OpenAI、Anthropic 和谷歌均同意出席人工智能安全和监管听证会
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纽约市议长表示,OpenAI、Anthropic 和谷歌均同意出席人工智能安全和监管相关听证会。
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开篇 从今天开始,我们用 4 篇文章完成一个小项目:任务清单 API 服务。 这不是为了让 AI 一次性生成一个“看起来很完整”的项目,而是观察一项真实开发任务应该怎样分阶段完成。
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写在前面 先说说我遇到的情况。手头要维护的数据库不止一种,KingbaseES、MySQL、Oracle 都有。每换一种库就要打开对应的客户端,连接参数记了一堆,还老填错。用命令行倒是到哪都统一,可语
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对比 Jev、Kev、Laya 的接口、底座与部署方式,辨析准确率、延迟和 confidence 的测量条件,说明什么时候该补齐输入、调整阈值或进行领域微调,并给出业务评测的起点。
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一、前言 好长一段时间不写文章了,又到国庆长假,是时候整理下最近对 AI 工程化上的一些心得进行总结和分享; 在 AI 的时代浪潮里写文章的门槛变低了很多,AI渲染、AI 代笔; 能真正愿意花费时间,
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写在前面 PL/SQL 是 KingbaseES 在 SQL 上做的过程化扩展,把 SQL 操作数据的能力和过程语言控制流程的能力揉到了一块。跟纯 SQL 比,它能写更绕的业务逻辑,出了错也能把控制权
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一人暮らしの大学生なので、AI にかけるお金はなるべく抑えたいと思っています。最初は Claude の Pro プランだけで開発していましたが、使用枠はすぐに尽きました。かといって上位プランは値段が一気に上がるので、手が出ません。 そこで思いついたのが、Claude と Codex の一番安い有料プランを両方契約するやり方です。Claude を上位プランに上げるより安く済み、使える量も増やせます。 実際に始めてみると、安さ以外のうれしさもありました。Claude Code が書いたコードを Codex に読ませると、自分では気づけなかった見落としが見つかります。得意なことも少しずつ違う...
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📰 概要 「AI で研究時間を取り戻す」ための、生命科学研究者向けの実践ハンドブックです。 実験があり、解析があり、事務手続きがあり、そのうえで論文を書かなければならない。指導教員は忙しく、隣に詳しい人がいるとは限らない。そんな状況で研究を続ける研究者たちに取材し、実際にやっていることをそのまま書きました。理論書ではなく、明日から使える手順書です。 🪜 最小限の学習コストで、できることを最大化する AI の使い方を「対話画面で完結(学習コストほぼゼロ)」「ツールを組み合わせる(30 分・コード不要)」「エージェントに任せる(数日)」の 3 段階に分け、全節に段階を表示しました。第 1 段階だけでも価値の大半は回収できます。難しい章は必要になってから読めば十分です。 📮 メール・Slack・議事録から始める 最も効果が大きく学習コストが低いのがコミュニケーションです。Gmail の返信文生成、Slack の AI 検索、ChatGPT コネクタでの横断検索、Gemini Notebook での議事録づくりを画面付きで解説。旅費・謝金・兼業届など「メールに埋もれて二度と探せない学内手続き」を掘り出す方法も紹介します。 🔬 解析ワークフローの半自動化 Claude Code で過去の解析リポジトリを参照し、新しいワークフローを作る手順を単一細胞解析の実例(失敗例を含む)で解説します。「Agent-ready」なディレクトリ設計、CLAUDE.md の書き方、nf-core 的ワークフローとの使い分け、エージェントを暴走させない「ハーネス」、非モデル生物の細胞型アノテーションまで扱います。 🔒 機密データ・大量処理・検閲とローカル LLM 患者データは外部に出せない。大量反復では従量課金が破綻する。センシティブなテーマでは正当な研究でもアカウントが停止されうる。その対処として LM Studio、Ollama、vLLM / SGLang、OpenRouter の使い分けを解説し、「クラウド AI に入れてはいけないもの」を判断できるようにします。 🧭 メンターとしての AI、そして AI の限界 潰れかけたプロジェクトの公平な評価、キャリアの言語化、査読者のシミュレーション。同時に、AI が迎合すること、責任を取らないこと、人間関係を作れないことも正面から扱い、2026 年現在の AI の 6 つの限界と「AI に置き換えられない研究者」とは何かを考えます。 🎤 4 名の研究者への取材にもとづく内容 Bio"Pack"athon の関係者で AI を日常的に研究に取り入れている 4 名に取材し、「現場の声」として各章に収めました。チャット画面だけで業務を回す方、患者データのためにローカル環境を運用する方、大量処理のコストと戦う方、AI との壁打ちで潰れかけたプロジェクトを立て直した方。使い方は現場ごとにまったく異なります。 👫 対象とする読者 ・AI を研究に使いたいが、何から始めればよいかわからない方 ・ウェット中心で、解析やプログラミングが苦手な学部生・大学院生 ・論文執筆や学会発表の準備に追われているポスドク ・患者データや未公開データを扱い、クラウド AI を使ってよいか迷っている方 ・ChatGPT や Claude をチャット画面以外で使えていない方 ・研究が思うように進まず、身近に相談相手がいない方 ・解析を外注しているが、自分でも回せるようになりたい方
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はじめに この記事では、ゲーム用のアニメ調キャラクターの素体(頭部とボディ)を、生成AIに指示を出しながらBlenderで作る手順を紹介します。 Blender MCPとFable 5が出たころから試しはじめ、生成AIのモデルはFable 5・Fable 5.1・GPT-6 Astra・Claude Opus 5.5と乗り換えてきました。 この記事の手順は、主にClaude Code(Claude Opus 5.5)からBlenderをヘッドレスで動かして進めたものです。 進め方の基本は、「どこを・どのくらい・どの規則で動かすか」を宣言してから形を変え、結果を断面のグラフと数値で検査...
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! 📋 この記事の前提 連載の続きです。先に前回の 判定だけに特化したAIモデル「Jev」を、ループ→グラフ→判定の系譜で読み解く を読んでいると話が早いです。今回はその活用事例の調査編です 製造業のDX担当・生産技術・AI導入を検討している開発者向けです 数字は出典つきで、「ベンダー発表 / 企業の実測 / 個人の検証」を区別して書きます(2026年9月28日時点) 結論: 製造業の「本番事例」はまだ無い。でも、読み替えられる事例は4系統ある 2026年9月15日に発表された判断特化AI「Jev」は、公開から6日でGitHubに5,416件の関連リポジトリを生んでいます(Q...
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AI 应用日志别再 print 了:结构化日志 + request_id 贯穿(O01) 一、先看三个"盲人摸象"时刻 用户说"回答好慢"——多慢?哪个环节慢?是模型慢还是网关慢?你答不上来。 线上回
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Day15 拆过 Fiber,说它让渲染"可中断";Day16 顺着 Fiber 讲了 Hooks 的跨渲染记忆从哪来。今天把"可中断"三个字兑现成真实产品能力,也就是 React 18 的并发特性。
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