谷歌AGI经济学总监最新访谈:AGI 2030降临,人类还能做些什么?
谷歌AGI经济学总监最新访谈:AGI 2030降临,人类还能做些什么?三大 AI 实验室不约而同招经济学家。DeepMind 新设的「AGI 经济学」部门给出了第一批判断,比「AI 会取代你」要深得多,也扎心得多。
搜索
三大 AI 实验室不约而同招经济学家。DeepMind 新设的「AGI 经济学」部门给出了第一批判断,比「AI 会取代你」要深得多,也扎心得多。
通才,是被低估的优势
Hunter Bown 没想到,自己会在差点因职业转型陷入困境后,被一个开源项目重新推回牌桌。
连续创业的 York 开启了又一段新征程。过去十几年里,他几乎一直在做软硬一体系统:从计算机视觉、嵌入式,到后来的机器人。他的上一个创业项目——智能购物车 Caper AI,在 2021 年被 Instacart 以 3.5 亿美元收购。
过去十年,大模型世界里很多最关键的技术路线背后,都能看到Andrew Dai的身影。从早期预训练与监督微调,到后来主流的MoE(Mixture of Experts)架构;从Google Brain最初只有几十人的研究时代,到后来支撑Gemini的大规模数据体系,这位在 Google 工作超过14年的研究科学家,几乎站在了大模型时代每一次关键转折的现场。
即将结束博士生涯的童晟邦,正站在另一个起点上。
“这是我见过最激烈的竞争之一,甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。
让 AI 来管理代码的话,每次读 500 行反而比读 1000 行更费 Token,而且人工编排流程真不如让大模型自己定,「很多的事儿,还是很反直觉的」
一周前,张小珺录了一期和姚顺宇的播客。
2026 年,「数据」正成为具身智能竞赛的新焦点,京东、百度等科技巨头纷纷入局。然而,喧嚣之中,一个根本问题悬而未决:什么样的数据,才是具身智能真正需要的?