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谷歌发布了TimesFM，这是一个用于零样本时间序列预测的AI模型，基于1000亿个真实数据点训练，免费且开源。

Manifold Markets联合创始人预测，未来三四年内将有数百亿至万亿美元资金因Anthropic的规模而投入慈善事业。

Sierra联合创始人Bret Taylor预测，在未来3-4年内，消费者会更倾向于选择使用AI电话代理的企业，而非传统呼叫中心。

Bret Taylor, co-founder of Sierra, predicts that within 3-4 years, consumers will abandon businesses that lack AI customer service, comparing the leap from 3-year-old voice bots to modern AI agents as the difference between a horse-drawn carriage and a flying car.

预计 Mythos 明天发布的可能性为 92%，表明产品或资产即将发布。

本文探讨了Quilty，一家声称通过分析剧本预测电影成功的AI初创公司，但早期测试显示其准确性不佳，并引发了行业质疑。

本文利用NOAA国家水模型模拟，评估了仅编码器Transformer和LSTM模型在无资料流域中的径流预测能力。结果显示，LSTM的表现优于Transformer，并且加入下游信息显著提升了两种架构的预测技能。

专家估计，到2050年实现AGI的概率为50%，到2060年代中期为75%，到2090年为95%。

黄仁勋认为，Dario Amodei关于到2030年AI收入将达到1万亿美元的预测过于保守，他认为实际数字会高得多。

英伟达CEO黄仁勋认为，Anthropic CEO Dario Amodei关于2030年全球AI收入达到1万亿美元的预测过于保守，并表示实际数字将远超此值。

作者预测OpenAI将在三年内推出一款严肃的人形机器人，并将一条招聘信息视为从AI软件向实体机器人领域重大转变的开端。

Riley Brown推测Codex将成为一个完整的浏览器，使得在其中使用像Canva这样的创意工具成为可能，并预测这将是六个月后人们工作的主要方式。

谷歌即将在搜索中推出的'AI Mode'预计到2026年将彻底改变SEO，可能抹杀传统关键词策略，迫使营销人员专注于上下文答案、零点击结果和第一方数据。

一个大胆预测：到2027年，AI将从面向客户的聊天机器人转向辅助员工的后端工具，从而提高效率和用户满意度。

TailedTS是一个大规模基准数据集，源自维基百科每小时页面浏览量，旨在评估重尾和非高斯条件下的时间序列模型。它包含一个周期量化框架和使用鲁棒损失函数的标准化预测基准。

Yann LeCun预测，在未来12-18个月内，将出现一种训练分层世界模型的通用方法，该方法通过视频和真实世界数据学习，帮助机器人、医疗等领域进行规划，并逐步向通用世界模型扩展。

DT-Transformer是一个基础模型，在Mass General Brigham（MGB）健康系统的11家医院中，基于170万名患者的5710万条结构化EHR记录进行训练，在896个疾病类别的下一事件预测中展现出强大的区分能力。

本文提出了一种方法，利用融合-裂变群体动力学的向量泛化来预测AI行为何时从理想转变为不良，并在多个模型和规模上进行了验证，提供了当前安全堆栈之下的实时预警信号。

PHBench 是一款预测哪些 ProductHunt 产品发布将获得 Series A 轮融资的工具。

本文提出了一种框架，利用多头 Transformer 模型提前 30 分钟预测数据中心的 SLA 违约情况，并通过将规则编码为 JSON 进行训练，无需人工标注。