David Manheim
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1 天有情绪数据
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Unjournal 组织培养肉成本费米建模黑客马拉松
Unjournal 正在组织一次关于培养肉生产成本的费米建模黑客马拉松，该活动建立在之前的研讨会和公开的蒙特卡洛模型之上。此次活动旨在加深对该主题的理解，识别不确定性，并探索建模方法的可靠性。他们正在为这个一次性职位寻找一名联合协调员，提供适度的报酬，工作时间至少 20 小时，并有可能获得未来的机会。
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人工智能和生物技术进步增加了危险病原体释放的风险
专家表示，人工智能和生物技术的进步正在增加意外或故意释放危险病原体的风险。虽然人工智能可以加速医学创新，但它也降低了创造新型病毒的门槛，可能使不良行为者能够开发生物武器。尽管目前在实验室手动操作方面存在局限性，但人工智能和合成生物学的快速发展引起了人们对未来应对此类威胁的担忧。
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AI模型评估需要超越简单分数的更丰富工具集
当前主要依赖基准测试的AI模型评估方法，在准确评估能力和安全性方面存在不足。这些基准测试存在饱和、不可靠和易于被操纵等问题，属于执行错误。更根本的是，它们犯了范畴错误，提供了脱离上下文的分数，未能捕捉模型能力（尤其是在安全性方面）的真正含义或影响。该领域需要一个更丰富、更多样化的工具集来补充现有方法，并提供对AI系统更深入的理解。
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AI对齐社区投票揭示研究人员在关键争议上的共识
一项关于AI对齐争议的社区投票已发布，旨在描绘该领域内的一致和分歧区域。该投票已有包括Scott Alexander和Jeff Sebo等知名人士在内的15位对齐研究人员参与，征求了关于AI意识、价值对齐风险以及AI安全研究进展等主题的回复。结果将与专家小组的回复进行比较，并在LessWrong和EA Forum上发布，资金由BlueDot Impact提供。
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DeepSeek 削减 API 价格，降低 AI 开发成本
DeepSeek 将其 API 输入缓存命中成本降低了 90%，使开发更经济高效。此举恰逢其 DeepSeek-V4-Pro 模型正在进行的 75% 折扣促销活动。另外，David Manheim 认为，超级通用型 AI 智能体在协调任务上的表现可能优于定制构建的系统，这与 AI 开发中的“惨痛的教训”有相似之处。