TLDR 2025-02-06
双子座 2.0 🤖、Alexa 与克劳德 🧠、水下定居点 🌊
如果您只是使用 Loom 进行屏幕录制，那么您就错过了。 （赞助）
您可以通过以下 4 种方式使用 Atlassian’s Loom 来减少开会时间，增加编码时间：
→ 向代码或产品演示添加视觉上下文，包括简单的绘图和编辑工具。
→ 仅使用视频创建错误报告： Loom AI将为您填充 Jira 或 Linear 票证。
→ 在您每天使用的工具中录制、共享和嵌入视频：Jira、Linear、GitHub 等。
→ 在不中断任何人流程的情况下审查代码或复制错误。
是的：它是目前最好、最容易使用的屏幕录像机，被 400,000 家公司超过 2500 万人使用。
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大型科技公司和初创公司
谷歌推出新人工智能模型，为双子座带来“思考”（阅读 2 分钟）
谷歌推出了Gemini 2.0 Pro Experimental，并于周三在Gemini应用程序上推出了其推理模型Gemini 2.0 Flash Thinking。 Gemini 2.0 Pro Experimental 将在 Google 的 AI 开发平台、Vertex AI 和 Google AI Studio 上提供，并在 Gemini 应用程序中向 Gemini Advanced 订阅者提供。该模型擅长编码和处理复杂问题，并且比以前的模型对世界知识有更好的理解和推理。它有一个包含 200 万个代币的上下文窗口，可以使用 Google 搜索等工具并代表用户执行代码。
亚马逊计划本月晚些时候推出下一代 Alexa AI（阅读 2 分钟）
亚马逊正在将 Alexa 改造为生成式人工智能服务，该服务将能够与用户进行复杂的、上下文感知的对话并处理多方面的请求。该公司将使用 Anthropic 的 Claude 的人工智能模型，而不是自己的内部技术，因为亚马逊人工智能的早期版本难以及时响应。 Alexa 有超过 1 亿活跃用户和超过 5 亿台支持 Alexa 的设备，因此对于亚马逊来说，正确使用 Alexa AI 非常重要。亚马逊计划在苹果预计开始测试新版 Siri 之前推出新版 Alexa。
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科学与未来技术
被洪水淹没的采石场、神秘的百万富翁和新亚特兰蒂斯的梦想（阅读 14 分钟）
Deep 是一个旨在加深对海洋及其对人类至关重要作用的了解的项目。它由一位匿名私人投资者资助。该项目将在海底建立一个永久的人类存在，人们一次可以在那里停留长达 28 天。它的目标是最终在世界各地的所有海洋上建立永久的人类住区。本文着眼于 Deep 成功所需的工程和科学。
蓝色起源昨天再次发射了新谢泼德火箭，为太空舱有效载荷模拟月球重力。火箭于世界标准时间 1600 点升空，太空舱在返回地球之前到达海拔 105 公里。太空舱在飞行过程中旋转约两分钟，以模拟月球重力。新谢泼德提供月球重力环境的能力对于那些着眼于重返月球的研究人员来说是独特且有价值的。它使研究人员能够以极低的成本测试月球技术，快速迭代，并在显着压缩的时间范围内再次进行测试。
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编程、设计和数据科学
在行业工作 10 年后我改变了想法的软件开发主题（阅读 2 分钟）
Chris Kiehl 是一名软件开发人员，目前在亚马逊工作。他撰写了《Java 中的面向数据编程》，并创建了 Gooey，这是一种工具，可以将几乎任何 Python 命令行程序变成一个完整的 GUI 应用程序。四年前，基尔发布了一份他在该行业工作后改变主意的软件开发主题列表。这是对科颜氏观点的更新——他改变了主意的事情、他在途中获得的观点以及他没有改变观点的事情。
摄取数以百万计的 PDF 以及为什么 Gemini 2.0 改变了一切（阅读 7 分钟）
Gemini Flash 2.0 实现了近乎完美的 OCR 准确性，同时价格极其便宜。本文介绍如何使用该模型来解析 PDF。解析、分块和边界框检测仍然存在一些问题，但我们几乎已经达到了文档解析高效且几乎毫不费力的地步。本文中讨论的工作最终将开源，但可能还有其他类似的库可用。
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各种各样的
人工智能改变了我们与软件的关系——软件现在可以适应用户。该技术使任何人都可以创建一次性或自定义应用程序。在未来十年内，数百万人将能够创建自己的软件并构建自己的想法。更多的建设者意味着更多的创新——个人将有解决自己问题的自由。
s1 是最近发布的一个模型，在人工智能社区中引起了轰动，因为它表明该行业距离在人工智能领域取得一些非常大的突破有多近。随该模型发布的论文揭示了推理模型的工作原理。在 s1 中，当模型试图停止思考时，它是否被迫继续思考——这使得它开始重新猜测并仔细检查其答案。 s1 的训练成本仅为 6 美元，因为它的创建者使用了一个小模型，几乎没有任何数据。像 s1 这样的创新大大降低了成本，使研究人员能够更快地学习和理解模型，这直接转化为更快的人工智能开发速度。
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快速链接
为什么 IQ 对于 AI 来说是一个糟糕的测试（3 分钟阅读）
许多专家表示，智商并不能很好地衡量模型的能力，因为智商测试是对人类某些智力的相对衡量，而不是衡量实际智力。
为什么亚马逊押注“自动推理”来减少人工智能的幻觉（阅读 7 分钟）
自动推理使用数学证明来确保系统以某种方式运行 – 它可用于检查模型是否提供准确的答案。
矢量搜索只是难题的一小部分——随着生成人工智能市场的成熟，用户将需要涵盖全文搜索、矢量、消息流、会话管理等的平台。
本文讨论构建推理模型的主要方法以及如何通过推理功能增强大型语言模型。
由于人工智能，今天的孩子将在一个非常不同的世界中成长，但他们会没事的。
华纳兄弟已在 YouTube 上免费发布了 30 多部完整电影。