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到目前为止，你几乎肯定听说过必应人工智能、ChatGPT、谷歌巴德和达尔-E等引人注目的生成人工智能工具，软件开发人员正在寻找将人工智能注入现有程序的方法。虽然这项技术可以产生自己的内容，但它也可以扩展人类制作的图像。

虚拟现实和增强现实是两个密切相关的术语，多年来在消费科技领域一直很常见。两者都被认为是扩展现实的形式，都依赖于带有屏幕的设备，如一副眼镜或护目镜，如现已停产的谷歌眼镜、元探索，以及现在苹果的视觉专业版。虽然有些设备提供严格的虚拟现实或增强现实功能，但许多设备介于两者之间，提供混合现实体验。

果蝇经常被捕捉到在变黄的香蕉或熟透的西葫芦上爬行。果蝇是一种与人类明显不同的昆虫。但在内部，它们实际上与人类有75%的致病基因相同。几十年来，这些微小生物的基因组一直是科学家探索某些特征如何代代相传的主要课题。然而，苍蝇可能很难追踪，因为它们很小，人类科学家很难区分。

目前人工智能最热门的趋势是生成式人工智能，它可以从文本提示中生成整篇文章或逼真的图像。现在你也可以使用这项技术来建立一个网站。

根据Chipotle的说法，人类员工需要大约50分钟来切割、去核和舀出足够的鳄梨来制作新一批鳄梨色拉酱。这是一个劳动密集型的过程，以至于Chipotle报告说，一些地方显然有完全“致力于”调味品成分的工人。然而，由于一个新的机器人同事，完成这项漫长任务所需的时间可能很快会减少一半。

科技巨头谷歌及其子公司人工智能研究实验室DeepMind创造了一种基本的人机翻译。他们称之为“首创的vision-language-action模型”周五，两人在两个单独的公告中表示，这种名为RT-2的模型接受了语言和视觉输入的训练，旨在将网络知识转化为机器人可以理解和响应的指令。

2020年7月18日，一场潜水事故伤害了一名男子的C4和C5椎骨，导致他胸部以下完全失去运动和感觉。然而，在参加了首次临床试验后，基思·托马斯现在在接受人工智能微芯片大脑植入仅几个月后就恢复了双手的感觉和运动。此外，即使在关闭设备后，他的手腕和手臂功能也在实验室环境之外经历了持久的改善。

当前的人工智能热潮需要大量的计算能力。目前，其中大部分来自英伟达的图形处理单元——该公司供应大约90%的人工智能芯片市场。在本周的一份声明中，它旨在通过新宣布的下一代GH200 Grace Hopper超级芯片平台扩大其主导地位。

本文转载自The Conversation。

数千名即将进入新学年的学生将与一名新的辅导助理一起进入从幼儿园到高中的教室：一个大型语言模型。

1924年，德国神经学家汉斯·伯杰（Hans Berger）率先绘制了人脑活动图。近一个世纪后，斯坦福大学（Stanford University）的研究人员设计了两个可插入大脑的微型传感器，与计算机算法相连，帮助将思想转化为文字，帮助瘫痪的人表达自己。8月23日，一项研究发表在《自然》（Nature）杂志上，展示了这种设备在人类患者身上的使用。（同一天，一项类似的研究也发表在《自然》杂志上。）

人工智能生成的图像越来越逼真，这将使发现深度伪造和其他类型的基于图像的虚假信息变得更加困难。但是谷歌的深度思维团队认为它可能有一个解决方案：一种叫做SynthID的特殊水印工具。

英国国家网络安全中心（NCSC）本周发布警告，称针对使用人工智能构建的应用程序的“即时注入”攻击的危险越来越大。虽然这一警告是针对构建大型语言模型（LLM）和其他人工智能工具的网络安全专业人员的，但如果你使用任何类型的人工智能工具，即时注入都值得理解，因为使用它的攻击可能是未来安全漏洞的一个主要类别。

这篇文章最初发表在《黑暗》上。

比尔·盖茨是核能的坚定倡导者，尽管他不再监督微软的日常运营，但其商业战略仍然反映了这种情绪。根据The Verge周二首次发现的一份新招聘清单，这家科技公司目前正在寻找一名核技术“首席项目经理”，其任务是“成熟并实施全球小型模块化反应堆（SMR）和微反应堆能源战略”一旦建立，由新员工监督的核能基础设施将有助于推动微软在云计算和人工智能方面的广泛计划。

听汤姆·汉克斯的——他对兜售牙科计划不感兴趣。

人工智能程序已经可以对触觉、视觉、嗅觉和声音等感官刺激做出反应——那么为什么不能对味觉做出反应呢？宾夕法尼亚州立大学的工程研究人员希望有一天能实现这一点，在这个过程中，他们设计了一种能够检测气体和化学分子的“电子舌头”，其成分只有几个原子厚。尽管还不能“渴望”夜宵，但该团队希望他们的新设计有一天能与机器人配对，帮助创造受人工智能影响的饮食，策划餐厅菜单，甚至训练人们拓宽自己的味觉。

公元79年的维苏威火山喷发是有记载的历史上最引人注目的自然灾害之一，然而，当时的许多实际记录都无法获得。例如，位于庞贝和赫库兰尼姆附近的纸莎草卷轴几乎立即被火山爆发烧焦，然后迅速被浮石和火山灰掩埋。1752年，挖掘机发现了大约800幅这样的碳化卷轴，但由于它们的脆弱条件，研究人员基本上无法阅读其中的任何一幅。

研究人员正在通过试错强化学习训练机器人执行越来越多的任务，这通常既费力又耗时。为了提供帮助，人类现在正在招募大型语言模型人工智能来加快训练过程。在最近的一项实验中，这产生了一些难以置信的灵巧机器人，尽管是模拟的。

甲壳虫乐队发行了他们50多年来的第一首歌曲，部分使用人工智能制作。根据约翰·列侬1978年在纽约家中录制的演示磁带，《现在和那时》将是乐队所有四名成员原创贡献的最后一首曲目。看看下面：