先须挽取银河水，后方栽种太华山
人工智能正在助长性勒索的增加。
弗吉尼亚州朴次茅斯（WAVY）——人工智能正在彻底改变社会——从医疗保健到教育，甚至我们的法院。 它有很多好处，但也为犯罪分子提供了欺骗他人的竞争优势。
当犯罪分子使用个人信息（例如裸照或视频）来迫使受害者屈服于他们的要求（通常是金钱或其他妥协材料）时，就会发生金融性勒索。
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美国宇航局授予商业宇航员喷气背包太空法案协议合同
在为国际空间站以外的未来做准备时，美国航天局正在继续考虑私营部门的规划。
美国国家航空航天局 (NASA) 已授予特殊航空航天服务 (SAS) 太空法案协议合同，以开发其自主机动单元宇航员喷气背包 (AMU) 的商业化版本。
美国航天局正在展望一个没有国际空间站的世界，私营公司将建造一系列商业空间站并将其发射到近地轨道。
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https://interestingengineering.com/innovation/nasa-awards-space-act-agreement-contract-for-commercial-astronaut-jetpack
Urtopia 与 ChatGPT 合作推出世界上第一辆电动自行车
您不知道最近的咖啡馆在哪里？ 你知道今天会下雨吗？ 你生命的意义是什么？ 问问你的电动自行车。
自行车行业的一家新公司为您孤独的长途骑行开发了一种解决方案。
Utopia 推出了世界上第一辆与 ChatGPT 集成的电动自行车，在 EUROBIKE2023 上引起了轰动。 这款由 OpenAI 开发的人工智能聊天机器人目前风靡一时。
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https://interestingengineering.com/innovation/urtopia-announces-worlds-first-e-bike-with-chatgpt
科学家在暗网上开发新的人工智能
OpenAI 的大型语言模型 (LLM) 使用广泛的数据集进行训练，从互联网上最脏的角落提取信息。
相反，如果这样的模型在暗网（互联网的肮脏下层）中爬行，你可以在暗网中托管网站，而无需公开你的身份或向执法部门提供信息，结果会怎样呢？ 一组韩国研究人员创建了一个名为 DarkBERT 的人工智能模型，该模型可以对互联网上一些最粗略的域进行索引。
这是对万维网一些最阴暗角落的迷人观察。 这些领域是犯罪和恶意活动的代名词，从分发泄露的信息到销售硬性毒品。
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https://futurism.com/the-byte/ai-trained-dark-web
AI结合CRISPR精准调控基因表达
根据《自然生物技术》发表的一项新研究，人工智能可以预测针对 RNA 而不是 DNA 的 CRISPR 工具的脱靶行为。
纽约大学和哥伦比亚大学的研究人员将深度学习模型与 CRISPR 筛选相结合，以便以不同的方式控制基因表达。 例如，轻按开关可以将它们完全关闭，或者使用调光旋钮来减少它们的活动。 这些精确的基因控制可用于创建基于 CRISPR 的新疗法。
CRISPR是一种基因编辑技术，在生物医学领域有许多应用。 它可用于治疗镰状细胞病或制作更美味的芥菜。 它最常见的工作原理是使用一种名为 Cas9 的酶来靶向 DNA。 近年来，科学家们发现了一种新型 CRISPR，它使用一种名为 Cas13 的酶来靶向 RNA。
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https://phys.org/news/2023-06-ai-combined-crispr-precisely-gene.html
人工神经网络可以通过聚合物“大脑”来改进。
研究人员开发了一种在电极之间增加导线连接的方法，以创建超越传统计算机硬件限制的人工神经网络。
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https://www.technologynetworks.com/informatics/news/polymer-brains-could-advance-artificial-neural-networks-375668
神经网络先驱 Geoffrey Hinton 对人工智能发出警告。
一位研究人员表示，人工智能给人类带来了“生存风险”。
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https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/why-neural-net-pioneer-geoffrey-hinton-sounding-alarm-ai
研究人员扩展了机器人从视频中学习的能力
卡内基梅隆大学的新研究允许机器人通过观看真人做家务的视频来学习如何做家务。
这项研究可以提高机器人在家庭中的实用性和可用性，让它们帮助人们做清洁和做饭等家务。 两个机器人学会了 12 项任务，包括打开门、盖子和烤箱抽屉； 拿起电话、蔬菜或汤罐头； 然后把锅从炉子上拿下来。
Deepak Pathak 是卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所的助理教授。 他说，机器人可以通过观看视频来学习人们在何处以及如何与各种物体互动。 根据这些知识，我们能够训练一个模型，让两个机器人在不同的环境中完成类似的任务。
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