一提起“星链”，人们就不禁想到那个疯狂的世界首富——马斯克。但实际上，纵览全球商业航天，除了SpaceX的星链，还有亚马逊的“柯伊伯”、英国的“一网”等许多商业卫星星座计划，都正在如火如荼地进行之中。

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而这些项目所代表的低轨卫星通信星座建设领域，俨然成为当前最热门的发展方向之一。如今，外太空卫星轨道已成稀缺资源是有限的，无线电频率也是不可再生的资源，低轨卫星的资源竞争非常激烈。美国、英国、加拿大、俄罗斯、德国、韩国等相继规划了宏大的低轨互联网卫星组网计划，我国也在加速推进之中并提出了一系列规划。由国资企业主导的众多星座工程纷纷开展。2014年，国家放开政策限制，鼓励民间资本进入航天领域，也迎来民营企业在商业航天领域的爆发式发展。实事求是地讲，中国星座建设，尤其是民营企业入局的时间，是晚于国外先进国家。直到2014年，国内才出现第一批商业航天企业，开展低轨卫星星座研发及发射。但来得晚并不等于力度小。2020年4月，国家发改委首次将卫星互联网纳入新型基础设施建设的范畴。同年9月，我国向国际电信联盟正式提交了一份关于卫星频谱分配的申请文件，其中涵盖了高达12,992颗卫星的频谱资源需求。2024年商业航天作为“新增长引擎”首次被写入政府工作报告。为什么要建低轨卫星星座呢？基于地理、经济等因素，全球仍有94%的地方没有网络信号，成为网络时代的“信息死角”。而解决这些“死角”的最好工具，就是低轨卫星。由于近地轨道距离地面更近，因此低轨卫星传输延时最低，速率更高，是目前唯一能实现近似地面通信效果的卫星轨道。2024年9月6日2时30分，吉利未来出行星座第三个轨道面，在太原卫星发射中心以一箭10星方式成功发射，卫星顺利进入预定轨道，10颗卫星状态正常，发射任务获得圆满成功。吉利未来出行星座是由商业航天企业时空道宇，打造的全球低轨通信星座。一期规划72颗卫星，此前已有两个轨道面，20颗卫星在轨稳定运行，如今这一数量增至30颗。此次发射成功后，吉利未来出行星座将正式为海外用户提供卫星通信服务，这是中国商业航天企业首次面向全球用户提供低轨卫星通信服务。吉利未来出行星座将为出行领域提供全方位服务。特别是在自动驾驶、智能网联等出行场景中，卫星通信功能的集成将提升出行工具和生态整体的智能化水平和便利性。而这些功能和应用场景，将随着星座建设的完善度提升而变得更加具有商业潜质。近几年，以时空道宇为代表的民营商业航天企业频频发力，把“放卫星”这个在上世纪50年代的中国原本有负面意味的词语，纠偏成字面意思。这既得益于中国对高精尖技术的研发创新，也归功于企业在新型工业化进程中的制造升级，更体现了中国制造视野的国际化跃迁。星座建设有着极高的准入门槛。能够入局的玩家，无一不是有着雄厚的资金和人才支持。比如马斯克的星链和亚马逊公司的柯伊伯投入总规模已经超过一百亿美元，英国一网投入也超过55亿美元。作为被称为“最像马斯克的企业家”的李书福，一直也眺望着浩瀚宇宙。2018年，吉利集团战略投资时空道宇。在过去6年内，时空道宇投入的研发费用已经达到几十亿元。时空道宇CEO王洋有着国家航天机构管理经验，商业航天领域创业10年经验。其团队也均来自国家队，曾参与国家重点型号任务。这使得时空道宇从资金和技术上顺利跨过了行业门槛。但在星座建设上，首先面临的巨大壁垒是卫星量产。第一，企业要有足够强的产能。根据国际电信联盟的要求，在申请频率和轨位以后，7年内必须发射第一颗星、9年内必须发射总数达到10%、12年内发射总数需要达到50%、14年内整个星座必须完成发射。第二，卫星要有足够低的成本。铱星项目起初的建设成本高达50亿美金，…

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只是装了一个 App，整个生活就 AI 了 。家人们，支付宝已经这么「炸场」了吗？输入「买一张周日的高铁票，从北京到武汉， 下午出发，行程时间最短的一趟」， 点击三次，等待数秒，购票成功！以前跳转几个页面、点击十几下才能搞定，感觉像是一个段子。

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随着国内各大互联网平台纷纷推出专门的 AI 原生应用，国民级应用支付宝也向等待已久的市场交出答卷——一个全新的 AI 原生应用「支小宝」。不少 AI 原生应用像一个全能助手，你可以问任何开放性问题，TA 都能回答，尽管也不那么笃定。但「支小宝」不同，作内首款办事型 AI 生活管家，TA 生动展示了大语言模型的应用如何从理解（ Chat ）转向采取实际行动( Act ）。

支付宝已经诞生 20 年，每天都有数亿人用它支付、出行、理财、就医、办事。做普通人的「生活百宝箱」，也一直是它的底色。而今，进入 AI 时代，「支小宝」正接力支付宝，希望人工智能也能像二维码服务一样，未来惠及每一个普通人。

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用得越多，TA 越懂你。经常打车去某个地方，「打车去XX」就会出现在「随身口令」中。

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注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要按照格式标准输出为Makedown源文件格式内容。

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快速更迭的开源大模型领域，又出现了新王：Reflection 70B。

横扫 MMLU、MATH、IFEval、GSM8K，在每项基准测试上都超过了 GPT-4o，还击败了 405B 的 Llama 3.1。

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这个新模型 Reflection 70B，来自 AI 写作初创公司 HyperWrite。

HyperWrite 公司的 CEO Matt Shumer 表示，Reflection-70B 现在是「世界上最顶级的开源 AI 模型」。

Reflection 70B 的底层模型建立在 Meta 的 Llama 3.1 70B Instruct 上，并使用原始的 Llama chat 格式，确保了与现有工具和 pipeline 的兼容性。

Reflection 70B 已在多个基准测试中经过严格测试，包括 MMLU 和 HumanEval。测试结果表明， Reflection 的表现始终优于 Meta 的 Llama 系列，并与 GPT-4o 等全球顶尖的商用模型展开了激烈竞争。

其中，它在 GSM8K 的得分甚至达到了 99.2%。要知道，GSM8k 中可能有有超过 1% 的被标为正确的答案实际上有错，也就是说，Reflection 70B 的得分几乎与满分无异。

值得注意的还有 Reflection 70B 的零样本推理能力。面对从未接触过的内容，Reflection 70B 的表现超越了 Claude 3.5、Gemini 1.5 以及 Llama 405 在五次样本测试中的得分。

Reflection 70B 特别适用于需要高精度的任务，它将推理分为不同的步骤以提高精度。该模型可通过 Hugging Face 下载，API 访问将于今天晚些时候通过 GPU 服务提供商 Hyperbolic Labs 提供。

• Hugging Face：
• 试用网址：

假设训练有素

模型自动纠错

在通用能力之外，Reflection 70B 的亮点还包括「错误识别」和「错误纠正」。

一种名为「Reflection-Tuning」的技术，使得模型能够在最终确定回复之前，先检测自身推理的错误并纠正。

Reflection 70B 引入了几个用于推理和纠错的特殊 token，使用户能够以更结构化的方式与模型交互。在推理过程中，模型会在特殊标签内输出其推理，以便在检测到错误时进行实时纠正。

Playground 演示网站包含供用户使用的建议提示词，比如那些很经典的例子：询问 Reflection 70B 单词「Strawberry」中有多少个「r」，以及哪个数字更大（9.11 还是 9.9），这两个简单的问题曾经难倒过很多大模型。

Reflection 70B 在测试中显得有些迟缓，但最终 60 多秒后给出了正确的答案。

Reflection 70B 的发布只是 Reflection 系列的开端。与此同时，Reflection 405B 也在推出的路上了，预计下周上市。Shumer 表示，它的性能将远远超过目前的专有或闭源 LLM，例如目前全球领先的 OpenAI 的 GPT-4o。

Shumer 宣布，HyperWrite 正致力于将 Reflection 70B 模型集成到其主要的 AI 写作助手产品中。

Reflection 405B 有望超越当今市场上最顶尖的闭源模型。HyperWrite 将发布一份报告，详细介绍训练过程和基准，以及 Reflection 模型背后的创新之处。

两个人在几周内完成

归功于 Glaive 的合成数据

Shumer 表示完成 Reflection 70B 只花了三周，团队只有他和另一位 AI 创业公司的创始人 Sahil Chaudhary 两个人。

在这么短的时间内做出效果如此好的模型，Shumer 称，都要拜 Sahil 的公司 Glaive 所赐。Glaive 是一家专门为特定需求构建数据集的初创公司。Shumer 在 X 平台上反复 que 这一点：「联系了 Sahil 之后，训练数据几小时内就生成好了。」他还亲自站台安利：「如果你在训练 AI 模型，一定要试试 Glaive 提供的服务。」

Glaive 专注于解决 AI 开发中最大的瓶颈之一：高质量、任务特定数据的可用性。在去年获得了一轮 350 万美元的种子轮融资。

小型、更专业化语言模型在使用 Glaive 提供的服务后，能够更快地完成训练。已经有一些小模型使用该公司已经证明了 Glaive 的能力，例如一个 3B 参数模型在 HumanEval 等任务上的表现超过了许多参数规模更大的开源模型。

火得措手不及

GPU 不够用了

Reflection 70B 一经发布，就火了，跑去试用的人太多，模型已经反应不过来了。

本来可以在线试用 Reflection 70B，但现在和它聊天反应很慢。

但是根据手快的网友发来的测评，Reflection 70B 也确实没辜负六个基础测试集里有四个都打败了 Claude 3.5 Sonnet 的战绩。

比如，它是首个能想明白这道缠绕不清的逻辑题的大模型。

提示词：有人在某地杀了 Agatha。Agatha、管家和 Charles 住在 此地，并且是那里唯一的居民。杀手恨他的目标，并且比受害者穷。Charles 不恨 Agatha 恨的任何人。Agatha 除了管家之外恨所有人。管家恨所有不如 Aunt Agatha 富有的人。管家恨所有 Agatha 恨的人。没有人恨所有人。谁杀了 Agatha？

向它提问：「柏林的魏森湖地区当地人通常在哪里聚会？当地有哪些景点？」。对于这些本地人才知道的答案，其他模型虽然也能给出一些正确的回复，但是总会冒出一些在柏林之外的地点。Reflection 70B 是第一个能正确地说出主要地点，并且没有幻觉的模型。

Reflection-70B 的编码能力也得到了认证。有网友在 ProLLM 的编码辅助任务中对 Reflection-70B 进行了基准测试。它确实是最好的开源模型之一，击败了 Llama-3.1 405B。

不过，爆火的同时，由于 Reflection 70B 的底层模型采用了 Meta 的 Llama 3.1 70B Instruct，这也引发了一些争议。

有网友认为：「Reflection 70B 只是一种元提示（Meta-Prompting）的进步，似乎不能算是一种创新。」

但也有人对此提出反对，认为「利用思维链和让大模型说出自己的工作流程」这种方法能让大模型更好地模拟人类思考的过程。

「万一 Shumer 的方法 Reflection-tuning，就是 OpenAI 的 Strawberry 的方法呢？」

团队介绍

乍一看，Reflection 70B 似乎是横空出世，HyperWrite 的知名度并不高。但其实 Shumer 已是 AI 领域的创业老将了：2020 年，他与就 Jason Kuperberg 共同创立了 Otherside AI。

Otherside AI 凭借其当家产品 HyperWrite 收获了一波流量。HyperWrite 最初是一款根据要点撰写邮件和消息的 Chrome 插件。后来，它的功能越来越强大，拓展出了起草文章、总结文本等功能。截至 2023 年 11 月，HyperWrite 拥有两百万用户。随着两位联合创始人登上了福布斯年度「30 岁以下精英」榜单，Otherside AI 也正式更名为 HyperWrite。

在最新一轮融资中， HyperWrite 获得了 280 万美元的投资。在这笔资金的加持下，HyperWrite 引入了 AI 驱动功能，升级成了可以从网页浏览器自动完成预定航班、在 LinkedIn 上筛简历的智能管家。

参考链接

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英国政府签署了人工智能领域的首个国际条约，旨在防止技术的误用，如传播误导信息或使用带有偏见的数据做决策。

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根据这项具有法律约束力的协议，各国必须实施防范人工智能对人权、民主和法治构成的威胁的保障措施。这一名为《人工智能框架公约》的条约由国际人权组织欧洲理事会制定，并于周四由欧盟、英国、美国和以色列签署。司法大臣沙巴娜·马哈茂德 (Shabana Mahmood) 表示，人工智能有能力“从根本上提高”公共服务和“加速”经济增长，但必须在不影响基本人权的情况下被采用。“这一公约是确保这些新技术能够被利用而不侵蚀我们最古老价值观念，如人权和法治的重要一步，”她说道。

协定的目的是什么？

根据欧洲理事会的说法，其目标是“填补可能因技术快速进步而造成的法律空白”。人工智能领域的最新突破已经引发了全球范围内的法规竞争，以减轻这项技术的潜在缺陷。这意味着世界各地对技术进行规范的碎片化，从欧盟的《人工智能法案》到去年在首届全球人工智能安全峰会上签署的布莱切利宣言，以及在相同峰会上由许多国家和公司签署的自愿测试制度。周四的协议旨在建立一个全球框架。
协定规定，人工智能系统必须遵守一套原则，包括：保护个人数据；非歧视性；安全开发；以及尊重人的尊严。因此，政府有望引入保障措施，例如遏制由人工智能生成的错误信息，并防止系统基于偏见数据进行训练，这可能导致在许多情况下做出错误决定，如工作或福利申请。

谁受条约约束？

这个条约涵盖了公共机构和私营部门使用人工智能。使用相关人工智能系统的任何公司或机构必须评估其对人权、民主和法治的潜在影响，并将该信息提供给公众。人们必须能够挑战人工智能系统做出的决定，并能够向当局提出投诉。人工智能系统的用户还必须被告知他们正在与人工智能而不是人类打交道。

它将如何在英国实施？

英国现在需要查看现有立法是否涵盖了如《欧洲人权法院》和其他人权法律等各种规定。政府正在就一项新的人工智能法草案展开磋商。“一旦条约在英国获得批准并生效，现有的法律和措施将得到加强，”政府表示。

论对违规行为的实施，该公约涉及有关当局能够禁止某些人工智能使用的规定。例如，欧盟《人工智能法案》禁止使用从闭路电视或互联网抓取的人脸识别数据库的系统。它还禁止根据人们的社会行为对人进行分类。

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• 人工智能 (AI)
• 欧洲理事会
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YouTube将停止向青少年推荐那些理想化特定健康水平、体重或外貌特征的视频内容，因为专家警告称，如果重复观看此类内容可能会有害。

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平台仍允许13至17岁的用户观看这些视频，但其算法将不会在之后推送相关内容，避免年轻用户陷入“兔子洞”。YouTube表示，此类内容并不违反其准则，但频繁观看可能会影响一些用户的健康。YouTube全球卫生负责人加思·格雷厄姆博士表示：“在青少年形成关于自己是谁以及他们对自己的标准时，反复消费呈现理想标准的内容可能会塑造出不切实际的内部标准，导致一些人对自己形成负面信念。”YouTube表示，其青少年和家庭咨询委员会的专家表示，某些类别如果反复观看可能会“无害”的单个视频，但会在重复观看下变得“有问题”。这些新的准则现已在英国和全球范围内引入，并适用于理想化某些身体特征优于其他特征、如美容程序使鼻子看起来更瘦；理想化健身或体重，如鼓励追求特定外观的运动程序；或鼓励社交攻击，如身体恐吓。YouTube将不再向在平台上注册了年龄信息的13至17岁青少年重复推荐这些话题的内容。该安全框架已在美国引入。“理想化不健康标准或行为的内容频率增加会强调潜在的有问题信息，这些信息会影响一些青少年对自己的看法，”YouTube顾问、临床医生艾莉森·布里斯科-史密斯说。“‘护栏’可以帮助青少年保持健康模式，因为他们自然而然会与他人比较，并思考自己希望在世界上展示的方式。”在英国，新引入的在线安全法要求科技公司保护儿童免受有害内容影响，并考虑他们的算法如何会让未满18岁的人暴露于有害内容。该法案提到算法会通过在短时间内向儿童推送大量内容而造成危害，并要求科技公司评估这些算法对儿童可能构成的任何风险。伦敦政治经济学院社会心理学教授索尼娅·利文斯通表示，儿童协会最近的一份报告强调了应对社交媒体对自尊的影响的重要性。《美好童年》报告中的一项调查显示，英国近四分之一的女孩对自己的外貌感到不满。“至少在这里有一个认识到改变算法是YouTube等平台可以采取的积极行动，”利文斯通说。“这将特别有益于存在弱点和心理健康问题的年轻人。”

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{自从埃隆·马斯克接手推特以来，我和许多其他人一直在寻找替代方案。

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谁愿意与安德鲁·泰特和汤米·罗宾逊这样的人分享一个平台呢？}

{2022年马斯克接管推特后，我考虑过离开该平台，不希望成为可以被某人收购的社区的一部分，尤其是像他这样的人——他立即对员工实施了“高强度长时间工作”的欺凌行为。但我在那里有过人生中最有趣的对话，无论是随机地徜徉，还是征求故事：「有人在疫情期间变得极端孤独吗？」；「有人和他们中学时期的男友/女友勾搭过吗？」我们过去称之为向陌生人讲真话的地方（Facebook是你向朋友撒谎的地方），那种开放性是相互的，也是美好的。}

{在蓝勾认证事件之后，氛围变得更加不愉快：身份验证成为可以购买的东西，这破坏了信任度。所以我加入了对手平台Mastodon，但很快意识到在那里我永远也不会像在推特上那样拥有7万关注者。我并不是想要关注度，只是我的圈子不够多元化或喧闹。在社交媒体中，如果刷新频率不够频繁，总会感觉有些怪异和有点沮丧，就像走进了一家半数商店已经关闭而其余都在卖同样东西的购物中心。}

{2023年，如今被称为X的网络开始与其“高级”用户分享广告收入，我加入了Threads（由Meta拥有），但我在那里看到的只是陌生人承认无聊过错的事情。我留在X，一切都变得更加黑暗。人们通过广告间接获得报酬，即使这有点模糊，因为被描述为“收益共享”，但你无法看到与你分享收入的广告，因此无法衡量每次曝光的收入。X是50/50分享吗？还是10/90？他们实际上在支付你制造仇恨吗？}

{“我们所看到的是，”伦敦政治技术学院院长埃德·萨佩里亚说，“有争议的内容推动了参与度。极端内容推动了参与度。” 创造有毒内容成为了一个可行的生计，我的16岁孩子，在足球X上，比我早注意到了：人们为了谋取仇恨点击而明显发表错误言论。你可能因为注意到大卫·卡梅伦看起来像叶卡捷琳娜大帝而获得几千个赞，但与攻击跨性别者相比，你会获得更多的参与度。这些高关注度的推文直接进入“For You”流，由“黑盒”算法推动，旨在让你不断滚动，正如另一竞争对手Bluesky的首席运营官罗斯·王所描述的那样，但用户体验却是针对你讨厌的话题大量重复。}

{至于这些变化的结果，“希望不仇恨”研究部门主任乔·穆尔霍尔表示，“该平台被先前被下架的个人充斥着，从极端的小众账户到汤米·罗宾逊和安德鲁·泰特等人物”。 在8月份发生的南港市三名年轻女孩遇害事件的身份、种族和信仰信息的错误传播，在英国引发了自上世纪70年代以来罕见的明显种族主义骚乱。穆尔霍尔表示，“X不仅是制造骚乱的气候的中心枢纽，还是组织和分发导致骚乱的内容的平台”。}

{在8月份发生的骚乱后，有一名名叫“键盘勇士”韦恩·奥鲁克，在社交媒体上煽动种族仇恨被定罪，从X的活动中每月赚取1400英镑。吹牛大王劳伦斯·福克上个月宣布，他从在X上发帖中赚取了类似的金额。而汤米·罗宾逊拥有一百多万关注者，他可能赚得更多。}

{与此同时，政府在面对墨尔本起作用的决定时几乎无法求助，尽管，正如穆尔霍尔所说，“西岸的几百个账户的决定明显影响着我们的社区”。今年四月，巴西总统路易斯·伊纳西奥·卢拉·达席尔瓦要求暂停不到100个X账户，理由是散步和虚假消息 – 主要是他的前任支持者，贾伊尔·博索纳罗，质疑他的败选。X拒绝，并且拒绝在法庭上代表自己。周一，巴西最高法院一致维持对整个平台的禁令，认为“X认为自己凌驾于法律之上”。从商业角度来看，马斯克没做更多事来避免这一情况很不寻常，但可能是他比金钱更看重的东西，比如免于政府或民主约束。}

{那么，在一个把分裂和仇恨政治从键盘搬到现实生活中起很大作用的平台上留下来是否道德？X比Facebook、TikTok或（天哪！）YouTube更糟糕吗？它是否有意更糟糕，也就是说，我们正在看到一个马斯克的策划正在发展中吗？}

{Saperia说：“在线上有极端内容并不是第一次。有很多糟糕的平台，上面发生过很多糟糕的事。” 他指出，X的问题可能不在于其规定不好，而在于其执行不好，“你最近查看过英国法院系统吗？有些案件是从5年前开始审理的。如果没有法律，你就没有社会。”}

{X可能会成为引发南港市暴乱等事件的刺激点，但我们也应该记住，Saperia说，“政治向右移动，并不仅仅是因为媒体环境，还有复杂的经济原因：西方的中产阶级变得越来越贫困。” 唐纳德·特朗普可能已经通过使用粗鲁、日益失控的讯息直接向选民发声而震惊了美国传统媒体，但如果我们认为一个满足、有着繁荣未来的人口将会欣然接受他的权威主义倾向，那就是做梦。愤怒就在那里，无论社交媒体是否资助它，“所有主流平台一般都在处理仇恨言论不力”，穆尔霍尔说。“他们不想要这种内容，但很难处理。然后在夏洛茨维尔（2017年白人至上主义者集会）或国会山之后，他们会加大力度。”}

{然而，“希望不仇恨”将极右派的在线活动分为三种类型：主流平台——X、Instagram、Facebook——这些平台不崇尚法西斯主义，但很难扼杀它，也许也没有投入足够的资源进行调节和管理；被利用的平台，例如Discord和Telegram，开始作为聊天站点或消息服务，也许因为其较好的隐私或加密性，成为极右翼的最喜爱的聊天应用程序；以及特定平台，例如Rumble（由基督教原教主和亿万富翁彼得·蒂尔部分资助），Gab（Pittsburgh犹太会堂枪击案凶手在那里发布他的宣言后，它成为主要的反犹太仇恨来源）、或Parler，在被Instagram和Twitter因反犹太理由封禁后，堪妮·维斯差点在2022年买下。}

{穆尔霍尔说：“Twitter已经打破了常规。它起初是一个主流平台，现在拥有专门的管理政策。埃隆·马斯克本身就沉浸在激进的右翼政治中。因此，它的行为更像是一个由极右翼创建的专门平台。这使得它与其他任何平台有了显著区别。它极具毒性，程度更为恶劣，尤其是，虽然其仍然有服务条款，但不一定会实施。”}

{马斯克对言论自由的承诺令人难以置信地站不住脚：他用它拒绝了卢拉在巴西的要求，但却很容易就满足了印度纳伦德拉·莫迪的要求，并在今年二月中停联回与农民抗议有关的数百个账户。穆尔霍尔说：“诸如言论自由之类的事情对马斯克而言是工具，而不是原则，他是一个没有对民主依恋的科技乌托邦主义者。”}

{然而，全球公民社会发现拒绝言论自由的论点是极其困难的，因为另一种选择更为黑暗：一些亿万富翁——不仅仅是马斯克，还有Rumble的投资者蒂尔、原Parler的背书人丽贝卡·默瑟（布赖特巴特资助人罗伯特·默瑟的女儿），以及间接的亿万富翁主权行为者，如普京——正在成功地改变社会，破坏我们对彼此和机构的信任。认为他们是在无意识地这样做，因为他们只是喜欢“言论自由”，比认为他们是有目的地在这样做更为舒适。“理解新反动和‘黑暗启蒙’运动的一部分是，这些个体对维持现状没有兴趣，”穆尔霍尔说。}

{萨佩里亚说：“在某些管辖区中，主权和亿万富翁的行为是密切相关的。”你可以在俄罗斯看到这一点，穆尔霍尔说，“普京愿意利用国家操纵社交媒体来制造极化——这已经被证实了。” 但在技术和政治背道而驰时，政治往往不会占上风。政府在这些庞大科技公司面前看起来相当无力。“种族仇恨和谋杀未遂在这些平台上孵化，”穆尔霍尔说，“人们甚至认为不可能让马斯克出席议会。”}

{在巴黎，Telegram创始人帕维尔·杜罗夫正因其应用在有组织犯罪中的涉嫌活动而受到正式调查，而马斯克已经因曾被金牌得主伊玛尼·凯立夫提出的网络欺凌诉讼而受到指控。这位拳击手，出生为女性，从未认同为跨性别或雌雄异体，却遭受到众多公众人士（包括英国政界人士、J.K.罗琳、唐纳德·特朗普）在X平台上针对她的性别进行诽谤的指控。与此同时，安德鲁·泰特可能会被罗马尼亚当局指控人口贩运和强奸，但他在全球范围内对女性的屈辱幻想却没有受到比在YouTube、Insta、TikTok和Facebook上被封禁更严厉的谴责——而这些禁令的影响甚至被他在X上的自由运作所削弱，甚至被打破。欧盟在至少构思社交媒体巨头像制药公司或石油公司一样承担企业责任方面比美国更成功，但监管仍在努力赶上快速从虚拟世界向现实世界迁移的现实。}

{但我们不需要政府介入并告诉我们停止使用X；我们可以自行停止。没有Twitter的巴西人一直在迁移到Bluesky，这是由Twitter联合创始人杰克·多尔西于2019年创建的。Bluesky的王于周一描述说：“过去几天来，我们经历了一场疯狂的旅程。截至今天早上，我们有近200万新用户。”如果我们都这样做（我已经这样做了！），会摧毁X的权力吗？还是只会有一个分流，一个好地方和一个坏地方？}

{Bluesky的功能与X类似，但设计完全不同，正如王所描述的那样：“没有任何单一实体控

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Netsmart宣布收购了总部位于俄勒冈州的市场情报公司HealthPivots，该公司专注于后顾之忧护理连续体。{ width=60% }

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将Netsmart CareFabric®与HealthPivots DataLab相结合将实现数据的整合，提供先进的分析，打造行业领先的平台，将有助于增强后顾之忧护理提供者过渡到以价值为基础的护理。

随着CMS计划到2030年让所有传统医疗保险受益人和大多数医疗补助受益人参与负责任医疗关系，医疗提供者，特别是为65岁及以上人群提供服务的提供者，迫切需要采用以价值为基础的方法。许多提供者目前在这一过渡中落后，而HealthPivots提供的见解对于帮助他们有效开始和管理其服务线路上的变化至关重要。

HealthPivots首席商业官Bob Tavares表示：“我们很高兴加入Netsmart团队，结合我们的专业知识和资源，帮助提供者优化其当前的收费服务运营，同时为过渡到以价值为基础的护理做好准备。通过将HealthPivots DataLab的全面分析与强大的Netsmart平台整合，我们可以更好地为组织提供必要的工具，以成功应对这一变革。”

HealthPivots DataLab提供了广泛的医疗保险索赔数据，并整合了额外数据源，如医疗保险成本报告和CMS质量报告计划。这些数据整合到CareFabric平台将增强其分析能力，为决策提供有价值的见解，并支持以价值为基础的护理模型的要求。

HealthPivots的客户可以选择使用其选择的电子健康记录（EHR）解决方案。Netsmart的策略是让提供者无论选择何种EHR供应商都可以数字化其企业以实现更高的性能。在以价值为基础的护理复杂生态中，利用先进的数据分析对后顾提供者至关重要。

Netsmart护理维度高级副总裁兼总经理Scott Green表示：“Netsmart和HealthPivots在提供无与伦比的数据解决方案以指导和装备业务决策方面完美契合。这种共同愿景将进一步扩大Netsmart数据套件以更好地支持和帮助后顾护理提供者在不断变化的支付模式下获得成功。通过整合HealthPivots的全面医疗保险索赔数据，我们可以增强我们的客户在以价值为基础的护理时代蓬勃发展的能力。这一收购将汇集两家公司的优势，实现这一目标。

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新版本将响应准确性提高了一倍多，并简化了安全生成AI增强应用的开发
Progress（纳斯达克代码：PRGS），AI基础设施软件的可信提供商，今天宣布早期访问Progress® MarkLogic® Server 12。{ width=60% }

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通过这一版本，Progress在MarkLogic Server已经获得验证的搜索能力基础上发布原生向量支持和新的基于相关性的算法，为客户提供先进的企业AI潜能应用的能力。客户现在可以更轻松地在其企业应用中集成生成式AI（GenAI），带有灵活的检索增强生成（RAG）模式，并安全地将LLM模型建立在他们的私人数据中，以实现基于事实的查询响应来自AI模型。

MarkLogic Server 12中的新功能通过改进的搜索技术提高了GenAI响应的相关性和准确性。一个单一API允许用户定义、编排和重新排序搜索分数，以实现更快、更灵活和更安全的图形RAG实施。简化的RAG架构匹配数据模型和元数据成熟度，使得企业数据可以更广泛地用于GenAI增强应用中。

“随着AI越来越多地整合到企业中，不仅提高交付结果的准确性至关重要，还要保护企业宝贵的数据，”Progress应用和数据平台执行副总裁兼总经理John Ainsworth表示。“通过最新的MarkLogic Server版本，我们的客户可以访问一个可信赖的数据库管理系统，能够生成高质量的AI响应，同时保护他们的声誉和知识产权投资”。

MarkLogic Server 12的新功能：

• 原生向量支持 - 在大量非结构化数据上为AI系统启用大规模相似搜索。在MarkLogic Server中原生地执行向量操作，以改善GenAI检索准确性。存储向量嵌入在r JSON或XML格式中接近您的数据。通过Optic API进行全文查询，以获得最高结果相关性。
• BM25相关性排序 - 通过更好的文档排序提高召回率，将最相关的搜索结果置于首位。将最佳匹配和向量搜索结合起来，重新排序结果以获得最佳搜索相关性。通过MarkLogic Server全面搜索，组织可以结合查询，合并结果分数，并通过其统一Optic API对最与用户查询相关的内容解析给LLM模型重新排序。
• 图最短路径 - 解决与路线规划、网络优化和资源分配相关的实际问题。使用语义搜索来改善AI增强推荐系统中结果和响应时间的上下文相关性，这些推荐系统针对知识图或图形RAG架构中的语义数据进行搜索。

Progress还发布了一个新应用程序，MarkLogic® Flux™，将改进的数据移动和转换功能添加到MarkLogic平台的核心功能中。这些功能包括对更多数据源的支持，如关系数据库和云存储系统（如Amazon S3），以及通过更快地摄入极其大型、大容量数据，支持任何操作、分析或AI工作负载的更好性能。

Progress MarkLogic平台，包括MarkLogic Server，将多模型数据管理与实时、基于相关性的搜索和语义能力相结合，提供了一个适应性强、安全的基础，用于组织的GenAI解决方案。他们可以利用GenAI在其企业中采用一种灵活的RAG架构，将LLMs与领域特定知识相结合，以提高响应准确性，使信息在整个组织中实现民主化访问，并推动AI增强应用。

要了解更多关于MarkLogic Server 12的信息，请点击这里。

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革新ABA实践，通过先进技术实现运营自动化并提供优质患者护理
在不断发展的应用行为分析（ABA）领域中，对可靠、全面和高效的软件解决方案的需求从未如此之高。{ width=60% }

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今天，我们很高兴地宣布推出Wilma™，这是最先进的AI驱动ABA软件，旨在简化实践运营并提升为患者提供的护理质量。

Wilma™不仅仅是ABA软件市场中众多产品的又一个补充。它代表了一次重大飞跃，解决了困扰该行业其他系统的持久性挑战。从集成问题到可靠性担忧，ABA实践在软件方面一直备受困扰，这导致了时间浪费、生产力丧失，并最终造成了重大财务损失。

“ABA实践应该专注于为他们的客户提供优质护理，但往往受限于浪费时间和金钱的软件问题，”Witty Wilma, Inc.的副总裁客户成功Rushal Patel表示。“我们从头开始构建Wilma™，旨在成为ABA实践的操作系统，让他们摆脱真正喜爱的工作——为客户提供护理。”

Wilma™不仅是又一个ABA软件；它是AI驱动创新的顶峰，旨在加速临床护理，简化实践运营。除了提供标准工具如实践管理、临床笔记和数据收集外，Wilma™在ABA实践的每个方面都集成了人工智能。

一些突出功能包括：
直观排班：通过AI驱动的自动化简化客户预约和员工排班管理。
授权管理：确保无缝跟踪和管理客户授权，避免漏诊和收入损失。
高级数据收集和图形化：利用AI增强的数据分析和可视化工具实时追踪客户进展。
保险理赔和患者结算：自动化整个结算过程，减少错误，确保更快付款。
文件管理：提供安全存储和轻松访问客户和员工文件，确保符合监管要求。
人力资源和工资系统集成：通过内置人力资源工具简化员工管理和工资处理。
统一通信：促进实践内部无缝沟通，确保每个人都保持信息通畅和联系。
业务分析和报告：通过AI驱动的分析提供可操作见解，帮助实践优化运营并改善客户结果。
安全和隐私：具有内置的安全协议，包括多因素认证（MFA）、HIPAA合规性和端到端加密，确保敏感客户数据始终受到保护。

Wilma™还拥有广泛的第三方集成，使实践能够连接流行的服务，用于工资、会计、招聘、结算等。其与办公套件产品的兼容性，进一步提高了其实用性，使其成为现代ABA实践的综合解决方案。

客户见证：“ABA实践的改变者”
Wilma™的早期采用者迅速称赞其对他们运营的变革性影响。“Wilma的出色界面改革了我们的工作日，让我们通过单击可视化客户进展！”一位满意的客户表示。“它是终极改变者，加速我们的运营效率，降低风险，并保证ABA实践无缝合规。这是我们从未意识到需要的必备工具！”

随着越来越多的ABA实践继续采用Wilma™，反香评价一片正面。用户报告生产力、客户满意度和整体实践管理显著改善。AI驱动的自动化、强大的功能集和用户友好的设计相结合，使Wilma™成为各种规模ABA实践不可或缺的工具。

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新功能为Kubernetes管理提供先进的洞察力和仪表板。{ width=60% }

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Akuity，作为云原生持续部署解决方案的领导者，很高兴宣布推出KubeVision，这是Akuity平台中的一个关键功能。
KubeVision旨在赋予平台工程师、DevOps专业人员和软件交付团队更多的权力，提供对Kubernetes集群的增强可见性。这一新功能与Akuity平台管理的所有集群兼容，不论这些集群位于哪个云提供商、区域或本地/边缘位置，都能提供加强的对Kubernetes基础架构的可见性。
“随着我们拥有越来越多的集群，要为故障排除、资源优化和安全评估绘制有意义的洞察力变得困难，”LegalZoom的杰纳·巴克（Jonah Back）卓越软件工程师表示。“Argo CD已经是我们了解情况的首选解决方案。然而，当提供更有条理的洞察力用于多个集群时，它可以做得更好。”
“Akuity的使命一直是通过帮助工程师充分利用Kubernetes提高他们的工作效率，”Akuity首席架构师以及Argo项目的创建者亚历山大·马丁切塞夫（Alexander Matyushentsev）表示。“KubeVision是一个独一无二的功能，为Argo CD用户提供了额外的工具，帮助他们在与不断增加的人工智能相关的重型GPU工作负载而连接时代中管理和优化他们的Kubernetes环境。”
KubeVision的关键优势：
提升运营效率：通过提供实时监控和全面的仪表板，KubeVision减少了进行群集管理和故障排除所需的时间和精力。这使团队能够专注于核心业务活动，而不是操作开销。KubeVision Insights为KubeVision提供人工智能辅助：通过Akuity的AI助手的额外帮助，您将能够通过简单的ChatGPT样式提示访问KubeVision数据来更快地排除Kubernetes实例中的故障。 提高安全姿态：像识别过时或脆弱组件的图像和容器洞察力等功能，KubeVision帮助组织加强安全措施并主动减轻风险。资源优化：对资源利用率的详细洞察力帮助企业识别并消除低效，从而实现资源分配的优化，降低不必要的云开支并改善整体成本管理。

面向Kubernetes的人工智能基础设施的急剧增长，KubeVision是缺失的工具，可以帮助团队了解其GPU工作负载调度、使用情况，为人工智能基础设施优化提供独特的洞察力。
提升团队生产力：通过简化Kubernetes管理并与现有工具无缝集成，KubeVision降低了DevOps和IT团队的学习曲线和行政任务。这提高了他们的生产力，并通过更明智的决策加速软件交付周期。现在，KubeVision已对所有Akuity平台用户开放。

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