人工智能

科学家们正在使用人工智能，通过分析海量数据、监测生态系统和发现长期趋势来对抗生物多样性丧失

为了改进机器学习，答案可能在于采取不同的机器人教育方法，而不是仅仅向模型提供更多数据

人们可能会学习和复制人工智能算法的扭曲视角，并将这种偏见带到他们与人工智能的互动之外

在构建和训练越来越大的人工智能模型的过程中，开发者们已经席卷了大部分可搜索的互联网，很可能包括你的一些公共数据，甚至可能包括你的一些私人数据。

神经网络可以识别不太可能支持文章主张的维基百科参考文献，并在网络上搜索更好的来源

公司正在互联网的大量数据上训练他们的生成式人工智能模型——而且没有真正的方法阻止他们

在经历了数十年的混乱、草率的设计选择之后，企业正在使用人工智能将基本可用性卖回给消费者

机器学习技术首次在脆弱的卷起纸莎草纸的CT扫描中揭示了希腊词语

海冰变化迅速。人工智能创建的预测是否是跟上遥远北方变暖气候步伐的最佳方式？

为人工智能模型供电需要大量能源。一项新的分析表明这个问题可能变得多么严重

用于构建人工神经网络的人工智能也可以以惊人的速度创建自主机器人身体

新的“多模态”人工智能程序可以做的事情远不止回复文本——它们还可以分析图像并大声聊天