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CytoDiffusion系统利用生成式人工智能（类似DALL-E的技术）分析血细胞细微形态，能识别正常血细胞全貌并标记罕见/异常细胞，辅助医生处理常规样本、突出异常，提升血液疾病诊断效率。

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科技高管正大力投资AI数据中心，其从传统及云数据中心演进而来。尽管支持者认为值得，但存在AI泡沫担忧，且巨大的能源、水资源消耗及对当地社区的影响等实际问题正在显现。

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自2022年底ChatGPT推出后，学生广泛使用人工智能，引发评估公平性、浅层学习等问题。大学现有AI检测工具不可靠，需从根本上重新思考学习与评估，提出适应AI时代的评估方法以促进真正的智力发展。

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英伟达CEO黄仁勋在财报电话会议上回应“AI泡沫”争议，称公司看到截然不同景象。近三年因生成式AI推动GPU需求激增，英伟达大获成功，积压订单约5000亿美元，但股价近期波动，投资者对其通过投资支撑销售的可持续性存疑。

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谷歌DeepMind首席执行官称，谷歌正将人工智能融入各个领域，新推出的Gemini 3部分性能优于GPT-5。尽管AI市场存在泡沫风险，但谷歌凭借产品布局和技术优势保持稳健，其认为通用人工智能（AGI）距实现尚有5-10年，期间可能还需1-2项技术突破。

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索尼团队创建的FHIBE数据集通过知情同意和付费获取图像，不同于常见的互联网数据抓取。该数据集代表性强，可用于AI准确性基准测试，证明负责任的数据创建可行，呼吁企业合作共建符合伦理和准确性的AI。

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生成式人工智能能创作出媲美人类的内容，引发其是否具有创造力的争议。研究发现，尽管其在部分测试中表现不俗，但在创作过程及人类独特品质（如真实性、意图性）上有欠缺，这成为判断关键。

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由Scale AI和CAIS开发的“远程劳动力指数”显示，当前最先进的AI模型仅能完成不到3%的有经济价值远程工作。尽管部分企业将裁员归咎于AI，但该指数表明AI暂难接手这些岗位。

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