AI,一场科技界“卖拐”
AI,一场科技界“卖拐”AI在科技界的发展类似于一场“卖拐”行为,需回归到现实场景中去感受新技术的实际应用。 • ???? 元宇宙、AI发布会等科技狂欢背后的思考模式和现实应用之间的落差 • ???? AI产品需要以角色为中心,寻找智能的价值密度,避免“似懂非懂”的迷信现象 • ???? AI发展需要结合自下而上的实践和自上而下的战略思考,重点在于角色重组和感受落地化
AI在科技界的发展类似于一场“卖拐”行为,需回归到现实场景中去感受新技术的实际应用。 • ???? 元宇宙、AI发布会等科技狂欢背后的思考模式和现实应用之间的落差 • ???? AI产品需要以角色为中心,寻找智能的价值密度,避免“似懂非懂”的迷信现象 • ???? AI发展需要结合自下而上的实践和自上而下的战略思考,重点在于角色重组和感受落地化
Alembic首次推出用于企业数据分析和决策支持的无「幻觉」人工智能。
Build大会召开两周之后,微软更新了Phi-3系列模型的技术报告。不仅加入最新的基准测试结果,而且对小模型、高性能的实现机制做出了适当的揭示。
雷·库兹韦尔即将出版《奇点临近》的全新续作——《奇点更近》。在书中,他更加大胆地承诺,人类可以获得「永生」,库兹韦尔认为在本世纪40-50年代,人类将重建自己的身体和大脑,使其远远超出我们生物体的能力。
大语言模型提示中,竟有不少「怪癖」:重复某些内容,准确性就大大提高;人名变匿名,准确性就大大下降。最近,马里兰OpenAI等机构的30多位研究者,首次对LLM的提示技术进行了大规模系统研究,并发布75页详尽报告。
DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器(NAR)的强大算法推理能力相结合,可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。
大语言模型(LLM)的迅速发展,引发了关于如何评估其公平性和可靠性的热议。
通过算法层面的创新,未来大语言模型做数学题的水平会不断地提高。
2024 年 5 月,DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D,并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
AI 将大大提高数学研究的效率。