深度｜试图用AI让人人都变成珠宝设计师，领英创始人押注超千万美金的AI珠宝
深度｜试图用AI让人人都变成珠宝设计师，领英创始人押注超千万美金的AI珠宝上周我见到 Mariam Naficy 时，她迫不及待地想给我展示她的新珠宝。她自己设计了她戴的耳环，还有她的手链，以及为了保险起见的戒指。
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10315 点击 2024-09-30 13:29
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上周我见到 Mariam Naficy 时，她迫不及待地想给我展示她的新珠宝。她自己设计了她戴的耳环，还有她的手链，以及为了保险起见的戒指。
随着生成式AI的火速发展，AI应用开始与各种信息设备“嫁接”，AI手机、AI PC，甚至AI汽车都变得越发司空见惯。
是谁出的题这么的难，到处全都是正确答案。
阿里巴巴全球数学竞赛，已经举办了六年。 在今年三月，组委会宣布了一件振奋人心的事情—— “不论碳基和硅基”，今年首次开辟了 AI 赛道。
在医疗领域中，大语言模型已经有了广泛的研究。然而，这些进展主要依赖于英语的基座模型，并受制于缺乏多语言医疗专业数据的限制，导致当前的医疗大模型在处理非英语问题时效果不佳。
技术应该是大脑的插件，而不是计算机病毒。
2022年，AI大牛Ilya Sutskever曾预测：「随着时间推移，人类预期和AI实际表现差异可能会缩小」。
OpenAI CTO Mira Murati的离开，与GPT-4o、Her息息相关！ 简单来说，就是今年春天OpenAI为了大抢谷歌开发者大会的风头，紧急推出GPT-4o。
视觉数据的种类极其多样，囊括像素级别的图标到数小时的视频。现有的多模态大语言模型（MLLM）通常将视觉输入进行分辨率的标准化或进行动态切分等操作，以便视觉编码器处理。然而，这些方法对多模态理解并不理想，在处理不同长度的视觉输入时效率较低。
Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现：在持续学习环境中，标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出，这一现象的主要原因是 "可塑性损失"（Plasticity Loss）：深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时，会逐渐丧失从新数据中学习的能力。