AI大厦需要新的地基!
AI大厦需要新的地基!「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
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「Scaling Law 即将撞墙。」这一论断的一大主要依据是高质量数据不够用了
《Why We Think》。 这就是北大校友、前OpenAI华人VP翁荔所发布的最新万字长文—— 围绕“测试时计算”(Test-time Compute)和“思维链”(Chain-of-Thought,CoT),讨论了如何通过这些技术显著提升模型性能。
“这不仅仅是尴尬,这太令人心碎了。”没想到,AI圈的“瓜田”能精彩到这个地步。
AI红利已兑现,然后呢?又是一年财报季,AI毫无悬念成为互联网企业高频提及的关键词。
你有没有这样的烦恼:辛辛苦苦写完一篇公众号文章,想转发到小红书,却要再花大量时间制作3:4比例的精美图片?作为一个小红书小号拥有者(小1万粉丝呢,虽然躺在那吃灰有点可惜),我深知这种痛苦。每次想着要做几张图片就头大,甚至因此放弃了不少内容的二次分发。
现在大部分的AI工具都在推崇“一句话帮你生成xxx”,它们致力于提供快速答案、自动化任务,甚至替代人类的思考过程。然而,我们认为思考是人类最重要的权利,人类不应该把这个权利让渡给AI,因此我们开发了知己Aletheia。
硅谷终极野心:AI+机器人吞噬全球六十万亿美元工资;马斯克、盖茨、Hinton等科技大佬同声预言,白领到蓝领都将被算法与机械手臂取代。这场变革的背后,是提高生活水平的美好愿景,还是少数人掌控生产资料的逐利游戏?
这篇文章,写的我眼睛疼,真的。。。
一旦YouTub的AI广告有成效,可能很快就会在国内被复制。
在全球AI应用市场竞争日益激烈的今天,了解成功产品的内容构建策略至关重要。我最近深入研究了两个AI应用领域的出海标杆产品:Pollo.ai和Monica.im,希望通过这些成功案例,探索面向消费者(to C)的AI应用应该构建什么类型的内容,以如何何在不同内容类型上合理分配精力投入。