一文盘点“最新版本”Open AI核心人物
一文盘点“最新版本”Open AI核心人物Altman的超能力是找到优秀人才，然后放走他们。 2023年11月22日，OpenAI官方X账号转发Greg Brockman的帖子：“没有人才，OpenAI什么也不是。”
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Altman的超能力是找到优秀人才，然后放走他们。 2023年11月22日，OpenAI官方X账号转发Greg Brockman的帖子：“没有人才，OpenAI什么也不是。”
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
LeCun 认为，OpenAI 只发博客，相比技术论文来说，还是差的太远。
刚刚，被讨论了大半年的 SB 1047 终于迎来了大结局：加州州长 Gavin Newsom 否决了该法案。
近日，北京大学陈宝权教授在第九届计算机图形学与混合现实研讨会（GAMES 2024）上，发表了题为《从图形计算到世界模型》的主旨报告，分享了他从图形仿真角度对世界模型的思考。本文是对陈教授报告的完整整理，以供大家学习。
Builders 是由 @Magineer、@有新Newin 以及 @深思SenseAI 联合推出的人物专栏，旨在发现与分享更多的优秀出海创业团队与独立开发者，我们将定期邀请生态范围内的创始人与团队展开对话。
曾几何时，LLM还是憨憨的。 脑子里的知识比较混乱，同时上下文窗口长度也有限。 检索增强生成（RAG）的出现在很大程度上提升了模型的性能。
重磅！ 今天凌晨，美加州州长Gavin Newsom正式宣告：否决SB-1047法案！
AI泛滥成灾的时代，真假孰能分辨？ 最近，国外一位专业律师Jay Shooster自曝，自己的父亲陷入了一场巨大的AI骗局。
中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。
靠fork开源代码拿下YC50万美元（约350万人民币）融资？？ 自称“开源版Curesor”的AI编程项目PearAI，才官宣就争议四起。
OpenAI产品的吸引力在于便利、价格和性能之间的某个最佳平衡点。
今天的销售比几年前困难得多。感觉软件市场在萎缩，而每个人都在争相购买生成式人工智能。发生了什么变化，您如何才能获得优势？
大神卡帕西墙裂推荐！ 甚至预言这个AI应用，有可能开启「和ChatGPT一样大的机会」。 它就是来自谷歌的实验性AI产品，Notebook LM，背后由谷歌现在最强大的模型Gemini 1.5 Pro提供支持。
上周我见到 Mariam Naficy 时，她迫不及待地想给我展示她的新珠宝。她自己设计了她戴的耳环，还有她的手链，以及为了保险起见的戒指。
随着生成式AI的火速发展，AI应用开始与各种信息设备“嫁接”，AI手机、AI PC，甚至AI汽车都变得越发司空见惯。
人工智能的能力会在未来几年内得到显著提升
是谁出的题这么的难，到处全都是正确答案。
一种更自然、更灵动、更人性化的 AI 打开方式
阿里巴巴全球数学竞赛，已经举办了六年。 在今年三月，组委会宣布了一件振奋人心的事情—— “不论碳基和硅基”，今年首次开辟了 AI 赛道。
2024年9月25日，Meta发布了Orion眼镜，这个日子在科技产品交互史上来说，可能与GPT3发布那天在AI发展史上的地位一样。
每年最值得关注的创业项目路演——YC Demo Day 来了。
刚开始接触 AI 的 小白总是会觉得 AI 很难学，提示词也很难，其实写提示词是有方法偷懒的——“用魔法打败魔法”。
早在20世纪90年代末期，SaaS概念就已经诞生，但直到2010年云计算被广泛采用，SaaS市场才真正开始掀起波澜。从那时起，SaaS行业经历了迅猛的发展。根据Statista的数据，预计到2027年，SaaS行业市场规模将达到3391亿美元。
谷歌Gemini7个常用功能及其适用提示语。
AI行业"微笑曲线"：硬件和应用盈利，大模型亏损。
近日，OpenAI的CTO Mira Murati宣布离职，同一天，首席研究官Bob McGrew、研究副总裁Barret Zoph也宣布离职。
艾维携LoveFrom与OpenAI合作研发AI硬件。
业内人士分析，OpenAI今年将亏损50亿美元。
AI 设计芯片的新纪元 近日，谷歌 DeepMind 在 Nature 上正式公布了其最新的芯片设计算法 AlphaChip，该方法致力于加速和优化计算机芯片的开发，已经历经多款 TPU 的产品考验，可在短短数小时内完成人类专家需要数周甚至数月的芯片布局设计。
