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。
2022年，AI大牛Ilya Sutskever曾预测：「随着时间推移，人类预期和AI实际表现差异可能会缩小」。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。
2020 年，谷歌发表了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了其设计芯片布局的新型强化学习方法。后来在 2021 年，谷歌又发表在 Nature 上并开源了出来。
谷歌的AlphaChip，几小时内就能设计出芯片布局，直接碾压人类专家！这种超人芯片布局，已经应用在TPU、CPU在内的全球硬件中。人类设计芯片的方式，已被AI彻底改变。
“通用人工智能（AGI）的设计和开发，需要进行根本性改变。” 人工智能（AI）模型的参数规模越大，生成的答案就越准确？就更加可信？ 还真不一定！
取代现有计算架构。 人工智能（AI）硬件有望彻底被颠覆，在计算速度和能效方面实现前所未有的改进。
除了蛋白质设计和药物发现，Nature上最近刊登的一篇论文又解锁了AlphaFold这类生物大模型的新用途——揭示生物的亲缘关系和进化史。
前些天，OpenAI 发布了 ο1 系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于 OpenAI 不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给 o1-preview 发送 30 条消息，给 o1-mini 发送 50 条消息。
AI 工具的强大功能，令人难以置信。但如果你试图打开引擎盖并了解它们在做什么，你通常会一无所获。AI 常常被视为「黑匣子」。
