外媒稱馬斯克私人飛機已經降落北京。

IT之家 圖

據防務之翼5月19日消息，美國太空軍授予帕森斯公司一份價值5500萬美元的合同，為中地球軌道的導彈預警衛星網絡開發地面系統。美國太空軍計劃于2026年年底前，在中地球軌道部署包含6顆衛星的星座網絡（衛星由千禧航天、雷聲兩家公司制造），用以探測和跟蹤高超聲速導彈。帕森斯公司將為“導彈預警、跟蹤、航跡監管-紀元1號項目”提供集成的地面和操作解決方案，防御傳統導彈和高超聲速彈道導彈等快速移動的暗目標。

消息人士稱，馬斯克將會見中國高級官員并參觀特斯拉的上海工廠。

官方介紹，Soul是為中國年輕一代而設的虛擬社交平臺，平臺打破地域及其社交限制，讓人們通過興趣及虛擬身份建立及維持廣泛的關系。這也是中國首個所有用戶均通過虛擬身份以avatars方式互動的社交網絡平臺，因此，Soul從2021年開始主打“元宇宙社交”。

由機械工業出版社提供的

打開出境易后，你會發現這款應用集成了幾十款海外主流應用，包括Twitter、Facebook、WhatsApp、Instagram等社交類應用；Google Maps、Uber、Uber Eats、Airbnb等生活出行類應用；YouTube、Spotify等影音娛樂類應用；Docs、Gmail、Teams、LinkedIn、Drive等辦公類應用。可以說，所有出國后需要用的APP，這里應有盡有。

社交的盡頭是微信？

在“ChatGPT+”的世界，搜索引擎領域的變化，尤為引發關注。目前的搜索引擎基于關鍵字響應，根據搜索結果進一步篩選信息然后整合。一些人相信，基于對話的搜索，可能會徹底改造甚至取代當前的信息檢索方式。有美國科技媒體1月初的報道指出，微軟正在考慮將ChatGPT整合到其搜索引擎“必應”當中。

近段時間，一款爆火的“異地戀接吻神器”游走在道德和法律的邊緣，有人說：高等院校不研究學問，開始研究接吻了！中國教育的悲哀，對學術圣地的褻瀆！也有人說，這大千世界無奇不有，也正是因為有人發明了一些奇奇怪怪的小物件，才豐富了人們閑暇之余的生活，增添了不少樂趣。

有業內人士分析，因抖音聊天與抖音App中的私信聊天功能高度重疊，更像是為熟人社交或是運營工作量較大的群體而開發設計的，整體更適用于粉絲互動量較密集的從業人員，或是電商運營等需要直接在抖音上進行溝通和交互的人員。

作為孩子的監護人，我們有責任和義務引導他們走好人生的每一步，千萬不要等到孩子因無知而上當受騙、違法犯罪、影響前途才后悔莫及！

創新工場人工智能工程院執行院長王詠剛告訴《中國新聞周刊》，人類處理數學公式時，如果有幾十個參數，就已非常之復雜了。然而，GPT-3卻相當于是一個包含1750億個參數的公式，來處理所有互聯網上的數據，以理解人類當今的文本和語言。因此，他評價，OpenAI的超大規模預訓練模型是深度學習誕生以來，AI在行為表現上最接近人類智慧的一個時期。OpenAI還在不斷提升AI訓練的規模和復雜度。

相比微信，抖音聊天可以看到好友是否在線、消息是否已讀。暫不支持語音和視頻聊天，也沒有朋友圈和錢包支付功能。

于是，在隨后各家大廠的嘗試之中，在即時通訊的基礎上，疊加區別于微信的創意內容，成了挑戰微信的必選項。

乍一看，“異地戀接吻神器”為廣大苦于異地戀的情侶帶來了福音，讓異地戀情侶們可以不拘泥于距離的限制，隨時隨地體驗到另一半親吻的感覺。但新奇有趣的背后，其道德風險卻暗潮涌動，而APP附帶的社交屬性，甚至可能帶來諸多法律風險。2月21日，記者對此展開調查。

隨后有中國網友在社交平臺發布了在北京首都機場拍到的注冊號為N628TS的馬斯克私人飛機照片。

“目前看起來，這種模型太有用了。而且從ChatGPT的結果來看，超出了我們的預料。”王帥說，可以認為這種不斷增加規模的大模型已經是領域的一種范式，可能人工智能領域未來有很多地方都可以用類似方法推進。

2022年12月27日，美國西北大學的一個團隊在預印本論文bioRxiv上發表了一篇文章。這項研究中，研究者讓ChatGPT學習發表在《柳葉刀》《美國醫學會雜志》等頂刊上的文章，并撰寫50篇醫學研究摘要，然后讓抄襲檢測器、人工智能輸出檢測器和期刊審稿人將這些摘要與原始摘要比較，找出ChatGPT編造的摘要。

使用時必須下載相關APP

在社交平臺上，對境外物價的吐槽和抱怨也層出不窮。有網友聲稱“在摩納哥一頓飯吃了兩千多人民幣”，有游客從泰國飛往新加坡，“一下飛機就被（物價）嚇到了。”還有從日本回國的留學生，連價簽都不看就在超市大舉“掃貨”，“太便宜了，價格跟日本比根本不算什么。”

來源公眾號：新熵（ID：baoliaohui），洞察商業變量，探尋商業本質。

“僅僅靠數據驅動的路徑，雖然能讓AI在一些領域達到接近或者超過人類的水平，例如人臉識別，但在另一些領域，比如自動駕駛，我們需要的是接近100％的安全性。”康奈爾大學計算機教授巴特·塞爾曼就認為，這最后的10％、5％的提升，可能不是深度學習本身能夠解決的，需要不同的思路。