机器之心报道 作者：吴昕 基于单模态 GPT-3 的 ChatGPT 「地震」余波未平，多模态 GPT-4「海啸」又顷刻席卷朋友圈。 「这提醒我们，对人工智能的预测是非常困难的。」OpenAI CEO Sam Altman 曾在 DALL-E 2 发布后讲过这样一句话。事实证明他是对的。基于符号主义的专家系统的衰落，让人们一度认为人工智能已走到尽头，2012 年的深度学习又点燃了希望，如今它已统领 AI 领域。随着系统规模越来越大，训练时间和资金成本也在不断膨胀。就在大家担心向模型添加参数正达到边际效益递减
2019 年 8 月 29 日，世界人工智能大会 WAIC 2019 在上海世博中心举行。瑞士 USI 和 SUPSI 教授，NNAISENSE 联合创始人兼首席科学家，「LSTM 网络之父」 Jürgen Schmidhuber 也受邀出席大会。
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
作者：Shahin Khan, OrionX 翻译：GPU世界 高性能（HPC）和人工智能（AI）的结合正创建一个充满活力的新市场：“高性能人工智能”（HPAI），它正推动了AI平台和产品的发展。 经过几十年的缓慢进展，直到HPC的出现给予AI所需要的推动力。 通过超级计算技术实现，HPC技术，如深度学习，正在改变AI，使其真正用在了很多领域。 而这必要成分包括了： 由数字化流程、传感器和仪器产生的大数据 巨大的计算能力，通常以云计算的形式 具备经济价值的使用场景 HPC和人工智能的结合表示认知可
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
今天早上各个ChatGPT&AI群都在传一个消息：今天ChatGPT官方大面积封号，今天登录gpt千万别用亚洲节点！ 过了会很多人开始发自己的账号被封了： 其实这不是ChatGPT第一次对中国用户下手，早在一个月前ChatGPT就在做各种针对中国用户的限制和封禁。 当然今天这种规模算是升级了，甚至我在知乎上看到有些日本、东南亚的用户也在讨论被封号了。 很多人可能要问为什么？包括我的ChatGPT星球上也有会员在问，其实原因很简单：ChatGPT这玩意真的能提升生产力，并且用好了是数倍提升。 而美国现在和中
随着以ChatGPT为代表的生成式AI兴起，其背后以大模型为基础的人工智能成为业界投入的方向。
本周四晚，3场公开课，一！起！来！AI芯片听说很贵，可是你知道用树莓派也能玩AI吗？ 树莓派（Raspberry Pi）是为计算机编程教育设计的一种微型电脑。它是世界上最小的台式机，外形只有信用卡大小，却具有电脑的所有基本功能。 用树莓派到底能实现什么？它和商业芯片之间有多大差距？ 智能视觉监控作为公共安全监控的一个有效手段，越来越受到各方的重视。分析视频中的群体流量，尤其是大范围覆盖、多视场协同场景下的群体目标，对公共安全领域有重要意义。 计算机视觉领域又有哪些趋势和热门应用？让我们在公开课中一探究竟吧！
编者按：2023 年 8月14日，第七届GAIR全球人工智能与机器人大会在新加坡乌节大酒店正式开幕。论坛由GAIR研究院、雷峰网、世界科技出版社、科特勒咨询集团联合主办。
在刚刚落幕的2019爱奇艺世界·大会上，爱奇艺创始人CEO龚宇、爱奇艺首席技术官刘文峰等嘉宾在演讲中，多次提及人工智能等前沿技术带来的改变，创新技术成为一个非常重要的话题。
这里，我没有用"疑问"语句，而是一个非常肯定的语句。AI就是第四次工业革命，只是因为我们大部分人只是善于看到已经总结好的历史，而AI成为第四次工业革命还在进行中，此时还没有办法进行总结，所以大部分人是看不到的。
嗯，对于每个要就业的人来说，这个确实是一个很重要的问题。我们总希望找一个好的方向，然后一干一辈子。不论这个愿望是不是最终能够实现吧，至少转行的成本越低越好。
图片这是ShowMeAI周刊的第6期。聚焦AI领域本周热点，及其在各圈层泛起的涟漪；关注AI技术进步，并提供我们的商业洞察。欢迎关注与订阅！ | 👀日报&周刊合辑 图片⌛ 独立开发者案例：每周只工作4小时，独立开发者打造月入数万美金的歌词网站图片创业一定需要 007 把事件都投入到辛勤的工作中吗吗？未必哦~🌏Directlyrics 是一个歌词网站，发布十年间，每个月都能从谷歌吸引数百万访问者。网站的盈利方式是广告，平均每个月收入在4-5万美金，最高达到过10万美金。但是网站维护成本很低，只需要 Tim F
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 摘自CSDN（ID：CSDNnews）“极客头条” 【文末抽奖】 本周新闻点速览 雷军：关于口碑，我的几点体会 阿里云正在实验将千问大模型接入工业机器人 淘宝回应用户信息疑泄露：正在排查 拼多多被曝临时确定五一放假三天，员工集体退票 动视暴雪CEO：与微软的合并终将会成功 苹果软件工程师提议将 ChatGPT 技术整合到 Siri 语音助手中 iPhone15要涨价？生产成本或增长20％，台积电涨价是主因 Opera 将为生成式 AI 设计专门浏览器
作为人工智能领域顶会 NIPS（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems， 更名为 NeurIPS）的主席，Terrence Sejnowski（特伦斯 · 谢诺夫斯基）是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在 20 世纪 70 年代到 90 年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。
【新智元导读】哥伦比亚大学工程系的教授、机器创新实验室主任Hod Lipson认为，Alphago战胜人类代表了机器学习得到完美的应用，接下来人工智能和机器人领域的最大挑战是创造具有创造力的机器人，这也是通向自我意识的途径之一。 1、能介绍一下你在哥伦比亚大学创造机器实验室所做的工作吗？ 我们做的是生物驱动型的项目。我们努力从生物学中学习如何处理问题，我们关注的焦点是一般情况下，人们认为只有自然可以做到的事情。 生物驱动型的项目指的是从自然中学习，然后使用学习到的东西，尝试去解决最困难的问题。这涉及到所有
自从2006年深度学习开始展露头角，到2012年前后彻底爆发，再到现在算法已经趋于成熟（某种极限），那么有一些问题已经比较明朗了。
在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局，有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数，对于大部分公司来说，在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。
浅友们好~我是史中，我的日常生活是开撩五湖四海的科技大牛，我会尝试各种姿势，把他们的无边脑洞和温情故事讲给你听。
9月6日，知网因网络安全被网信办罚款5000万元。国家网信办根据网络安全审查结论及发现的问题和移送的线索，依法对知网（CNKI）涉嫌违法处理个人信息行为进行立案调查。经查实，知网（CNKI）主要运营主体为同方知网（北京）技术有限公司（简称：知网北京）、同方知网数字出版技术股份有限公司（简称：知网数字）、《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司三家公司，其运营的手机知网、知网阅读等14款App存在违反必要原则收集个人信息、未经同意收集个人信息、未公开或未明示收集使用规则、未提供账号注销功能、在用户注销账号后未及时删除用户个人信息等违法行为。
作为LSTM发明人、深度学习元老，Jürgen Schmidhuber于2月20日发表了一篇博文，着重介绍了近十年来基于作者研究工作最重要的开发和应用，最后对2020年代进行了展望，也提及到了数据隐私和市场。下面是本篇文章的目录：
导读：人工智能始于思想实验，深入了解AI和深度学习的历史，并了解它们为什么现在取得快速的发展。 深度学习（DL）和人工智能（AI）已经不再是科幻小说中遥不可及的目标，目前已成为了互联网和大数据等领域的
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/336671388
因为从2019年Google I/O展现的新进展来看，谷歌几乎没有新推出什么软硬一体的AI新产品，反倒是各种基于手机的AI应用解决现实挑战。
【新智元导读】几百年间，人类和工具（包括机器、AI）的关系发生了重大变化，这甚至折射在了人类的时间观上。人类从作为自己时间的完全的主人，到和工具一起共同遵照新主人——时间进度表的吩咐，再到在工业系统中彻底完成自己的历史使命，我们应如何面对这场宿命般的变革？ 工作方式会影响我们的时间观 我们把时间当成理所当然的东西。不，我不是要跟你说“活在当下“（虽然你确实该这么做）。如果你正戴着手表，看看它吧。它有秒针吗？为什么？是为了让你闯进奥运百米决赛后计时用吗？有分针吗？这个几乎肯定有。时间，对人类来说其实是个很新的
2017年，一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出世，它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型，这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚，通过并行处理的注意力机制，有效克服了长距离依赖的难题，并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能领域掀起了一场风暴，大热的ChatGPT正是基于这一架构构建的。
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2
本文学习自NVIDIA GTC演讲《Meet the future of Edge AI and Robotics:NVIDIA Jetson Orin》
近年来，边缘计算（Edge Computing）在学术界和工业界都成为了一个热门话题。
OpenAI 以比预期低得多的价格发布了 ChatGPT 和 Whisper API，部分原因是为了响应开源 LLM 和竞争对手模型的进步。ChatGPT 可通过 GPT-Turbo 以每 1k 代币 0.002 美元的价格获得，比其达芬奇模型便宜 10 倍（9 月份其价格降低了 3 倍）并且与 OpenAI 较小的居里模型的定价一致（居里估计为7-100 亿个参数对比达芬奇的 1750 亿个参数）。在我们看来，这种定价使 GPT-Turbo 在许多应用程序中都可以使用和负担得起，并且只会加速生成 AI 产品和初创公司的推出。目前尚不清楚 GPT-Turbo 是如何实现比达芬奇更低的价格的——它可以作为一个较小的模型进行训练，并且可以从修剪、稀疏性和模型蒸馏等方法中获得成本效益收益。
AI 科技评论按：平时我们的文章以新的科研成果解读为主，不过也不能忘了全球产业化环境与 AI 研究的相互影响。近期李开复发售的新书就引起了关于全球 AI 产业环境的热烈讨论。Financial Times 专栏作者 Rana Foroohar 阅读新书后也写下了他的感想。AI 科技评论编译如下，有改动。
---- 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】这次，昇思大模型平台迎来了全新升级，不仅推出了大模型产业专区，而且还开放了AI画廊社交平台，让开发者找到创作乐趣。 自2019年开始，超大规模预训练模型逐渐涌出，到2020年发展到白炽化阶段。 1750亿参数的GPT-3大模型的发布，大模型参数规模实现了从亿级到千亿级的突破。 2022年ChatGPT的横空出世再次点燃了人工智能火炬，国内外大厂开始纷纷发布自家大模型。 可以说，大模型迈出了通用人工智能的第一步，作为未来社会技术突破与变革的关键力
就在前几天，Index Ventures在其官网发布了《The AI Platform Shift》的系列文章，总共有四篇。这四篇文章是Index投研团队共同产出的关于AI方向未来趋势的洞察，分别从AI对软件价值链、新的AI原生应用类型、基础模型的发展和机器学习发展等四个角度来论述。整个系列观点十分清晰，并且结合过往的技术发展路线，推测未来AI的发展应用路径，特别适合当下发展早期，充满不确定性的时候。本文就是对这四篇文章的翻译和总结，希望可以给大家带来更多思考和帮助。
AI科技评论按，今年夏天，电影《我不是药神》引发了社会的广泛讨论，更加促进了靶向药在癌症治疗中的大范围普及，影片中的近四万元一瓶的抗癌药“格列宁”的原型“格列卫”也一时间成为大家关注的焦点，引发了众多的社会关注。
而且原版的GPT-3.5已经不见了，官方称是为了能够让AI普及到更多普通人，所以推出了新的小模型GPT-4o mini。
CPU 基准测试性能层次结构根据性能对当前和上一代英特尔和 AMD 处理器进行排名，包括所有最适合游戏的 CPU。在 CPU 排名图表和表格下方，本指南还为您提供了 CPU 基准测试的基本介绍，并包括常用 CPU 基准测试的列表。我们对 CPU 进行了超过 25 年的基准测试，因此我们在本文的第二页上保留了许多传统的历史 CPU 排名。
不列颠哥伦比亚省温哥华 / 2024 年 2 月 22 日 / VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF)（“VERSES”或“公司”）是一家开发下一代智能软件系统的认知计算公司，今天提供了研究路线图概述了衡量公司研发工作的进展和重要性的关键里程碑和基准，与传统的深度学习相比，以造福工业界、学术界和公众。
未来是有限向无限的眺望，面对未知的未来，我们像个懵懂的孩子。时代瞬息万变，5年后，手机将彻底消失吗？10年后，人类会进入“智能一切”新时代？30年后，你的生活将彻底颠覆？当一个时代大潮来临时，人们往往会低估科技进化背后的革命性和颠覆力，近日有美国科学家对未来10年的世界作出预言，绝对颠覆你的认知。
OpenAI首届开发者大会，AI圈连夜爆炸，创业公司直呼玄妙，刷爆朋友圈~~~
编者按：人工智能的蓬勃发展离不开云计算所带来的强大算力，然而随着物联网以及硬件的快速发展，边缘计算正受到越来越多的关注。未来，智能边缘计算将与智能云计算互为补充，创造一个崭新的智能新世界。本文中，微软亚洲研究院系统与网络研究组首席研究员刘云新将为大家介绍智能边缘计算的发展与最新研究方向。
我们在 3 月发布了 GPT-4 的第一个版本，并在 7 月向所有开发者正式发布了 GPT-4。今天，我们将推出该模型的下一代预览，GPT-4 涡轮增压.
100多年前，福特汽车推出的流水线是工业经济时代开启规模化生产的代表。规模化生产所带来的效率提升令人震惊。100多年后，以人工智能（AI）、机器人流程自动化（RPA）等技术的发展，使得人们对于效率的认识，又迎来了一次颠覆。
继自动驾驶（waymo）、AI（google brain）之后，谷歌前两天又孵化出一家新的前沿技术公司。
现在因为人工智能(AI)的发展，配合更高速度的集成电路，科技正在加快其发展速度。据悉，在很短的5-10年后，医疗健保、自驾汽车、教育、服务业都将面临被淘汰的危机。
这些开源项目都是在语言模型领域具有重要影响力的优秀项目。它们共同的特点是强调了对大规模语言模型进行训练和推理的高效性、灵活性和可扩展性。无论是通过提供定制化的语言模型、支持并行计算和分布式训练，还是通过优化内存管理和硬件资源利用效率来提高运算速度，这些项目都致力于使得人工智能技术更加便捷、高效地应用于各个领域。如果您正在寻找一个功能强大且易于使用的开源语言模型项目，我强烈推荐阅读此篇文章。
一直以来，大语言模型胡说八道（幻觉）的问题最让人头疼，而近日，来自谷歌DeepMind的一项研究引发网友热议：
█ 本文译自 SystemModeler (MathCore) 应用工程师 Markus Dahl 的 Wolfram 博客文章：Communication in Industry 4.0 with Wolfram SystemModeler and OPC UA 背景 伴随着工业4.0/网络实体系统的第四次工业革命即将到来，传感器和电路板比以前便宜得多。所有这些组件全部通过网络或云连接，以便能够彼此通话。这正是 OPC 统一架构(OPC UA)的应用所在。OPC UA 是工业自动化的机对机通信协
AI科技评论按，在学校教学模式中，老师扮演着重要的角色。借鉴老师与学生的师生互动模式，香港科技大学在读博士生张鹏博在他的论文A New Learning Paradigm for Random Vector Functional-Link Network: RVFL+中提出一种基于LUPI 的 random vector functional-link 网络（RVFL+），RVFL+不需要太多的计算硬件以及时间，优势明显。 在近期雷锋网 AI研习社的线上分享会上，他为我们详细解读了A New Learnin
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