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机器学习帮助粒子束突破“重大范式转变”

来自能源部和芝加哥大学的研究人员开发了一种算法，可以更准确地预测光束通过粒子加速器时的粒子分布。

美国能源部 SLAC 国家加速器实验室的直线加速器以接近光速的速度产生粒子束，将含有近 10 亿个电子的脉冲发射到长金属管道中。 斯坦福线性加速器中心位于加利福尼亚州门洛帕克。 自 1962 年建成以来，它一直使用 3.2 公里长的加速器将电子推进至 50 吉电子伏。

研究人员无法测量粒子束通过直线加速器时的外观。

来源和详细信息：
https://thedebrief.org/particle-beam-breakthrough-achieves-major-paradigm-shift-with-help-from-machine-learning/

请为元宇宙的死亡默哀片刻
想象一下，如果这项研究上花费的所有资金现在都可供人工智能研究人员使用的话。

既然Meta已经为他的虚拟现实梦想投入了数百亿美元，那么它的首席执行官会做什么呢？

来源和详细信息：
https://www.theguardian.com/technology/commentisfree/2023/may/13/death-of-mark-zuckerberg-metaverse-meta-facebook-virtual-reality-ai?CMP=fb_a-technology_b-gdntech

美国宇航局的蛇形机器人可以探索深空

喷气推进实验室在各种地形中测试 EELS。

来源和详细信息：
https://www.pcmag.com/news/nasas-slithering-snake-like-robot-could-explore-deep-space

专家表示，人工智能可以取代目前人类80%的工作。

人工智能专家 Ben Goertzel 认为，人工智能可能在“未来几年”取代高达 80% 的工作岗位。

Goertzel 在最近于巴西举行的一次峰会上告诉法国法新社，通过 OpenAI 的 ChatGPT 等系统可以实现这样的未来。

“我不认为这是一种威胁。”我认为这是积极的。 他说，人们可以比为谋生而工作做得更好。 “几乎所有涉及文书工作的工作都应该自动化。”

来源和详细信息：
https://www.foxbusiness.com/technology/artificial-intelligence-could-replace-80-percent-human-jobs?intcmp=fb_fbn

Google PaLM 2 是 OpenAI GPT-4 的后续产品，比其前身更好。

谷歌周三发布了 PaLM 2，这是他们的第二代 Pathways 语言模型。 谷歌最新的人工智能模型，即大型语言模型，将用于为该公司与 ChatGPT 竞争的人工智能聊天机器人 Bard 提供支持。 谷歌声称其新的人工智能模型比其前身显着提高了其能力。 PaLM 的改进列表与 OpenAI 在发布其生成式预训练变压器 (GPT-4) 时宣布的类似，但有一些关键区别。

什么是 Google PaLM 2？

Zoubin Ghahramani 是谷歌人工智能部门 DeepMind 的副总裁。 在宣布推出该产品的博客文章中，他表示 PaLM 2 是一种“最先进的语言，具有改进的多语言推理和编码能力。”

来源和详细信息：
https://www.techcircle.in/2023/05/11/how-google-palm-2-betters-predecessor-and-rivals-openai-s-gpt-4

Spotify 已经删除了数千首人工智能生成的歌曲。

Spotify 因“人工流媒体”投诉而加强监管

据报道，全球最受欢迎的音乐订阅服务 Spotify 已删除了人工智能公司 Boomy 上传的数万首歌曲。 Boomy被怀疑“人工流”。

Spotify 已从 Boomy 用户创建的人工智能生成曲目中删除了约 7%。 该公司声称，这相当于全球已录制音乐的13.95%。

来源和详细信息：
https://interestingengineering.com/culture/ai-generated-songs-face-the-music-spotify-removes-tracks

NVIDIA H100 张量核心 GPU

如果您想知道摩尔定律为何在 ChatGPT 等技术不断进步的同时却如此缓慢，那么这就是正在发生的事情。

Nvidia 的最新芯片 H100 在 FP64 下能够达到 34 teraFLOPS，这是超级计算机排名的 64 位标准。 然而，该芯片在 FP8 下可以执行 3,958 TeraFLOPS。 FP8 的精度比 FP64 低 8 倍。 Tensor Core 还可以加速矩阵运算。 这包括矩阵乘法、累加和矩阵乘法。 这些在深度学习计算中大量使用。

通过专注于AI关注的运算，计算机的速度可以提高100倍以上！

加速的计算革命已经取得了巨大的飞跃。

来源和详细信息：
https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h100/

亚马逊现在销售人工智能驱动的家用机器人 Astro

随着人工智能 (AI) 和高级语言学习模型的日益普及，Astro 还将继续提高其能力。 这将使其能够处理日益复杂的查询和请求。 亚马逊在其 SageMaker 平台上投资了数十亿美元，以帮助“通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。”

重要的是要记住，Astro 并不是场上唯一的角斗士。 特斯拉创始人、人工智能爱好者埃隆·马斯克去年宣布，特斯拉正在积极开发一款名为“擎天柱”的双足人形机器人。其目标是“创造一个能够执行不安全、重复或无聊任务的机器人”。 马斯克的人工智能机器人将使机器人能够执行导航、感知和平衡等任务。 通过足够的测试和时间，这项技术可以用于造福家庭医疗保健和其他潜在用途。

人工智能、先进机器人和医疗保健都正在经历一个前所未有的兴奋和创新时期。 在未来几年，这项技术将被推向极限。 这项技术的进步将带来一定的挑战，但如果做得好，也可以使全世界数百万人受益。

来源和详细信息：
https://www.forbes.com/sites/saibala/2023/05/09/the-future-is-here-amazon-is-now-selling-astro-an-ai-driven-household-robot/