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AI周报(8.25-8.30)

2024/9/24 19:22:15 来源:https://blog.csdn.net/robinfang2019/article/details/141740516  浏览:    关键词:AI周报(8.25-8.30)

AI应用-Beyond Math 的“数字风洞”应用于 F1 赛车

Beyond Math 的首批市场之一是一级方程式赛车,一些车队正在探索使用该软件来加快他们的空气动力学和车辆设计过程。

BeyondMath 的联合创始人达伦·加维(Darren Garvey)告诉TechCrunch:“想象一下,你有六个月的时间来为飞机设计一个部件。鉴于模拟需要很长时间,你可能只有 20 次尝试的机会。但是,如果设计师想到一个主意,并在几秒钟或几分钟内得到结果,在同样的六个月里,你可能能够进行一百万次更改。”

AI工具-顶级AI视觉写作工具Napkin

Napkin能够把文字以若干种结构图可视化,包括但不限于流程图、图表、信息图表、维恩图和决策树等,还能对图表进行全面的编辑和个性化定制,大大增加了文章的易读性。

网址:https://www.napkin.ai/

  • 产品功能: 将文本转化为图表、流程图和信息图; 自定义编辑视觉内容; 支持导出为PNG、SVG和PDF格式。
  • 产品特点: 用户友好的界面设计; 无需提示词,直接从文本生成视觉内容; 适用于多种场景,如演示、博客和社交媒体。
  • 平台:桌面网页浏览器。
  • 价格:基础功能免费,高级功能需订阅。

AI人物-“卷积神经网络之父”Yann LeCun(中文名杨立昆)

Yann LeCun,1960年7月8日出生于法国,是一位杰出的计算机科学家,主要从事机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学等领域的研究。他被誉为“卷积神经网络之父”,在人工智能领域做出了许多重要贡献。

他的主要观点:

  • AGI(通用人工智能)是一个遥远的目标,而不是短期内可以实现的现实。他指出,尽管他的老板Mark Zuckerberg对AGI充满热情,但他本人更倾向于在职业生涯结束时,AI系统能够达到“像猫一样聪明”的水平。
  • 在哈佛大学的演讲中批评了自回归LLM,并指出了下一代AI的发展方向。他不看好自回归LLM,并认为机器如何能像人类和动物一样高效地学习是一个重要问题。此外,他在ACL 2024的论文中指出,大语言模型并不适合作为世界模拟器使用。
  • 他更喜欢模型预测控制(MPC),认为强化学习应该作为最后的手段使用。
  • 强调了开源人工智能的重要性,并认为开源是推动AI发展的关键。
  • 物理世界将成为LLM的“死穴”,暗示LLM在处理物理世界问题时存在局限性。

AI书籍-Meta AI的科学家田渊栋《破晓之钟》

《破晓之钟》是一部融合了科幻元素的科学普及读物。故事背景设定在未来,人类已经进入了一个全新的元宇宙时代。在这个时代,科学家们面临着一系列前所未有的挑战,他们需要应对来自外太空的威胁,同时也需要解决人类面临的各种困境。在这个过程中,田渊栋巧妙地将诸多前沿科技融入小说,为读者展现了一个充满想象力的未来世界。

  • 我们要的是星辰大海,得到的却是社交网络
  • 一些人类视若珍宝的玄奥概念,到头来却发现 AI 经过训练后可以轻易超越;而处理枯燥无聊单调机械的日常生活,AI 却屡屡翻车
  • 新世界的逻辑,往往和旧世界完全不同
  • 技术的进步如奔腾野马,但思考还没有跟上。
  • 它会有产出一些有趣好玩的故事,在无穷可能的高维空间中,激起一点点不同寻常的涟漪。

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