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2023年3月，如果你偶然进入纽约大学的某个礼堂，可能会以为自己在参加一场纯粹的神经科学会议。事实上，这是一个关于人工智能的研讨会——但你的困惑是可以理解的。演讲者们谈论“切除术”，即常见于动物模型实验中的脑损伤创建手术。他们提到“探测”，比如使用电极来获取大脑信号。他们还展示了语言分析，并引用了心理学中长期以来关于“先天还是后天”的争论。
AI产品化的答案，才是AI商业化的起点
PMF在AI时代需适应新变化，探索增长本质。
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）受到学术界和工业界的广泛关注，得益于其在各种语言生成任务上的出色表现，大语言模型推动了各种人工智能应用（例如ChatGPT、Copilot等）的发展。然而，大语言模型的落地应用受到其较大的推理开销的限制，对部署资源、用户体验、经济成本都带来了巨大挑战。
AI投资挑战大，硬件层与数据壁垒关键。
人工智能技术正在重塑高等教育，为学生和机构创造新的机会。
前段时间，随着 GPT-4o、Sora 的陆续问世，多模态模型在生成式方面取得的成绩无可否认，而人工智能的下一个革命性突破将从何处涌现，引起了大量学者和相关人士的关注。
一个常被许多领导者引用、但很可能是被杜撰出来的名言是：“外行谈战略和战术，内行谈运营。”战术视角看到的是一个个独特的难题，而运营视角看到的是组织中需要需要改变的不协调的模式。战略视角看到的是机会，运营视角则看的是挑战。
人工智能拟人化语音引发情感与道德争议。
预测未来最好的方式是创造它。