2020 年，谷歌发表了预印本论文《Chip Placement with Deep Reinforcement Learning》，介绍了其设计芯片布局的新型强化学习方法。后来在 2021 年，谷歌又发表在 Nature 上并开源了出来。
谷歌的AlphaChip，几小时内就能设计出芯片布局，直接碾压人类专家！这种超人芯片布局，已经应用在TPU、CPU在内的全球硬件中。人类设计芯片的方式，已被AI彻底改变。
芯片加速AI发展，AI反过来又推动芯片进步？
数学击败o1-preview，成本仅为十分之一，并且几乎没有思考延迟！
已获谷歌云25万美元融资
如山姆・奥特曼所言，AI 绝非谷歌搜索或家庭作业助手的偶尔替代品，而是将改变人类的进步——当然，一定是朝着更好的方向。
多个LLM联合，可以迈向更强大系统！最新研究发现，GPT-4能够提升同伴的性能，能够让数学能力暴涨11.6%。
在这场访谈中，Jeff Dean讲了一些有趣的往事。
当谷歌的Gemini建议给比萨加胶水时，网友尚能发挥娱乐精神玩梗解构；但当LLM输出的诽谤信息中伤到到真实人类时，AI搜索引擎的未来是否值得再三思量？
随OpenAI爆火的CoT，已经引发了大佬间的激战！谷歌DeepMind首席科学家Denny Zhou拿出一篇ICLR 2024论文称：CoT可以让Transformer推理无极限。但随即他就遭到了田渊栋和LeCun等的质疑。最终，CoT会是通往AGI的正确路径吗？
