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linux.do · 2026-04-18 16:07:34+08:00 · tech

为什么切换任何模型都报错503呢?佬们救救我 没有AI就不会敲代码了 { “error”: { “code”: 503, “details”: [ { “ @type ”: “ type.googleapis.com/google.rpc.ErrorInfo ”, “domain”: “ cloudcode-pa.googleapis.com ”, “metadata”: { “model”: “gemini-3-flash-agent” }, “reason”: “MODEL_CAPACITY_EXHAUSTED” }, { “ @type ”: “ type.googleapis.com/google.rpc.RetryInfo ”, “retryDelay”: “26s” } ], “message”: “No capacity available for model gemini-3-flash-agent on the server”, “status”: “UNAVAILABLE” } } 14 个帖子 - 9 位参与者 阅读完整话题

www.ithome.com · 2026-04-18 12:51:01+08:00 · tech

IT之家 4 月 18 日消息,当地时间 4 月 17 日,据外媒 Wccftech 报道,英伟达 CEO 黄仁勋在斯坦福大学商学院发言时表示,人工智能不会取代人类,而将成为新的工作平台, 并在长期内创造更多就业机会 。 黄仁勋再次将 AI 比作现代工业革命,强调“AI 是一项每个人都应该掌握的技术”。 围绕 AI 对就业的影响,外界长期存在分歧。一方面,AI 显著提升效率;另一方面,不少人担心自身岗位被取代。对此,黄仁勋表示,“人们更可能被 会使用 AI 的人 取代,而不是被 AI 本身取代,因此关键在于让所有人掌握这项工具。” 黄仁勋表示,AI 正在改变职业路径。例如, 一些原本从事木工的人可以借助 AI 转型为建筑设计师 ,通过输入需求即可获得高质量设计方案,也可以进入室内设计等领域,从而提升技能和服务能力。AI 之所以成为史上普及速度最快的技术之一,正是因为其易用性,使更多人能够参与其中。 从长期来看,AI 将带来更多就业机会,关键在于 将其视为创造岗位的平台 。人类发展的核心在于适应能力,能够率先将 AI 融入工作的群体,将在这一轮变革中受益最大。“总体而言,我相信最终就业机会会增加,这场工业革命 结束时的就业人数将高于开始时 ,就像历史上的工业革命一样。” 为支撑这一趋势,英伟达及全球企业正持续开发新的 AI 应用场景。从早期较为基础的技术,到生成式 AI 带来的快速变化,再到当前受到关注的 AI 智能体,围绕企业需求的生态体系正在形成。 与此同时,AI 也引发争议。以 DLSS 5 为例,这项技术旨在通过 AI 提升游戏画面,发布后引发广泛讨论,一些厂商表态支持,但也有创作者担心其影响原有艺术风格。据IT之家了解,英伟达对此回应称,该技术会尊重创作者的原始意图。

linux.do · 2026-04-17 17:47:11+08:00 · tech

抽奖主题: [gpt team 车位4] 奖品详情: gpt team 车位4 活动时间: 开始时间:发帖时间 截止时间:今天18点 参与方式: 在本帖下回复任意内容 抽奖规则: 每位用户仅允许参与一次。 使用 官方抽奖工具 随机抽取中奖者。 注意事项: 本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公正性。 中奖者将在活动结束后12小时内在本帖公布,并通过私信通知领奖方式。 所有规则及抽奖结果由活动发起人和论坛 管理团队 最终解释。 期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。 34 个帖子 - 29 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-04-17 16:34:25+08:00 · tech

上午出门诊,有一个患者半年前体检发现甲状腺左叶单发0.7cm C-TIRADs 4B结节,我院体检中心告知3个月后复查,患者比较忙,就今天做了复查(6个月了),双叶共5枚1.0cm 4B-5类结节(恶性概率极高,肿瘤病灶极多),双侧颈部多发可疑淋巴结(彻底改变手术范围)。 患者说:我看抖音的科普,说这类结节哪怕是肿瘤也没事,所以没在意啊。 科普有错吗?没错。但一定记得下方还有一行小字,仅供参考,实际以线下就诊为主。 如果半年前把超声喂给AI看会怎么样?大概率也没事,输出的内容仍然最后会带上:个体有差异,请线下咨询医生,AI存在生成错误。 思考: 大家反复提到的是医疗是一个高度信息壁垒、信息差极大的行业,科普也不停的希望把复杂的问题简单讲给大家,但人本身就很复杂,这些简化的科普和信息就和蒸馏过的小模型一样,能用吗?可以。笨吗?超级笨。 如果我们今天把检查(已脱敏,单纯描述情况和数据)输入到AI里面会如何?至少目前看来,和和稀泥的没啥区别,这么多个高风险结节,竟然很少提及multi-foci的问题,让我很惊讶。 这些大模型真的有我们想的那么美丽吗?我们也经历过心肌干细胞造假的揭露,甚至同济这两天的nature造假也还在查,科研圈这些人能干出来的事情,资本能做出来并不奇怪。或许大模型在疾病诊治方面的许多数据,水分还是太大。 或者LLM做一个初步的分诊是很好的,辅助医生拓宽思路也是很好的,但对患者真的有很大意义吗?至少目前我看见的,多数还是和AI聊天能让患者更加获得情绪价值。 至于人,铺天盖地的医学专业遇冷和新规的出现,让我想到十几年前的课堂里老师的问题 “等我老了,还能找谁看病”,我可以现在开始问这个问题了。。。 会不会最后人和AI都在看病上一败涂地。 10 个帖子 - 6 位参与者 阅读完整话题