AI

AI与数学:从神坛到实用

2024年4月13日,阿里巴巴全球数学竞赛首次引入人工智能(AI)参赛,这一创新举措引起了广泛关注。竞赛中,AI与全球数万名数学高手同台竞技,展现了AI在数学领域的潜力和局限性。尽管AI在竞赛中的表现并未超越人类,但其独特的解题方式和思维过程,为数学研究提供了新的视角。 AI参赛者使用大语言模型,通过自然语言处理和机器学习技术解答数学题。虽然AI的最高得分仅为34分,远低于人类选手,但这一尝试揭示了AI在理解数学问题上的独特方法,如长推理过程和意外的答案正确率。这些发现表明,AI在数学领域的应用仍处于探索阶段,但已显示出其独特的价值和潜力。 此次竞赛不仅是一场数学能力的比拼,更是一次技术和思维的碰撞。它展示了AI如何帮助降低数学研究的门槛,让更多非专业人士也能参与到数学的探索中来。这种跨界合作和创新思维,对于推动数学和AI的发展具有重要意义。随着技术的进步,AI在数学领域的应用将更加广泛,有望为数学研究带来新的突破。原文链接
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iOS 18通话录音:苹果AI的新应用焦点

在WWDC24上,苹果发布了备受期待的iOS 18,然而,许多用户和分析师对此表示失望,认为苹果在功能上过于模仿安卓系统。iOS 18引入了图标自定义排列、控制中心自定义设置和应用锁等功能,这些都是安卓系统中常见的特性。尽管如此,iOS 18的实用性不容忽视,特别是其新增的通话录音功能,这是苹果用户期待已久的功能。 iOS 18的通话录音功能在推出时引起了广泛讨论。苹果为了保护隐私,设计了一个机制,即在录音开始时通知对方,这一设计引发了用户的不满,因为许多人希望在不被对方知晓的情况下进行录音。苹果的这一决策反映了其在隐私保护和用户体验之间的权衡。 此外,iOS 18还加入了AI元素,如语音转文字和摘要提取功能,尽管这些功能在安卓系统中已相当成熟。苹果的这一举措显示了其在AI领域的追赶态势,但与安卓相比,iOS 18的AI功能仍显得较为基础。 总体来看,iOS 18虽然在功能上有所更新,但在创新和用户体验上似乎未能达到预期。苹果在AI和隐私保护之间的平衡策略,以及对安卓功能的模仿,可能会影响其在市场上的竞争力。随着AI技术的快速发展,苹果需要更多的创新来维持其市场地位。原文链接
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API Testing v0.0.17 发布:新增 11 位贡献者

  atest 发布 v0.0.17 atest 是致力于帮助开发者持续保持高质量 API 的开源接口工具。 你可以在命令行终端或者容器中启动: docker run -p 8080:8080 ghcr.io/linuxsuren/api-testing:v0.0.17 亮点 基于 Electron 的桌面应用,方便开发者测试 API。 缩减镜像体积至 40M,插件以 OCI 格式单独存储并在启用时下载。 诞生了第二位项目 Committer @yuluo-yx 🚀 主要的新功能 支持通过 HTTP 请求执行测试套件 (#478) @LinuxSuRen 增加 gRPC 接口对 TLS 的支持 (#477) @DWJ-Squirtle 支持自动下载插件 (#471) @LinuxSuRen ... 非常期待 atest 可以帮助更多的项目持续提升、保持 API 稳定性。 🐛 缺陷修复 解决测试用例页面徽章显示的问题 (#462) @SamYSF 解决无法导入 Postman 子集的问题 (#426) @SamYSF ... 了解完整信息,请访问 GitHub 页面
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RediSearch 2.8.14 发布 – 高性能全文搜索引擎更新日志

快讯 RediSearch 2.8.14 发布 RediSearch 2.8.14 现已发布,这是 RediSearch 2.8 的一个维护版本,更新紧迫性为 MODERATE。RediSearch 是由 RedisLabs 团队开发的一个高性能全文搜索引擎,可作为一个 Redis Module 运行在 Redis 上。 Bug 修复: #4614 - 当使用带有APPLY 'split(...)'的FT.AGGREGATE时,Shards 变得无响应(MOD-6759)。 #4556 - 使用通配符查询时,FT.EXPLAIN返回额外的}信息(MOD-6768)。 #4646 - 带有DD flag 的FT.DROPINDEX删除了一个 AA cluster 中的键,但没有删除其他的键(MOD-1855)。 改进: #4595 - 报告 TAG 和 TEXT tries 的 memory(MOD-5902)。 #4669 - 倒排索引内存计数(MOD-5977,MOD-5866)。 #4687 - 在集群中使用时添加缺失的FT.INFO字段(MOD-6920)。 更新说明:https://github.com/RediSearch/RediSearch/releases/tag/v2.8.14
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百元AI手机与万元旗舰AI能力对比:差距存在,但非悬殊

在WWDC 2024上,苹果展示了其对AI的重新定义,通过内置的大模型,实现了iPhone、iPad、Mac等设备信息的统筹,并能感知用户需求提供帮助。这一举措显示了苹果在放弃汽车项目后,专注于AI技术的决心。同时,其他手机厂商如小米、华为、三星等也纷纷宣布将落地大模型,AI成为消费电子市场的新焦点。市场上,不同价位的AI手机功能差异显著,从百元机到万元旗舰,AI功能的实现和体验各有千秋。例如,小米的Redmi Note 11T Pro和小米14 Ultra在AI助手功能上体验相似,但在图像生成和编辑方面,旗舰机型展现出更强的能力。这表明,虽然硬件性能对AI功能有一定影响,但厂商的产品定位和软件优化也是决定AI体验的关键因素。随着618大促的到来,各大电商平台和AI硬科技品牌将展开激烈竞争,消费者将有机会体验到更多创新的AI产品和技术。原文链接
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国内外AI大模型志愿填报PK:谁最懂高考生?

2024年高考结束后,考生面临的重要任务是填报志愿。志愿选择对未来人生轨迹有重大影响,考生需在热门专业与个人兴趣之间做出选择,并决定报考的大学。这一过程复杂且充满挑战,被网友称为“人生面临的第一个重要心理博弈”。由于信息量大且复杂,许多考生选择购买专业咨询服务,但高昂的费用让普通考生望而却步。 面对这一难题,AI技术提供了一种可能的解决方案。通过测试文心一言、通义千问和ChatGPT等AI模型,发现AI能够根据考生的兴趣和分数提供专业和大学的推荐,帮助考生节省大量时间和精力。AI不仅能够提供专业筛选,还能从就业角度分析专业前景,并根据城市特点推荐适合的专业。此外,AI还能帮助考生了解目标城市的产业结构和未来发展方向,为考生的职业规划提供参考。 尽管AI提供了有价值的建议,考生仍需根据自己的实际情况和职业规划做出最终决定。AI的建议应作为参考,而非决定性因素。通过合理利用AI技术,考生可以在志愿填报过程中获得更多信息支持,做出更明智的选择。原文链接
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在AI浪潮中,构建本地大型模型的经济门槛正迅速下降

随着AI技术的飞速发展,大语言模型已成为科技领域的热点。这些模型通过强大的语义理解和数据处理能力,极大地提升了用户体验,尤其在休闲娱乐和工作中发挥了重要作用。然而,云端大模型的局限性也逐渐显现,如连接速度慢、成本高以及数据隐私问题。因此,本地部署大模型成为了一种新的趋势,它不仅能保护用户隐私,还能避免云端审核的限制。 本地大模型的部署虽然对设备要求较高,但通过如Koboldcpp这样的工具,即使是技术新手也能轻松实现。Koboldcpp支持多种硬件配置,提供了简单的前端界面,使得用户可以在本地环境中享受AI的便利。尽管本地大模型在专业知识更新方面存在局限,但它们在个性化和隐私保护方面的优势不容忽视。 未来,理想的AI体验可能是端云结合的模式,既利用本地模型建立个性化知识库,又能在需要时接入互联网获取最新信息。这种模式将更好地平衡隐私保护和信息更新的需求,为用户提供更全面的AI体验。原文链接Gitee地址
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《视频大模型“造梦机器”:瑕疵虽多,实用性获认可》

视频大模型“造梦机器”近期在网络上迅速走红,尽管存在一些瑕疵,但其功能性和实用性得到了用户的认可。这款模型能够帮助用户创造出独特的视频内容,虽然技术上还有待完善,比如画面质量、流畅度等方面可能不尽人意,但它已经能够满足一部分用户的基本需求。随着技术的不断进步,相信“造梦机器”未来将能提供更加优质的服务,满足更多用户的需求。原文链接
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PicList 2.9.0 发布:图床管理和上传工具性能优化

PicList是一款高效的云存储和图床平台管理工具,基于PicGo深度开发,保留其所有功能并新增多重feature,包括云端文件管理、WebDav、本地图床和SFTP等支持。更新内容包含性能优化和多项功能改进,如支持sm.ms图床云端删除、s3图床新建存储通等。适用于MacOS、Windows和Linux平台,下载链接详见官网。 Github:https://github.com/Kuingsmile/PicList Gitee:https://gitee.com/kuingsmile/PicList 官网:https://piclist.cn
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Elasticsearch 7.17.22 正式发布

【Elasticsearch 7.17.22 发布】Elasticsearch 是基于 Lucene 的分布式全文搜索引擎,此次提供了更严格的 Document Level Security (DLS) 更改及若干 Bug 修复和升级。更新包括对 terms aggregations 和验证查询 API 的DLS检查加强,以及解决了JDK 22相关问题。详细更新内容请查看[更新公告](https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.17/release-notes-7.17.22.html)。