@abmedia_news · Post #24036 · 21/04/2026 10:30
【🚀 AI 人工智慧|經濟學家點名 AI 失業潮後的就業機會:稀缺性價值轉向「情感服務」 】 #AI#就業衝擊#資本支出 📍 請見報導: https://abmedia.io/ai-future-jobs-relational-sector-scarcity 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Chaîne source @Shutter · Post #4607 · 22 mai
Harbor, cargo port, ships #AI#artificial_Intelligence
Hashtags
Recherche globale générale
@abmedia_news · Post #24036 · 21/04/2026 10:30
【🚀 AI 人工智慧|經濟學家點名 AI 失業潮後的就業機會:稀缺性價值轉向「情感服務」 】 #AI#就業衝擊#資本支出 📍 請見報導: https://abmedia.io/ai-future-jobs-relational-sector-scarcity 📍 訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
@abmedia_news · Post #23758 · 09/04/2026 14:30
【🚀AI 人工智慧|畢業求職焦慮?研究顯示 AI 直接影響初階職缺,麥肯錫顧問建議新鮮人這樣做 】 #AI#Gratuate#Junior 📍請見報導: https://abmedia.io/gratuate-ai-junior-job-general 🥇 [合作]LBank 與現象級動畫 IP Nobody Sausage 達成品牌戰略合作,推出 500 USDT 社媒活動
@abmedia_news · Post #23746 · 09/04/2026 09:30
【🚀交易市場|2026 被動元件將複製 AI 記憶體缺貨風暴? 】 #Passive#Componets#AI 📍請見報導: https://abmedia.io/passive-componets-fusion-ai 🥇 [合作]LBank 與現象級動畫 IP Nobody Sausage 達成品牌戰略合作,推出 500 USDT 社媒活動
Hashtags
@abmedia_news · Post #23725 · 08/04/2026 10:32
【🚀AI 人工智慧|AI 人才分五級:Allie Miller 的成熟度框架為何被 500 人收藏 】 #AllieMiller#AI#Framework 📍請見報導: https://abmedia.io/ai-talent-five-level-maturity-framework-hiring 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@abmedia_news · Post #23705 · 07/04/2026 12:01
【🚀AI 人工智慧|Picsart 推出創作者變現計劃!邊玩 AI 還可以邊賺錢? 】 #Picsart#AI#CreatToEarn 📍請見報導: https://abmedia.io/picsart-creator-monetization-ai-earn 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io
Hashtags
@ai_machinelearning_big_data · Post #7950 · 03/07/2025 09:05
🌟LLM Speedrunning Benchmark: ИИ-ассистенты пока не способны улучшить код, написанный человеком. Пока одни восхищаются способностью ИИ писать код по текстовому описанию, в компании Марка Цукерберга решили устроить ему настоящее испытание на профессионализм и создали «The Automated LLM Speedrunning Benchmark» — полигон, где нейросетям предлагается не просто написать что-то с нуля, а воспроизвести и улучшить уже существующий код. В качестве задачи был взят реальный проект NanoGPT, где сообщество энтузиастов соревнуется в максимальном ускорении обучения GPT-2, небольшой языковой модели. Цель - не просто скопировать, а понять и применить конкретную оптимизацию, которую до этого внедрил человек. 🟡Суть эксперимента ИИ-агенту дают исходный скрипт предыдущего рекордсмена и подсказку одного из 3 уровней: от псевдокода с описанием изменений до полноценной мини-статьи, объясняющей суть улучшения. Агент, получив эти данные, должен внести правки в код так, чтобы приблизиться к скорости обучения следующего рекордсмена. Эффективность мерили метрикой FSR (Fraction of Speedup Recovered), это доля восстановленного ускорения. Если человек ускорил процесс на 10 минут, а ИИ смог добиться ускорения в 5 минут, его результат — 50% FSR. Такая система позволяет оценить не абстрактные способности модели, а ее умение работать с конкретными, практическими задачами по оптимизации. 🟡Результаты Итоги оказались, мягко говоря, отрезвляющими. Даже топовые модели (Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro), показали очень скромные результаты. С лучшими подсказками (псевдокод и детальное описание) самые успешные агенты с трудом смогли воспроизвести хотя бы 40% от прироста производительности, достигнутого человеком. Без подсказок их производительность была и вовсе близка к нулю. Разбор полетов бенчмарка показал, что ИИ-агенты часто генерируют либо просто неработающий код с ошибками времени выполнения, либо код, который компилируется, но не дает никакого прироста скорости, а иногда даже замедляет процесс. 🟡Фреймворк Авторы не просто опубликовали статью, а выложили весь фреймворк в открытый доступ, так что любой желающий может самостоятельно погонять практически любые модели. В основе фреймворка лежит гибкий агентский каркас, который имитирует рабочий процесс исследователя: генерация идеи, реализация в коде, запуск эксперимента и анализ результатов. Каждая итерация ИИ-агента аккуратно сохраняется в отдельную версию, создавая полную историю всех правок, от удачных до провальных. Установка максимально проста, а для тех, кто хочет воспроизвести эксперименты из статьи, авторы приложили готовые скрипты. Также можно легко добавить и протестировать другие модели, просто создав для них конфиг или дать ИИ другую задачу, не связанную с NanoGPT - определять кастомные таски тоже можно. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Benchmark
Hashtags
@perplexity_ai · Post #9 · 02/02/2023 01:47
With the Ask Perplexity extension, it's easy to get AI-summarized answers while you're using conventional search engines if you don't want to set it as a default search engine. With just one click, you can compare both results and use what works best for you. #ai#perplexity#bing#google#answerengine
@iokhk · Post #9723 · 06/05/2026 10:57
Anything Analyzer - 全能协议分析工具:浏览器抓包 + MITM 代理 + 指纹伪装 + AI 分析 + MCP Server 无缝对接 AI Agent/IDE https://github.com/Mouseww/anything-analyzer 全场景流量抓包 + AI 智能分析(逆向) #Network#Tool#AI#DevOps#GitHub
@seeker_rc · Post #20369 · 12/05/2026 13:55
从‘查不到’到‘看得懂’的罕见病知识库 很多罕见病家庭都有过这种经历:医生说出一个很陌生的病名,回家一搜,信息不是太专业,就是太零散。 想知道: 这个病到底是什么? 该先看哪个科? 哪些检查值得问医生? 会不会遗传? 有没有长期管理办法? 但真正能看懂、能追溯来源、又适合就医前准备的中文信息,并不好找。 所以我上线了一个罕见病知识站。 为什么用 AI 做罕见病知识站? 因为这类信息太分散、太专业、更新也慢。 AI 比较适合把大量公开资料先整理成结构化内容,再反复检查来源、术语和阅读体验。 但 AI 不是医生。 所以这个网站不是线上问诊,也不替代医生诊断。 我们更希望它像一份“就... via V2EX 分享创造 标签: #AI#信息#医生 ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道:科技探索者 每天推荐有趣内容,欢迎订阅、转发。
@TossLabChannel · Post #533 · 20/01/2025 02:32
#Raphael#AI#图像生成 世界首个免费无限制AI图像生成器Raphael AI Raphael AI 是全球首个免费且无限制的 AI 图像生成工具,帮助用户轻松创作高质量艺术作品。从简单的灵感到视觉杰作,Raphael AI 都能满足你的创意需求。 功能亮点: 1. 完全免费,无限制使用:告别繁琐收费,自由体验无限创作。 2. 丰富风格与主题:多种艺术风格满足不同场景需求。 3. 简单易用,快速生成:只需输入描述,AI 即刻生成高质量图片。 4. 个性化创作支持:让每一幅作品都独一无二。 📢 群聊: @TossLab 🎈 频道: @TossLabChannel ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ ❗️ 🔘折腾系列频道 - 全面介绍 🔘境外离岸银行教程合集目录 🔘折腾实验室优质Github项目合集
@appmew · Post #16415 · 27/02/2026 02:05
awesome openclaw usecases:Openclaw案例合集,收集了 OpenClaw 真实应用案例 🏷标签:#AI#OPENCLAW#案例#合集 ☁链接:点击获取 ⭐频道😮群聊✏投稿🌍中文
@ai_and_law · Post #363 · 30/07/2024 07:04
US Senators Demand Answers on OpenAI's Safety Practices Five U.S. Senators have sent a letter to OpenAI CEO Sam Altman, seeking clarification on the company's efforts to ensure AI safety amidst reports of rushed safety testing for GPT-4 Omni. This move underscores increasing governmental concern over AI deployment and the potential risks associated with insufficient testing protocols. The letter specifically questions OpenAI's safety procedures, referencing allegations that the company expedited the safety testing of GPT-4 Omni to meet a May release date. The Senators are requesting that OpenAI make its next foundational model available to U.S. Government agencies for comprehensive deployment testing, review, and assessment. Additionally, they inquire if OpenAI will uphold its previous commitment to allocate 20% of its computing resources to AI safety research, a promise made in July 2023 when the now-disbanded "Superalignment team" was announced. #AI#OpenAI#AISafety#AIGovernance
Hashtags