谷歌数据
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谷歌数据恢复工具可搬迁iOS WhatsApp聊天记录至Android平台
近日，Google Play 商店迎来了谷歌官方的新版数据恢复工具。从描述来看，它似乎很快就支持将 iOS WhatsApp 聊天记录搬迁至 Android 平台。不过在默认情况下，Android 设备自带的谷歌数据恢复工具，是只会在配置新设备时才显示的。上周，我们在 Google Play 商店中看到了谷歌数据恢复工具的独立应用（版本号 1.0.382047834），可知其允许用户通过有线连接或云备份来恢复数据。尽管谷歌尚未分享有关 WhatsApp 跨平台聊天记录迁移功能
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谷歌数据泄露和解 谷歌因为什么事情泄露数据？
9月10日消息，据彭博社报道，谷歌律师和代表用户的律师表示，正在就此前大约50万用户数据泄露诉讼达成和解，和解相关条款正在具体拟定中。
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揭秘世界第一的谷歌数据库，7万台服务器同时运行
谷歌数据中心，无数的光纤连接着将近7万台服务器，这也是世界最大的数据库。这里的警戒级别是非常高的，只要谷歌的核心工作人员，才能到达内部。
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谷歌数据中心遭雷劈 部分数据永久丢失
来自外媒消息，日前，谷歌位于比利时的数据中心由于遭遇了4次闪电袭击，导致磁盘受损、部分数据丢失。 据悉，受影响的是谷歌的云计算平台（GCE），事后谷歌对受损磁盘进行了努力修复，但仍有不到0.05%的磁盘仍未得到修复。谷歌特别强调，即便事态...
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谷歌数据中心将全面加密：防范“棱镜门”重演
新浪科技讯北京时间9月9日早间消息，受美国国家安全局(以下简称“NSA”)数据监控丑闻的影响，谷歌已启动一项计划，将对各个数据中心之间传输的数据进行加密。《华盛顿邮报》报道称，谷歌去年就制定了这一计划。但在NSA“棱镜门”事件的影响下，谷歌
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谷歌数据中心设计的十项基本原则
Google公司的数据中心支撑着全球最大规模的搜索引擎、智能手机应用平台和云计算服务，可以说数据中心就是Google的核心引擎和竞争力。多年来Google也确实扮演着大规模Web服务数据中心技术的创始者和创新者的角色，其数据中心的基础架构设计也向走在行业前列，包括可再生能源利用、低功耗制冷、新能源利用，以及数据中心机房设计等方面。
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谷歌数据中心内部的秘密：服务器自主设计
史蒂文列维（Steven Levy）是第一位有幸进入谷歌数据中心的记者。他将自己的亲身经历娓娓道来，令读者有种身临其境的感觉。
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走进搜索巨头的大脑：谷歌数据中心探营
谷歌近日向外公开了其数据中心的样貌。下面的一组图展示了这些设施的庞大且精致的一面。科技公司通常对数据中心持保密态度，因为它们相当于这些企业的大脑。谷歌称，当用户浏览谷歌网站时，就会访问到其中一个服务器网络。以下照片摄于谷歌位于世界各地的数据中心。公司将这组照片称为“实体互联网”。
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谷歌数据：每天30亿次搜索 每秒3.4万个问题
美国研究生项目资讯网站Online Graduate Programs贴出了一张信息汇总图，对美国人的“即时性”数据进行了汇总。例如，如果谷歌提交搜索结果的时间放缓0.4秒，一天的搜索量就会减少800万次。
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谷歌数据中心未来20年将采用风能供电
据国外媒体报道，谷歌能源业务部已经与风力发电公司NextEra Energy签订了一份风能供电采购协议，在未来的20年里，谷歌的数据中心将使用NextEra供应的风能供电。
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谷歌数据：SNS仍处发展前期开心网最受关注
11月8日，通过google insights，查询关键词“SNS”在中国区域内近90天的数据变化，SNS仍处发展前期，“开心网”受关注最多。
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谷歌数据中心揭秘：全球36个美国19个
谷歌的数据中心三分庞大，它遍布于世界各地。谷歌所进行的搜索、索引、Gmail， Google Apps， Blogger， Google Reader等所有运算都由其数据中心来完成。
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谷歌AI提出MathWriting:整合人工书写和合成数据集等改变手写数学表达式识别
在线文本识别模型取得了显著进展，但数学表达识别作为更为复杂的任务仍未得到足够关注。谷歌研究团队推出了MathWriting，一个专注于在线手写数学表达的数据集，包含230k人工编写和400k合成样本，超越了类似IM2LATEX-100K的离线HME数据集。未来的研究可以专注于优化训练/验证/测试分割以及开发针对数学表达的语言模型。
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纽约时报指责OpenAI、谷歌和Meta绕过法律边界进行AI训练数据
OpenAI、谷歌和Meta被指控在训练人工智能模型时存在不当行为。纽约时报的报告指出，OpenAI使用名为Whisper的语音识别工具从YouTube视频中转录音频，并据称OpenAI员工曾讨论这一行为可能违反视频网站的规则。纽约时报的报道引起了关于AI公司训练数据的合法性和道德性的讨论，也凸显了AI行业在数据获取方面面临的挑战和争议。
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荐 谷歌发布最新「读屏」AI！PaLM 2-S自动生成数据，多项理解任务刷新SOTA
【新智元导读】谷歌在语言和声控计算机界面的漫长道路上又迈出了重要一步。最新ScreenAI视觉语言模型，能够完成各种屏幕QA问答、总结摘要等任务。谷歌研究人员表示，ScreenAI模型还需要在一些任务上进行更多研究，以缩小与GPT-4和Gemini等更大模型的差距。
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谷歌豪掷6000万美元购买Reddit 数据 用来训练AI模型
Reddit最近宣布与一家未透露的公司签署了一份价值6000万美元的合作协议，允许对Reddit用户内容进行访问以训练AI模型。揭晓这家神秘公司正是谷歌。Reddit与谷歌的合作将为AI发展和数据资源利用提供新的契机，也展现出社交媒体平台在AI时代的重要性。
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谷歌AI研究提出 SpatialVLM：一种数据合成和预训练机制，以增强视觉语言模型 VLM 空间推理能力
谷歌AI研究团队最近提出了SpatialVLM，这是一种旨在增强视觉语言模型空间推理能力的创新系统。尽管先进的模型如GPT-4V在人工智能驱动任务中取得了显著进展，但它们在空间推理方面仍存在显著局限。-SpatialVLM的开发标志着人工智能技术的重大进步。
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MIT和谷歌提出新AI框架Health-LLM:利用可穿戴传感器数据为健康预测任务调整LLM
MIT和Google的研究人员共同提出了一种名为Health-LLM的新型人工智能框架，旨在将大语言模型应用于健康预测任务，利用可穿戴传感器的数据。该框架的提出标志着健康领域在可穿戴技术和人工智能的交叉点上取得了重大突破。这为以更加可访问和可扩展的方式应用先进的医疗保健分析打开了新的可能性，从为个性化医疗的更广泛目标做出了贡献。
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谷歌取消与AI数据公司Appen的合同，曾帮助训练Bard等产品
谷歌公司宣布终止与澳大利亚数据公司Appen的合同，后者曾为Bard、Search等谷歌产品提供大型语言模型AI的训练。这一决定是谷歌为评估和调整其在Alphabet旗下众多供应商伙伴关系的持续努力的一部分，以确保其供应商运营的最大效率。这一事件凸显了AI行业内对于人工工作者薪资和工作条件的关切，以及与之相关的道德和社会问题。
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谷歌Bard「破防」，用自然语言破解，提示注入引起数据泄漏风险
操控Bard的秘密:运用一种叫提示注入的技术，黑客可以只使用自然语言破解人工智能系统。大型语言模型在生成文本时非常依赖提示词。这可能是已经采取了一些过滤措施，以防止将数据插入到URL中。
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谷歌Bard遭遇提示注入攻击 或存在数据泄漏风险
谷歌Bard面临的安全挑战引发关注。黑客采用提示注入技术，通过自然语言破解该人工智能系统，可能引发数据泄漏风险。这次安全漏洞揭示了Bard在处理提示注入方面的薄弱性，提醒人们对人工智能系统的安全性保持警惕。
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谷歌研究:通过对抗性数据生成和多元评估应对GenAI的道德和安全风险
谷歌研究团队在人工智能领域持续推动着对生成式AI安全的研究，以应对其在虚假信息、偏见和安全性方面带来的挑战。作为谷歌研究的一部分，负责构建负责任的AI和数据系统的ResponsibleAIandHuman-CenteredTechnology团队旨在通过文化感知研究的视角推进负责任的人本AI的理论和实践，以满足今天数十亿用户的需求，并为更好的AI未来铺平道路。对抗性测试和红队行动是安全策略的重要组成部分，全面进行它们对应对快速创新的要求，不断挑战自己，与内部伙伴、多元用户社区以及其他行业专家合作，发现“未知的未知”。
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谷歌DeepMind研究：Transformer模型无法超越训练数据进行泛化
谷歌DeepMind的研究人员进行了实验，旨在探讨Transformer模型是否能够在超出预训练数据范围之外泛化出新的认知和能力。他们的研究发现，几乎不可能要求模型在超出预训练数据范围之外解决新问题。这对于机器学习和人工智能领域的研究和发展具有重要意义。
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拒绝数据泄露！谷歌开发安卓原生维修模式：所有厂商都能用
手机出故障需要维修，不管是名人还是普通人都有可能遇到这个问题，但因为修手机导致照片视频等隐私泄露的新闻也是屡见不鲜。据外媒gsmarena最新的报道，为了解决这一问题，谷歌目前正在开发安卓原生的维修模式。由于华为、小米、三星以及OV等厂商都早已经推出了维修模式，因此厂商可以自由选择，但是对于那些尚未开发此模式的厂商来说无疑是一个好消息。
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荐 7.7亿参数，超越5400亿PaLM！UW谷歌提出「分步蒸馏」，只需80%训练数据｜ACL 2023
【新智元导读】LLM不实用，小模型蒸馏才是「现实」的大模型应用路线，全面领先微调技术!土豪请无视。在ANLI上，使用770MT5模型超越了540BPaLM的性能，只使用了完整数据集的80%并且可以观察到，即使使用100%的完整数据集，标准微调也无法赶上PaLM的性能，表明分步蒸馏可以同时减少模型尺寸和训练数据量实现超越LLM的性能。
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Secoda获得1400万美元融资，将基于AI的谷歌式搜索引入企业数据
加拿大Secoda公司日前宣布成功完成一轮1400万美元的融资，旨在将人工智能技术引入企业数据搜索与管理领域。这家总部位于多伦多的公司计划利用这一资本来进一步发展其AI解决方案，使任何企业用户，无论其技术背景如何，都可以轻松地搜索、理解和利用公司数据，就像在Google上查找信息一样简单。在集成方面，该数据搜索工具目前支持36个流行的数据仓库、业务智能工具和生产力平台，包括Snowflake、dbt和Looker等。
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荐 数据标注员什么时候会被AI替代？谷歌：现在就行
似乎自ChatGPT进入大众视野起，需要依靠人工进行数据标注，就成为人们对大语言模型根深蒂固的印象之一。从两个以上大模型针对同一个问题给出的不同回答里，找到当中的语病、逻辑和事实错误，标记不同的错误类型，再对这些回答按照质量分别进行打分等，这些都是大模型数据标注员要干的事情。人工标注对于泛化仍然极其重要RLHFRLAIF混合方法比任何单一方法都要好。
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谷歌和OpenAI呼吁修改版权法以获取AI训练数据
本文概要:1.Google和OpenAI利用他们的机器人从互联网上收集数据，但最近的版权法对他们的数据抓取工作提出了障碍。2.AI模型需要人类生成的内容来提高，但公司应该支付还是从互联网获取这些内容是一个问题。OpenAI还与美联社合作，以获取实时数据进行未来的模型训练，并寻求避免法律纠纷并补偿创作者。
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模型越大越爱拍马屁，谷歌大神Quoc Le团队新作：用简单合成数据微调即可解决
除了胡说八道，大模型也喜欢拍马屁。譬如“老婆说的都对”就是最经典的例子。通讯作者为谷歌大神QuocV.Le，吴恩达的学生，GoogleBrain的创立者之一，也是谷歌AutoML项目的幕后英雄之一。
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谷歌团队推出大型多模态生成模型 可处理多模态生物医学数据
尽管人工智能系统取得了重大进展，但大多数现有的最先进系统都是单模态单任务系统，这对开发医疗人工智能系统提出了挑战，因为医疗任务本质上是多模态且模式丰富涵盖文本、成像、基因组学等。为了弥补这一差距，在一篇新论文《TowardsGeneralistBiomedicalAI》中，来自GoogleResearch和GoogleDeepMind的研究团队提出了Med-PaLMMultimodal，这是一种大型多模态生成模型，可以处理多模态�
