米拉·穆拉蒂的TML颠覆了人类与人工智能的合作方式

人工智能资讯：Thinking Machines Lab（TML）刚刚推出了一种交互模型的研究预览版，这是一种新型人工智能系统，旨在通过语音、视频和文本进行实时协作——让用户在系统保持工作的同时进行对话、展示、打断和引导。
细节如下：
该模型以200毫秒为单元接收语音、视频和文本，在流式循环中进行感知和响应，无需像其他竞争对手那样在轮次之间停顿。

• 第二个后台模型处理较慢的推理、搜索和工具工作，使实时模型能够保持与用户的对话和交互。
• 该系统还能对视觉变化做出反应、计算重复次数、实时翻译语音，并在定时时刻主动发言，无需等待。
• 首席执行官米拉·穆拉蒂表示，TML专注于推动人机协作，并且“我们与人工智能的合作方式与人工智能本身有多智能同样重要。”
  为何重要：自成立以来，穆拉蒂的TML一直相当低调，但交互模型是该实验室的首批重大区别之一：这些模型是围绕人们如何自然地协同工作而设计的，而非围绕智能体能独自运行多久。

现在的问题是，它是否能开辟出自己的市场，还是会被前沿实验室的下一个更新所取代。

人工智能资讯：这种情况确实会发生——大型语言模型（LLM）会产生幻觉。

然而，为大型语言模型提供上下文支持可以显著提高准确性。

在本指南中，You.com将解释什么是人工智能上下文支持，以及组织如何实施它以获得更可靠的输出。
playbook涵盖：

• 一种三步走的方法，其效果优于单独使用RAG
• 为什么接地不是一次设置后就可以不管的，以及如何构建审计追踪
• 开放平台与封闭平台的权衡（以及它对你下一次模型切换的意义）
  获取指南。

AI资讯：Google的威胁情报小组确认了首例已知的黑客利用人工智能发现并编写零日软件安全漏洞的案例，在他们突破一款广泛使用的网络管理工具的登录保护之前就将其抓获。
细节如下：

• 该黑客攻击旨在让用户绕过受影响应用程序的双因素认证，而Google正与公司合作以阻止此次攻击。
• Google 指出，异常精炼的攻击代码、冗长的解释说明以及虚构的严重性评分，都是该漏洞利用程序由人工智能编写的线索。
• GTIG的约翰·胡尔特奎斯特（John Hultquist）称这一发现为“冰山一角”，而Anthropic公司的罗布·贝尔（Rob Bair）则警告称，网络安全防御者的领先优势“只有几个月，而非几年”
• GTIG详细介绍了其他黑客攻击手段，包括能让AI远程控制设备的软件，以及来自朝鲜和俄罗斯的AI辅助恶意提示和代码。
  为何重要：我们已经开始看到Anthropic的Mythos在网络安全方面所能发挥的作用，但攻击者距离拥有类似的能力也不远了。

即使进行了谨慎的发布，发布阶梯的下一步也将为一些严重的安全问题敞开大门，这些安全问题将给许多尚未做好准备的系统带来混乱。

AI资讯：在本指南中，您将学习如何构建一个Gumloop代理，该代理能够跟踪YouTube频道或搜索主题，读取脚本，并将有用的视频转化为排名研究brief。
逐步说明：

• 前往Gumloop代理构建器，create一个名为YouTube Scout的代理，并在“应用”下的右侧部分启用YouTube和GoogleSheets
• 提示：为我构建一个针对（特定领域）的YouTube侦察工具。

检查（频道/查询），查找过去（小时/天）内的视频，阅读脚本，并返回一个brief，包含标题、链接、3-5个要点、重要性、后续想法、有用性评分以及“变化”总结。

在Google表格中跟踪主题和视频

• 从细微处着手：一个细分市场，几个信赖的渠道，一两个搜索，以及24-48小时的回顾窗口。侦察员的节奏越紧凑，brief的效果就越好
• 运行代理程序，然后查看creates的表格。确保每个结果都有来源链接、具体要点和有用性评分
  专业提示：尽早调整信号评分。如果客服将一个普通视频评为8分，告诉他们为什么应该评为5分。您还可以为未来的运行添加一个用户信号评分栏。

人工智能资讯：您的买家正在向人工智能提问，而人工智能却用您的竞争对手的信息来回答，而不是您。

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人工智能资讯：Anthropic发布了一项研究，详细阐述了如何修复Claude之前出现的勒索行为，强调了需要教会模型“为什么”要这么做，并将问题追溯到将人工智能描绘为追求权力和自我保存的网络小说。
细节如下：

• 早期的测试将Claude模型置于虚构的工作场景中，旧系统会通过勒索和威胁来避免关闭。
• 通过基于道德的选择来寻找Claude的原因，而非仅仅采取安全措施，将Opus 4中每个模型的勒索率从96%降至几乎0%。
• 讲述行为良好的人工智能的虚构故事以及基于宪法的文件也有助于将不良行为减少3倍以上。
• 仅300万个道德推理数据标记就匹配了8500万个行为示例标记，效率提高了28倍，并且在更深层次的训练中保持了这一效率提升。
  为何重要：人工智能（AI）还远未成为一门精确的科学，而通过本质上积极的人工智能故事和宪法文件来消除勒索，是众多奇怪的训练怪癖中的另一个。

一个包含道德虚构故事的小型数据集的表现优于28倍的行为数据，这表明即使猜测有效，对齐问题在很大程度上仍然只是猜测。

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在每一期通讯中，我们都会展示一位读者如何利用人工智能更高效地工作、节省时间或让生活更轻松。
今天的工作流程来自佛罗里达州开普科勒尔的读者萨莎·M：
“我家有五口人，计划晚餐吃什么简直是一场噩梦。我在Trello板上列出了数百个食谱，用来规划我们的餐食，然后我会在网上下单购买食材。整个过程最多需要一个小时。
我开发了一个Claude插件，其中集成了多个skills功能，旨在协助我规划餐食和订购食材。我设定了每周运行一次的计划。

首先，它会询问我这周的详细情况：我们的日程安排、哪些天的就餐人数会少于5人等。通过MCP到Trello的转换，第一个Claude技能会筛选出7道食谱并展示给我。
一旦我批准了餐单，Claude就会生成一个食材清单，我会勾选anything我冰箱/食品柜里已有的食材。

然后，该插件会调用一个技能，访问我的杂货店网站，并将所有食材添加到我的购物车中。

我只需查看购物车并点击“下单”即可。
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