、数据科学、随机矩阵等多个领域，还被誉为数学界的莫扎特。而这些研究成果背后，还有强大的技术工具加以辅助。像之前的互联网、计算机辅助证明软件
自从用上Newbing后，我就放弃CHATGPT3.5了。昨天写完文章后，我又试了下ChatGPT，没想到去年被封的账号居然又可以用了，不过只能用3.5版本，要用4.0必须升级到PRO，每个月20美金。于是我没有尝试去付款，因为Newbing对我来说已经够用了。我前几天发那篇关于多个公共大模型回答数据库问题的性能比较的文章后，有个朋友给我留言说用Newbing去和其他通识大模型做PK有点不公平，因为Newbing是一个工程化的系统，使用RAG+LLM的方式来提供服务，首先通过搜索查找到相关知识，再向大模型提问，性能肯定会比其他LLM要好。可能这个朋友是我对比的几种国产大模型的成员，因此他比较在
译者|陈峻审校|重楼将传统大型主机应用的代码和数据迁移到现代化技术架构上，被业界认为是企业信息系统数字化发展的关键阶段。尤其是在追求提高效率和可扩展性的过程中，这种转变通常会涉及到从传统的大型主机环境，转移到更加灵活的云计算、或是在内部部署方案中。不过，随着业务环境的动态变化，也会使得迁移过程变得更加复杂。这不仅仅是技术上的资源重新部署，而且是一种根本性的转变，因此往往需要经历严格的测试，以确保各项功能的等效，进而保持应用在运行上的完整性和性能上的标准化。同时，在迁移之后，应用程序经常会在新的要求、业务战略的演变、以及监管标准变化的驱动下，被迫进行大量的修改。而每一次修改，无论是微小的调整、还
虽然谷歌的Gemini在开年的AI产品大战中没有获得太多的关注，但是GoogleDeepMind作为人类最前沿的AI机构，依然在抵达通用人工智能的道路上紧追OpenAI。最近，WIRED对DeepMind的负责人Hassabis进行了专访，聊了很多关于最近发布的产品，以及未来人工智能发展技术道路的问题，干货满满。在他看来，未来人工智能技术的发展，远远没有到只比拼算力和规模的程度，在基础构架，Agent等方面还有很多的想象空间。谷歌的优势在新技术的研发问：GeminiPro1.5能够处理的数据量远超前代产品。得益于一种叫做「MoE」的架构，它在同等规模下的能力也得到了增强。这些进步为什么重要？D
在软件开发领域，AI工具越来越流行。去年GitHub发布报告称，有了AI辅助工具，开发者编程速度提高55%。但是，AI工具辅助编写的代码是不是更好呢？GitClear对2020年1月至2023年12月间编写的1.53亿行代码进行检查发现，相比以前，编写之后修改的代码行数明显增加，2024年相比2021年增加了一倍。换言之，有了AI工具，虽然编程速度加快了，但在第一次编写时错误也大大增加了。形象地说，用AI辅助编写代码，就像聘请一名短期合同工为你工作，他关心的是如何编写冗长的代码，而不是保证代码的可维护性。AI会复制原有代码的错误开发者安全公司Snyk在报告中指出，GitHubAI编程辅助工具C
根据高盛的一份报告，AI可以使全球劳动生产率每年提高1%以上，到2025年可能吸引超过2000亿美元的投资，与此同时，虽然RPA市场活跃在比无所不在的AI窄得多的领域，但到2029年，RPA市场的规模将超过140亿美元。就个人而言，这两项独立的技术重新定义了在工作场所的流程卓越中可以实现的目标。对业务流程自动化的讨论有时可以归结为“AI与RPA”的并列比较，详细说明每种解决方案作为替代解决方案的优缺点。这是一种有效的方法，但最终是有限的。就个人而言，AI和RPA可以简化流程并自动执行任务，效果显著，但是，它们结合在一起的“智能流程自动化”(IPA)发现和交付以前隐藏在业务流程中的价值的能力可能
马斯克发的一条X动态，让微软Windows站上了风口浪尖。事情的起因是这样的：马斯克买了一台新的笔记本电脑，他发现：「除非我创建一个微软账户，否则它不让我使用，这意味着要让他们的人工智能访问我的电脑！真是一团糟。以前有一个选项可以跳过登录或创建微软账户。你们看到过吗？」感同身受的网友不在少数，包括EpicGamesCEO、虚幻引擎设计者TimSweeney：「仔细阅读他们的行为准则。如果他们不喜欢你所说的内容，他们基本上可以禁止你访问他们的服务（Office、Windows等）。」不过，也有人补充，目前仍有方法在没有微软账户的情况下设置最新版本的Windows。比方说，设置过程会提示用户登录或
生病时，医生往往给我们开了多种药物，这些药物在同时服下时是否因为药物间相互作用产生对身体不良的效果，这引起我们的怀疑和担心。其实医生所开的药方的药品已经经过了药物间相互作用的实验和临床测试，我们不应对此产生疑虑。药物间相互作用（DDI）是指当一个患者同时服用多种药物时，药物之间可能发生的反应，这些反应可能会影响药物的效果和安全性，甚至导致严重的不良后果。所以预测和避免DDI是药物研发和临床治疗中的一个重要问题。但是由于药物的种类和数量庞大，以及DDI的复杂性和多样性，要通过实验和临床测试来检测所有可能的DDI是非常困难和昂贵的。因此利用人工智能（AI）技术来预测DDI是一种有效和快速的替代方案
熟悉数据中心机器学习项目开发的读者应该知道，数据漂移和概念漂移是导致机器学习模型效果衰退的一个常见原因。漂移产生的关键原因是因为模型会随着时间而衰退，因此为了对抗这样的问题就必须要定期优化训练方案及定期重训模型。那么大模型会不会有“漂移”现象呢，答案是肯定的。大致分为两类：1）大模型漂移（LLMDrift）大模型漂移（LLMDrift）是指在较短时间内，LLM在处理相同问题时给出的答案发生了显著变化。这种变化并不仅仅是因为大语言模型本质上的不确定性，或者问题提示的轻微变化，还有可能是LLM本身发生了变化。斯坦福和伯克利有一项联合研究《HowIsChatGPT’sBehaviorChanging
译者|布加迪审校|重楼AI编程助手已成为开发过程中不可缺少的一部分，因为它们可以协助代码生成、理解、项目搜索以及使用提示或代码执行各种任务。甚至像谷歌Colab和Deepnote这样的云IDE平台也提供AI辅助编程，可以帮助您生成代码并解决问题。本文将介绍5款值得一试的AI编程助手。它们都随带VSCode扩展，易于设置。您只需要安装它们，就可以开始体验更新颖更简单的开发程序的方式。1.GitHubCopilotGitHubCopilot是一个使用人工智能来帮助程序员更有效地编写代码的工具。通过在VSCode中安装Copilot扩展，开发人员可以生成代码、从代码中学习、自动完成和配置编辑器。与其
