周枫:教育大模型16个月落地思考

AlphaGoZero是一个窄领域(棋类)内的自我学习(Self-Learning)人工智能,使用的根本性方法是增强学习(ReinforcementLearning),其基本学习过程与最初的AlphaGo有很大不同,初版AlphaGo是通过学习人类棋谱来提升自己,而AlphaGoZero则是直接基于围棋规则,没有任何棋谱,在大量模拟棋局中通过RL增强学习算法来提升自己,从而达到超...

伯克利具身智能图谱:深度强化学习浪尖上的中国 90 后们

具体而言,计算机系是从上层感知技术向底层逐步渗透,从AI出发,在遇到AI的局限(例如可解释性不足)时,再整合控制理论等元素;机械工程系则从底层起步向上拓展,侧重于模型基础研究和工业应用,在遇到传统技术局限时,引入AI技术进行增强。也是从2017年起,两大专业的交叉内容越来越多。随着伯克利CS系的fr...

王坚:AI,让科学发生革命的工具

互联网时代的云计算，算力硬件是CPU提供的；AI时代，算力硬件是GPU提供的。理论上，GPU能干的事情CPU都能干，本质区别在于GPU一天的算力，使用CPU可能需要1万天，在事实上就变得不可行。换言之，产生算力的来源不同，算力的大小就有质的不同。《财经智库》：其结果也不同，也就是说云计算的规模发生了巨大的变化，...

声网CEO赵斌:RTE将成为生成式AI时代AI Infra的关键部分|RTE2024...

我们对生成式AI的未来发展有两个方向性的总结:其一,向多模态深度进化。目前,文字所能提供的训练数据已基本被充分利用。语言作为声音化的文字,所提供的信息和数据空间将会被放大很多倍。同时,自然环境声音和视觉数据的获取与运用,也将为大模型提供几乎无限的数据空间,进一步满足大模型智能进化的数据需求。其二,多...

江小涓最新文章:数据、数据关系与数字时代的创新范式(1.7万字)

特别是在人工智能这类复杂信息系统领域,创新范式向以“信息生态演化方法论”和“全局模拟方法”为标志的信息学科范式变迁。虽然不同学者探索研究的角度不同、具体内容多样,但理论的推理和对实际问题的观察均表明,随着数字技术的深入发展,创新范式已经发生重要变化。以往创新范式与科学研究范式并不交叉,创新范式主要沿袭...

周鸿祎谈大模型:六大判断 四个方向 两条战线

第三,术业有专攻(www.e993.com)2024年11月13日。专业大模型不需要GPT4面面俱到的全方位能力,开源模型达到GPT3.5的能力就够用。目前,国产大模型基本都达到了这一水平。第四,企业无需从头开始训练开源的大模型,只需进行微调,不用重复发明轮子。这对企业的AI人才的要求也会相应降低。

【11.7重阳收评】 2.5万亿,资金切换快速。

4人工智能前面三个带着大家看过,今天我们看看人工智能的图:现在你们看着四个图,基本上都是过了10月8日高点的,最赚钱的方向也是集中在这四个方向,一点毛病没有。二白酒就在本周,我还在说,白酒消费因为不是资金主要进攻的方向,所以一直占不到便宜。本来这句话国庆回来后说了三周,眼看都第四周了,也没...

但斌、杨玲、李骧、孙林同台对话!全力拥抱AI,聚焦两大方向

整体来看,主要是两大方向:一是上游设备,包括芯片以及其他围绕AI的设备;二是行业垂直方向,未来在国内,尤其是制造业升级的背景下,AI和垂直领域的结合将是国内AI发展的主流方向,最好的方向还有娱乐化方向。上游的机会目前看来确定性比较强,新的AI路径也值得关注,但也需警惕风险。

历史与AI的距离|用人工智能辅助史学训练:一个高校教师的经验

作为世界古代史的学习者,我曾在2017年协助人工智能专业的室友完成相关问卷调查,她当时戏称我们俩的学科方向可能隔着“世界上最遥远的距离”,没想到七年后的今天我居然会讨论如何联系这两个看似遥远的方向。“对于历史学家来说,AI既是挑战又是机遇。一方面,AI的发展可能会改变历史学家的研究方式和角度,挑战其传统的...

凯文·凯利2024最新演讲:从四个方向理解AI

思维方式的不同,可能就构成了AI与人之间最大的不同,这并不是差错,而是特点,甚至是优势,他们可能会有创造性的思维,用完全不同于人的思维去做决策。在新经济的时代,不同的思维方式是非常重要的,如果我们要在一个互联的世界生存,可能很难出现完全不同的、跳脱于所有人的思维方式,但是AI就可以做到,它可以帮助人...