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2024年4月28日 · 其中，真我GT5 Pro搭载行业唯一8G3+IMX890长焦组合，打破行业过去以单一赛道定义旗舰的潜规则，让性能影像不必二选一；真我12 Pro+首次将潜望长焦带 ...
2024年4月28日 · 4 月 25 日，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在斯坦福进行了一次闭门演讲，谈论了人工智能的发展与对社会的影响。 斯坦福大学 CS 系的 Wanrong He 在「x」上总结了 Altman 的演讲： 在 linkedin 上，Wanrong He 进一步陈列了关键要点： AI 发展的快速步伐. GPT—4 之后的下一个 AI 模型将更加强大，这表明该领域的发展速度非常快。 虽然复制 GPT-4 等现有模型相对简单，但真正的创新在于定义 AI 能力的下一个范式转变。 Sam 将 AI 的潜力与 iPhone 对移动计算的变革性影响相提并论。 探索通往 AGI 的道路. OpenAI 的使命是实现 AGI。 开源 AI 可能不是实现这一目标的最佳方法。
2021年2月13日 · 这档节目是英国政府和 BBC 共同发起的「计算机素养项目（Computer Literacy Project）」的一部分，它们担心英国对当时正在美国发生的个人计算革命毫无警觉和准备。 不同于大多数电视节目，BBC 希望在节目中配备一台计算机，该计算机将用于解释基本的计算概念并教授一些 BASIC 编程。 这些计算概念包括图形和声音、连接到图文网络的能力、语音合成乃至一些基础的人工智能。 也因此，该节目所需的计算机必须相当好才行，以致于市面上根本就没有能实现 BBC 的愿望的产品，无法满足制片人的要求。 因此，BBC 向英国计算机产业界发出了呼吁。 当时主导英国计算机产业的公司是 Sinclair——一家靠计算器和小型电视机发家的公司。
2024年5月25日 · 尽管可以采用 KV 缓存等技术提高推理效率，但 Transformer 对于低资源领域来说仍然非常昂贵，原因在于：（1）随 token 数量线性增加的内存，以及（2）缓存所有先前的 token 到模型中。 在具有长上下文（即大量 token）的环境中，这一问题对 Transformer 推理的影响更大。 为了解决这个问题，加拿大皇家银行 AI 研究所 Borealis AI、蒙特利尔大学的研究者在论文《Attention as an RNN 》中给出了解决方案。 值得一提的是，我们发现图灵奖得主 Yoshua Bengio 出现在作者一栏里。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.13956. 论文标题：Attention as an RNN.
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2024年5月23日 · 近日，发表在 Nature Human Behavior 上的一项新研究发现，一些大型语言模型在执行被称为“心智理论”的任务时，表现与人类一样好，在某些情况下甚至超越了人类。 这并不意味着人工智能系统实际上能够读懂我们的感受，但它确实表明在评估心理学家认为的人类独有能力的实验中，这些模型表现得越来越好。 为了更好地了解大型语言模型在这些任务中如何成功和失败以及背后的原理，研究人员希望沿用他们用来测试人类心智理论的相同系统性方法。 理论上，人工智能模型越善于模仿人类，它们在与我们的互动中就越有用和富有同情心。 OpenAI 和谷歌最近都宣布了超级人工智能助手。 GPT-4o 和 Astra 的设计目的是提供比其之前版本更流畅、更自然的反馈。
5 天前 · （1）学习数据分布。 GPT通过训练，将全世界的知识压缩到万亿神经网络参数中 （参数量：GPT3达1750亿，GPT4估计约100万亿） ； （2）生成。 即基于上一步学习到的数据分布进行 采样 ，生成新的数据。 生成的过程则非常类似于系统1的直觉，毫不费力，快速而准确。 机器学习的模型使用分为 训练和推理 两个阶段，训练模型的过程类似于我们人类学习的过程比较费力，而推理阶段，只是使用训练好的模型参数进行计算，时间更短，有点类似于人的直觉。 GPT使用了混合专家（Mixture of Experts， MoEs）模型， 在相同模型参数量的情况下，8个专家会诊决策，进一步提升了表现，和本书的关系不太大，先不赘述。
