眼前的挑战,或许险如珠穆朗玛。但多年以后你会明白这不过是生命中众多起落的丘陵之一。

标签:AI

都2026年了,全世界最会搞钱的这群大聪明为什开始狂搞自媒体?
信息大爆炸

都2026年了,全世界最会搞钱的这群大聪明为什开始狂搞自媒体?

来源:不懂经公众号 爱 好奇 5个月前(11-10) 503浏览 0评论

在人类权力的演进史上,有过三次关于“存在”定义的重大相变。 第一次发生在16世纪。西班牙国王菲利二世,这位曾经统治半个地球的海上霸主,有一句挂在嘴边的名言:“任何人或物,只要没有被文献记录下来,就相当于不存在。” 为了维持帝国的运转,他建立了一个庞大...

大问题:如何让AI具有意识?
好奇一下

大问题:如何让AI具有意识?

来源:大问题Dialectic公众号 爱 好奇 6个月前(10-25) 539浏览 0评论

本期要探讨的大问题是:如何让AI具有意识? 别以为这个选题是个科幻选题,这还的确是个科学选题。现在在学术界,确实有门学科叫做机器意识(Machine Consciousness),就是来研究怎么样让机器有意识的。现代人工智能发展的一个底层的动力或者目...

AI的三大流派:符号主义、连接主义与行为主义
好奇一下

AI的三大流派:符号主义、连接主义与行为主义

来源:AI数据胡公众号 爱 好奇 6个月前(10-15) 831浏览 0评论

如果把人工智能的研究比作一场探寻“智慧”源泉的远征,那么在这条漫长的道路上,先后出现了三条风格迥异的探索路径。它们代表着人类对“智能”本质的不同理解,也深刻地塑造了今天AI发展的面貌。 这就是我们今天要谈的——人工智能的三大流派:符号主义、连接主义和...

写在GPT-5风波之后:为什么AI的智商和情商不可兼得?
信息大爆炸

写在GPT-5风波之后:为什么AI的智商和情商不可兼得?

来源:数字生命卡兹克公众号 爱 好奇 8个月前(08-17) 469浏览 0评论

GPT-5和“还我GPT-4o”的风波,闹得沸沸扬扬。 今天,奥特曼还有一次认怂了,不仅调了UI,还把o3这些老模型还了回来。 这些其实都是产品层面的,但是我自己的心中,其实一直好奇另一个问题。 为什么GPT-5在变可靠幻觉率变得极低了之后,他的情商...

通用人工智能何时到来?
科技大爆炸

通用人工智能何时到来?

来源:腾讯研究院公众号 爱 好奇 10个月前(06-30) 477浏览 0评论

闫德利 腾讯研究院资深专家 一、AI已在诸多任务领域超越人类 AI发展日新月异,在许多任务上已经陆续超越人类基线水平。如2015年图像分类,2018年中等水平阅读理解,2020年视觉推理、英语语言理解,2023年多任务语言理解、竞赛级数学,2024年...

“AI教父”辛顿最新专访:没有什么人类的能力是AI不能复制的
信息大爆炸

“AI教父”辛顿最新专访:没有什么人类的能力是AI不能复制的

来源:腾讯科技公众号 爱 好奇 11个月前(06-05) 457浏览 0评论

被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿于近日接受了调查记者盖昂·埃斯皮纳的远程专访。 他称,AI正在以前所未有的速度演化:变得更聪明、更少犯错,甚至具备了情感和意识。他警告,AI不仅可能具备喜怒哀乐等情绪,还已经学会了欺骗。辛顿大胆预测,AI完全失控的概率...

物理直觉不再是人类专属?LeCun等新研究揭示AI可如何涌现出此能力
科技大爆炸

物理直觉不再是人类专属?LeCun等新研究揭示AI可如何涌现出此能力

来源:机器之心公众号 爱 好奇 1年前(2025-02-23) 667浏览 0评论

机器之心报道 编辑:Panda、张倩 在当今的 AI 领域,图灵奖得主 Yann LeCun 算是一个另类。即便眼见着自回归 LLM 的能力越来越强大,能解决的任务也越来越多,他也依然坚持自己的看法:自回归 LLM 没有光明的未来。 在近期的一次演讲...

李飞飞:语言之外,另一半的智能还有待实现
科技大爆炸

李飞飞:语言之外,另一半的智能还有待实现

来源:机器之心公众号 爱 好奇 1年前(2025-01-24) 932浏览 0评论

「语言是人类的语言,而 3D 是自然的语言。」 「除了语言,我们还有另外一半智能,这部分非常深刻,就是我们做事的能力。」 「在 AI 之间加一个 G 以强调其通用性,我是尊重这个想法的。从制造能够思考和帮助人们做出决策的机器的角度来看,AI 或 AG...

“地球是不是平的?”清华团队揭示GPT等大模型面对“认知冲突”的不足
科技大爆炸

“地球是不是平的?”清华团队揭示GPT等大模型面对“认知冲突”的不足

来源:DeepTech深科技公众号 爱 好奇 1年前(2025-01-13) 920浏览 0评论

人们对以 GPT 为代表的自回归大模型的“幻觉”问题认识已久。图灵奖得主、Meta 首席科学家杨立昆(Yann LeCun)就曾公开对大模型的发展提出质疑。 他指出一个根本性问题:自回归模型的错误概率会随着输出长度的增加而指数叠加,从而导致模型的幻觉...

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