至顶网CIO与CTO频道 04月02日 编译:有关COVID-19大流行的数据迅速被整合及剪辑,一众高科技厂商为业余流行病学及数据科学工作者打造了一些分析工具栈。
结果:新冠状病毒爆发的可视化极可能是史无前例的。
COVID-19爆发后不久就出现了第一个数据分析仪表板及整合工具。该仪表板(网址)由约翰·霍普金斯大学推出,目前已成为最常用的数据来源,仪表板整合了来自世界卫生组织、美国疾病预防控制中心、WHO、NHC、DXY、1point3acres、Worldometers.info、BNO、以及美国各州和国家政府卫生部门以及各地媒体报道的资料并对其进行了可视化处理。
霍普金斯大学还将数据放在GitHub上(https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19 )供有兴趣的人下载。该仪表板于1月23日推出,到目前为止关于COVID-19的数据集可以说是成了最具可视化性的数据集。COVID-19数据集来自各种不同的源,如何为分析提供干净的数据就成了各家努力的目标。
以下列出各家在这方面所做的一部分工作
·Tableau用上霍普金斯大学的数据并发布了一个启动仪表板。 Tableau的主要贡献是将数据做处理后提供各种格式以及可视化模板。
·开源数据集也派上了用场。研究人士和大西洋(The Atlantic)网站的写手利用开源软件将各种数据源汇集在一起。
·GitHub上的数据集含新冠状病毒的一系列数据集,data.world和Kaggle也拥有一些数据集,Kaggle上有比赛、预测和可视化等等。
·Reddit的 Data is Beautiful 分版是可视化业余爱好者和数据科学家聚集的地方。 我们的世界数据网站拥有强大的COVID-19研究和数据一览。
·Esri将自己的映射和地理定位专业知识用于COVID-19跟踪。
·雪花(Snowflake)是个云数据平台,上面介绍过数据服务公司Starschema 推出的一个免费数据集,目标是成为COVID-19发病率和死亡率真相单一源。该数据集加入了相关的人口密度及地理定位信息。
·IBM将 COVID-19数据整合到天气频道应用程序里,将气象数据和当地新型冠状病毒事件融合在一起。IBM子公司通过该天气频道程序可以将相关的COVID-19数据发送给每月3亿个活跃用户。IBM可视化方面的工作和谷歌及微软在这方面的努力类似,目的是将COVID-19数据推送给大众。
好文章,需要你的鼓励
本文探讨如何使用生成式AI和大语言模型作为倾听者,帮助用户表达内心想法。许多主流AI如ChatGPT、Claude等被设计成用户的"最佳伙伴",或试图提供心理健康建议,但有时用户只想要一个尊重的倾听者。文章提供了有效的提示词技巧,指导AI保持中性、尊重的态度,专注于倾听和理解,而非给出建议或判断。同时提醒用户注意隐私保护和AI的局限性。
北京大学团队开发出WoW世界模型,这是首个真正理解物理规律的AI系统。通过200万机器人互动数据训练,WoW不仅能生成逼真视频,更能理解重力、碰撞等物理定律。其创新的SOPHIA框架让AI具备自我纠错能力,在物理理解测试中达到80.16%准确率。该技术将推动智能机器人、视频制作等领域发展,为通用人工智能奠定重要基础。
人工通用智能和超级人工智能的出现,可能会创造出一种全新的外星智能形态。传统AI基于人类智能模式构建,但AGI和ASI一旦存在,可能会选择创造完全不同于人类认知方式的新型智能。这种外星人工智能既可能带来突破性进展,如找到癌症治愈方法,也可能存在未知风险。目前尚不确定这种新智能形态是否会超越人类智能,以及我们是否应该追求这一可能改变人类命运的技术突破。
香港大学和蚂蚁集团联合推出PromptCoT 2.0,这是一种让AI自动生成高质量训练题目的创新方法。通过"概念-思路-题目"的三步策略,AI能像老师备课一样先构思解题思路再出题,大幅提升了题目质量和训练效果。实验显示该方法在数学竞赛和编程任务上都取得了显著提升,为解决AI训练数据稀缺问题提供了新思路。