不“挤牙膏”也有错？浅析AI PC如今的尴尬局面
不“挤牙膏”也有错？浅析AI PC如今的尴尬局面各家新品的集中亮相，或将会让如今的AIPC变得有些尴尬。
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10421 点击 2024-05-30 10:22
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各家新品的集中亮相，或将会让如今的AIPC变得有些尴尬。
医学影像，越来越需要AI的帮助了。
多家 AI 硬件公司的产品如 Ai Pin 、Rabbit 陆续发布，AI 硬件的关注度也日益提升，而关于 Ai Pin 的争议评论，也让不少人开始对 AI 硬件的产品和商业模式进行讨论和反思。
当地时间5月26日，马斯克旗下的人工智能初创公司xAI宣布完成B轮60亿美元融资。主要的投资者包括 Valor Equity Partners、Vy Capital、Andreessen Horowitz、红杉资本等。
在大模型实际部署落地的过程中，如何赋予大模型持续学习的能力是一个至关重要的挑战。这使其能够动态适应新的任务并不断获得新的知识。大模型的持续学习主要面临两个重大挑战，分别是灾难性遗忘和知识迁移。灾难性遗忘是指模型在学习新任务时，会忘记其已掌握的旧任务。知识迁移则涉及到如何在学习新任务时有效地应用旧任务的知识来提升新任务学习的效果。
OpenAI 开始训练下一个前沿模型了。在联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 官宣离职、超级对齐团队被解散之后，OpenAI 研究的安全性一直备受质疑。
世界是变化的，分子是运动的，从预测静态单一结构走向动态构象分布是揭示蛋白质等生物分子功能的重要一步。探索蛋白质的构象分布，能帮助理解蛋白质与其他分子相互作用的生物过程；识别蛋白质表面下的潜在药物位点，描绘各个亚稳态之间的过渡路径，有助于研究人员设计出具有更强特异性和效力的目标抑制剂和治疗药物。但传统的分子动力学模拟方法昂贵且耗时，难以跨越长的时间尺度，从而观察到重要的生物过程。
这是一次「反向图灵测试」，几个全球最先进的大模型坐在一起，坐着火车唱着歌，但其中混进了人类：而 AI 的任务，是把这个人类揪出来。
斯坦福大学的研究人员研究了RAG系统与无RAG的LLM （如GPT-4）相比在回答问题方面的可靠性。研究表明，RAG系统的事实准确性取决于人工智能模型预先训练的知识强度和参考信息的正确性。
就在刚刚，一份2500页的内部文档泄露，谷歌搜索算法的内幕，让不少人大跌眼镜。