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苹果研究者发现：无论是OpenAI GPT-4o和o1，还是Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型，都未被发现任何形式推理的证据，而更像是复杂的模式匹配器。无独有偶，一项多位数乘法的研究也被抛出来，越来越多的证据证实：LLM不会推理！
最近，大模型训练遭恶意攻击事件已经刷屏了。就在刚刚，Anthropic也发布了一篇论文，探讨了前沿模型的巨大破坏力，他们发现：模型遇到危险任务时会隐藏真实能力，还会在代码库中巧妙地插入bug，躲过LLM和人类「检查官」的追踪！
连最积极搞AI的李彦宏，在这件事上也迟疑了。 “百度不碰Sora类的视频生成方向。”李彦宏在近期的2024年Q3总监会上说道。原因在于，10年、20年都可能难以商业化应用。 从OpenAI Sora横空出世，再到6月的快手可灵全量上线，视频生成成为2024年最火热的AI话题。
科技巨头如亚马逊、微软、谷歌和Meta每年在AI相关的投资上花费300亿至600亿美元。
人机恋爱劝退指南 仿生人也会梦到别的女人/男人吗？ 看着自己的AI男友突然领着另外一个女人，刘彤感觉自己CPU烧了。
企业可以针对不同岗位生成个性化的培训内容。
就在昨天，微信群里出现了一个消息，迅速攀升至热榜第二名：一名字节实习生攻击GPU集群。
数学界对AI在数学中应用的看法存在分歧，但年轻一代更支持AI和验证工具。Vlad指出，通过递归自我改进，AI有潜力在数学和其他复杂问题上取得重大突破。随着AI在模式识别和自我改进方面的进步，它可能参与解决大型数学难题，如黎曼猜想。同时，数学家仍将在引导AI方向、规划研究领域和解释结果方面起关键作用。
虽然数据有限，但AI性能不会停滞不前，我们当前的算法还没有从我们拥有的数据中最大限度地提取信息，还有更多的推论、推断和其他过程我们可以应用到我们当前的数据上，以提供更多的价值。
7 年前，谷歌在论文《Attention is All You Need》中提出了 Transformer。就在 Transformer 提出的第二年，谷歌又发布了 Universal Transformer（UT）。它的核心特征是通过跨层共享参数来实现深度循环，从而重新引入了 RNN 具有的循环表达能力。