AI在科技界的发展类似于一场“卖拐”行为，需回归到现实场景中去感受新技术的实际应用。 • ???? 元宇宙、AI发布会等科技狂欢背后的思考模式和现实应用之间的落差 • ???? AI产品需要以角色为中心，寻找智能的价值密度，避免“似懂非懂”的迷信现象 • ???? AI发展需要结合自下而上的实践和自上而下的战略思考，重点在于角色重组和感受落地化
有大视角，才不会被细节迷惑。
Meta AI的NLLB-200登上Nature，「不让任何一门语言掉队」，能翻译200种语言的大模型获得Nature社论的盛赞——复兴了濒临灭绝的语言，但是Nature研究人员也郑重提醒Meta，必须将使用这些语言的社区也纳入进来，才会真正减缓语言的消亡。
Devv AI 是一款专为程序员朋友设计的人工智能搜索引擎，可为与编程相关的查询提供快速、准确的结果。
训练数据的数量和质量，对LLM性能的重要性已经是不言自明的事实。然而，Epoch AI近期的一篇论文却给正在疯狂扩展的AI模型们泼了冷水，他们预测，互联网上可用的人类文本数据将在四年后，即2028年耗尽。
这几天，最新发布的Stable Diffusion 3和Luma AI的视频生成模型Dream Machine相继发布，但这两个模型却用非常独特的方式震撼到了网友们。Dream Machine加上二创脑洞成为快乐源泉，SD3输出的诡异图片却散发着浓浓的「黑色幽默」。
Copilot GPTs 下月停服，Recall AI 功能也被推迟发布，微软这是啥情况？
发布不到2天，那个号称“下一代”文生视频的Dream Machine（来自Luma AI），大大大大翻车。
本文编译自播客 20VC，Harry Stebbings 与 Matt Lerner 谈论了 AI 时代中初创企业的最佳增长方法论。
如果考试题太简单，学渣也能拿一百昏。在 AI 圈，我们应该拿怎样的「试卷」来检验一直处于流量 C 位的大模型的真实水平？是高考题吗？当然不是！
