Einstein
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5 天有情绪数据
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AI 求解黑洞度量的爱因斯坦方程
研究人员开发了一种新颖的神经网络架构，称为 AInstein，旨在求解黎曼爱因斯坦方程。这种物理信息神经网络 (PINN) 方法已扩展到洛伦兹度量，并通过重建史瓦西几何得到了成功验证。该架构还被用作任意黑洞解的搜索方法，结合拓扑约束并利用 Petrov 特殊性指数来识别代数上通用的 Petrov I 型解，有可能发现具有陷获内部的新型洛伦兹爱因斯坦度量。
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个人声称拥有突破性AI技术，寻求与各大实验室联系
一位个人声称开发了一项超越当前AI能力的突破性技术，可能推翻香农定律等既有科学定律。他们声称，其设计基于一种新颖的数学方法，解决了现有AI系统普遍存在的能耗和模型退化等根本性问题。该个人正在寻求与主要AI公司或研究机构的联系人，以讨论其发现和原型机，并对沟通其复杂想法的难度以及在获得资源或成立公司之前其工作被复制的风险表示担忧。
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新的逻辑模型超越单纯知识的比较理解
研究人员开发了一种新的比较认知逻辑，用于形式化建模和比较理解的程度，超越了简单的知识。该逻辑引入了级别索引模态和比较连接词，以表示从最小到理想的各种理解级别。该框架通过分级解释结构和一种基于证明的术语代数来丰富认知模型，并为其演算系统建立了可靠性和完备性。
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通过历史人物辩论人工智能的生存威胁
作者通过引用奥本海默、爱因斯坦和伯纳斯-李等历史人物的观点，思考人工智能的生存威胁。尽管进行了探讨，但未能就人工智能是否构成威胁得出明确结论，作者认为这些历史人物可能会反对当前的人工智能发展。
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创新通过数据和可及性将挑战转化为机遇
本文讨论了创新如何将复杂的挑战转化为机遇，将科学突破与商业战略进行类比。文章强调了弥合客户意图与可及性之间差距的重要性，并以Robinhood颠覆股票交易市场为例。此外，文章还强调了利用专有数据识别服务不足的市场细分，并以Indra Energy在具有可持续性意识的消费者方面的成功为例，以及根据特定受众需求定制产品设计，并以Apple的营销策略为例。
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Demis Hassabis 给出相互矛盾的通用人工智能（AGI）时间表，Gary Marcus 同意保守观点
Gary Marcus 指出了 Demis Hassabis 所提出的通用人工智能（AGI）时间表之间的差异。Hassabis 在最近的斯坦福演讲中暗示 AGI 可能在 2030 年左右到来，这与他在达沃斯论坛上提出的 2031-2036 年的早期预测有所不同。Marcus 同意 Hassabis 对 AGI 更为保守的定义，该定义包括人类水平的创造力、科学理论构建和物理智能，并认为当前系统距离实现这些能力还很遥远。
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AI 可视化费曼、爱因斯坦和牛顿的物理学辩论
该集群包含一个 YouTube Shorts 视频，讨论了费曼、爱因斯坦和牛顿之间一场假设的物理学辩论。该视频使用 AI 来可视化和动画化这些科学家，探讨他们理解宇宙的不同方法。
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关于AI未来能力和局限性的争论爆发
一些人对AI的未来能力表示怀疑，认为它永远无法达到人类水平的智能或超越人类的成就。这些论点通常源于一种信念，即AI缺乏真正的理解力、创造力或意识，并且其进步将停滞不前。相反，支持者则强调AI的快速发展及其在特定领域超越普通人的能力，并认为这些怀疑者通常是对AI当前优势不熟悉的人。
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Salesforce 被指控 AI 炒作，因夸大功能
Salesforce 因夸大其 AI 能力而面临批评，有报道称其许多宣传的 AI 功能尚未投入使用。该公司的 AI 产品，特别是集成到其 Einstein 平台中的产品，由于缺乏实际应用而被描述为“炒作”。这种情况引发了对该公司兑现对客户的 AI 承诺的能力的担忧。
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MEMS开关成为量子计算的关键组件
量子计算是一个有望解决复杂问题的领域，它依赖于在测量前保持纠缠态的量子比特。这些系统需要专门的硬件在接近绝对零度的温度下运行，以最大限度地减少干扰。微机电系统（MEMS）为量子计算机和卫星系统中的射频开关提供了一种有前景的替代方案，解决了信号损耗和辐射等挑战。
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LessWrong 探讨人类作为四维生物的概念
作者提出人类是四维生物，时间如同空间维度一样是第四维度。这种观点认为，我们的意识可以延伸到时间，就像它可以感知空间中的遥远位置一样。该帖子将人体描绘成一个跨越时间的连续的3D实例链，而不是一个静态的3D形态，强调了我们存在于过去、现在和未来。
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AI 和应用数学挑战物理学的以太概念
物理学家过去曾认为电磁波需要一种介质来传播，就像水波需要水一样。这种假想的介质被称为“以太”。文章探讨了早期科学界对这种以太性质的思考，并引用了著名物理学家的贡献。
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Talkie AI：训练数据截止至1931年之前的复古语言模型旨在揭示AI的内部运作
一个AI研究团队开发了Talkie，这是一个拥有130亿参数的语言模型，其训练数据仅限于1930年底之前出版的英文文本。该模型的创造者旨在通过研究Talkie在历史知识限制下的响应和预测能力，来更好地理解AI的行为和能力。虽然Talkie可以生成一些简单的代码解决方案，但与在现代数据上训练的模型相比，其编程能力有限。