“远程花园”（The Telegarden）由肯·戈德堡（Ken Goldberg）和约瑟夫·桑塔罗马纳（Joseph Santarromana）于 1995 年推出，是一项连接物理与虚拟世界的先锋艺术装置。该项目最初在南加州大学举办，后移至奥地利林茨的电子艺术中心（Ars Electronica Center）。它允许互联网用户通过工业机械臂远程与一个真实的生态花园互动。
用户登录后，可以种植、浇灌并监测幼苗，通过数字界面共同培育自然，从而建立起一个协作社区。该项目被广泛视为社会生态学以及虚拟社区“养育与维护”的深刻隐喻。在为期九年的运行期间，它吸引了数千名参与者进行共享式的自我管理实践，有力地证明了技术如何促进全球协作。尽管该项目已于 2004 年退役，但“远程花园”仍是媒体艺术的里程碑式作品，因其在社会学层面的影响，以及能够通过电脑屏幕唤起如同禅修般的耐心与对自然呵护的独特能力，而受到广泛研究。
《日经亚洲》近期的一项调查指出，五大美国科技巨头——Alphabet、微软、亚马逊、Meta 和甲骨文——正通过表外安排隐藏约 1.65 万亿美元的债务。这些公司利用法律上独立的子公司和特殊目的实体为大规模人工智能数据中心建设提供资金，其手法与安然公司（Enron）倒闭前使用的会计策略如出一辙。 专家警告称，这种激进的债务积累，加上人工智能巨额投资与微薄利润之间的巨大差距，预示着人工智能泡沫即将破裂。为了维持快速扩张，这些公司依赖于高额支出和增发股票，这导致了股权稀释并可能削弱投资者信心。随着这些公司准备发布最新季度财报，批评人士指出，它们的财务状况可能远比官方声明显示的更加脆弱。如果行业无法产生足够的市场需求来支撑这些高昂的资本支出，该领域可能面临严重的崩盘。
天文学家利用欧洲南方天文台的甚大望远镜（VLT），在 CD-35 2722 系统中发现了首个可能的“系外卫星”（或称系外月球）。 与太阳系中的传统卫星不同，该天体环绕着一颗褐矮星（一种亚恒星天体）运行，而这颗褐矮星本身又绕着一颗恒星运行。该天体的质量约为木星质量，这使行星与卫星的标准定义变得复杂。由于该系统模糊了恒星、行星和卫星之间的界限，研究人员在对其进行分类时遇到了困难，但这一发现仍是搜寻太阳系外卫星领域的一项突破。 由凯文·霍伊（Kevin Hoy）和爱丽丝·祖洛（Alice Zurlo）领导的研究团队通过观测褐矮星运动中的微小摆动，利用径向速度法探测到了该天体。这一发现发表在《自然》杂志上，为长期以来寻找的这一现象提供了重要证据。研究人员认为，研究此类独特的系统将为理解行星形成的多样性提供重要见解。未来，随着即将投入使用的极大望远镜（ELT）进行观测，预计将能探测到更小的系外卫星，这将促使我们重新审视在多样化的宇宙环境中如何界定行星天体。
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Pangram 是一款新型人工智能检测工具，声称其误报率极低，仅为万分之一。尽管有怀疑者担忧该工具是通过“死记硬背”训练数据来实现这种准确性的，但本文作者进行了一项严谨的实验来验证这一理论。 通过对 45 本未经数字化的冷门书籍进行数字化扫描，作者确保了这些内容未包含在工具的训练集中，以此考察 Pangram 如何分类人类撰写的文本。结果显示，Pangram 准确地识别出绝大部分内容为人类所写。有趣的是，其中被标记为“AI”的少数片段，实际上是由 OCR 幻觉（即文本转换软件引入的 AI 生成错误）引起的，这证明了 Pangram 成功识别出了这些文件中存在的机器生成文本。 这些结果表明，Pangram 并非仅仅是在记忆训练数据，而是真正能够检测出 AI 模式。然而，作者强调 Pangram 并非万无一失，仍应始终结合人工审查来使用。总之，该实验证明了 Pangram 是一款实用且可靠的工具，但用户在使用时仍需对源材料以及流程中可能出现的 AI 辅助错误保持警惕。
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**TTT3R** 是一个通过为 CUT3R 模型引入简单的测试时训练（Test-Time Training）状态更新规则，从而提升 3D 重建长度泛化能力的框架。该方法将 3D 重建视为一项测试时训练任务，从而在不同输入序列上实现更好的性能。 **主要特性包括：** * **增强的泛化能力：** 针对多视图重建中的长距离一致性进行了优化。 * **易于使用：** 支持对视频或图像文件夹进行推理，并提供可自定义的重置和采样间隔。 * **实现：** 基于 CUT3R 架构构建，包含预训练权重（4-64 个视图），并利用了优化的 CUDA 内核进行 RoPE 位置编码。 **入门指南：** 1. **克隆与配置：** 克隆存储库，并使用提供的 Conda 和 pip 依赖项配置环境。 2. **配置内核：** 在 `src/croco/models/curope` 目录下构建所需的 RoPE CUDA 内核。 3. **下载权重：** 获取提供的 `cut3r_512_dpt_4_64.pth` 模型检查点。 4. **推理：** 运行 `demo.py` 脚本，指定模型路径、序列输入和更新参数，即可通过 Viser 可视化 3D 输出结果。 有关完整的技术细节，请参阅该项目的[官方 GitHub 存储库](https://github.com/Inception3D/TTT3R)。
Google 发布了 **AI & Economy ATLAS (v1.0)**。这是一项基于实证的综合研究，通过分析 1500 万次去标识化的人机交互，旨在了解人工智能如何重塑全球经济。该报告调研了 150 个国家的 800 种职业，为 AI 在现实世界中的应用提供了关键洞察： * **应用广泛但程度较浅**：虽然 68% 的职业都在使用 AI，但通常仅应用于这些岗位中 21% 的任务。 * **协作重于自动化**：大多数职场交互侧重于辅助（如创意构思和策略制定），而非全任务自动化，后者占比不到 10%。 * **不仅限于白领工作**：体力劳动者和技术人员正越来越多地使用 AI 进行实时诊断和故障排除，且经常使用多模态工具。 * **高频的非工作支持**：超过 86% 的 AI 交互发生在工作之外，用于协助用户处理行政和家务琐事，而这些通常不在传统的经济指标统计范围内。 * **全球扩散**：尽管 AI 的使用率通常与国家财富水平挂钩，可能导致潜在的数字鸿沟，但许多中等收入国家正在以惊人的速度采用 AI。 Google 希望利用这些数据，为全社会共同努力推动 AI 融入日常生活与经济体系提供参考。
下期调查：全食超市（Whole Foods）变差是故意的 1980年，它在奥斯汀只是一家门店。次年春天，一场洪水将其冲毁，顾客和无偿工作的员工带着拖把赶来，让它重获新生。创始人花费数十年将那天的经历转化为一种经营哲学：照顾好你的员工和社区，利润自会随之而来。后来，亚马逊以 137 亿美元将其收购，将采购权收归总部，并开始对所有 510 家门店进行工会化风险评分。 完整分析报告将于 6 月 24 日（周三）发布。订阅即可直接接收至您的收件箱。
Framework Desktop 将大型电脑微缩化。在 4.5 升的体积内，具备强大的游戏性能、重负载 AI 计算能力，并兼容标准电脑硬件。