AGI 时代的智能诅咒
AGI 时代的智能诅咒经济学研究指出，依赖出售石油等自然资源获得收入而非公民税收的国家，会受到资源诅咒的影响，结果是权贵们攫取了大量财富，却停止了对普通人的投资。当 AGI 实现后，人类是否会面临类似的“智能诅咒”？
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6737 点击 2025-01-20 10:07
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经济学研究指出，依赖出售石油等自然资源获得收入而非公民税收的国家，会受到资源诅咒的影响，结果是权贵们攫取了大量财富，却停止了对普通人的投资。当 AGI 实现后，人类是否会面临类似的“智能诅咒”？
本期《智者访谈》邀请到著名开源语音识别项目 Kaldi 的创始人、小米集团语音首席科学家 Daniel Povey 博士。作为推动全球智能语音处理产业化的关键人物，他见证了语音识别技术从实验室走向大规模应用的全过程。十多年前，他在微软研究院的实习生，如今已成为 Google Gemini 等标志性项目的负责人。
2025年被很多人视为 Agent 之年，确实值得多关注。今天分享的这篇，应该是全网关于Agent话题最深入的讨论了，大概没有之一，从前沿研究、交互设计到产品落地，全文超过三万字，一篇看明白。
与 Devin 合作一个月后，这些研究者给出了不太乐观的反馈。
大型语言模型（LLMs）能够解决研究生水平的数学问题，但今天的搜索引擎却无法准确理解一个简单的三词短语。
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
划时代的突破来了！来自NYU、MIT和谷歌的顶尖研究团队联手，为扩散模型开辟了一个全新的方向——测试时计算Scaling Law。其中，谢赛宁高徒为共同一作。
降低扩散模型生成的计算成本，性能还保持在高水平！ 最新研究提出一种用于极低位差分量化的混合精度量化方法。
本文介绍了一篇由浙江大学章国锋教授和商汤科技研究团队联合撰写的论文《StarGen: A Spatiotemporal Autoregression Framework with Video Diffusion Model for Scalable and Controllable Scene Generation》。
大模型低精度训练和推理是大模型领域中的重要研究方向，旨在通过降低模型精度来减少计算和存储成本，同时保持模型的性能。因为在大模型研发成本降低上的巨大价值而受到行业广泛关注 。