AI不是问题——我们对它的理解才是问题
在当今社会,人工智能(AI)已经成为一个无处不在的话题,它的影响范围广泛,从日常生活到工业生产,再到科学研究,AI的身影无处不在。然而,随着AI技术的迅猛发展,人们对于AI的理解却常常显得滞后和片面。本文将探讨我们对AI的理解如何成为问题的核心,以及如何正确地看待和利用AI技术。 AI的误解与现实 AI的狭隘定义 当前,人们对于AI的理解往往过于狭隘,特别是在衡量通用人工智能(AGI)时,常常只关
在当今社会,人工智能(AI)已经成为一个无处不在的话题,它的影响范围广泛,从日常生活到工业生产,再到科学研究,AI的身影无处不在。然而,随着AI技术的迅猛发展,人们对于AI的理解却常常显得滞后和片面。本文将探讨我们对AI的理解如何成为问题的核心,以及如何正确地看待和利用AI技术。 AI的误解与现实 AI的狭隘定义 当前,人们对于AI的理解往往过于狭隘,特别是在衡量通用人工智能(AGI)时,常常只关
微软与OpenAI的关系变化,反映了科技行业在AI领域的竞争态势。随着AI技术的快速发展和商业潜力的日益显现,各大科技公司都在寻求控制技术和市场资源,以保持竞争力。微软的独立AI战略可能是其在这场竞争中保持领先地位的关键。
人工智能(AI)领域的发展日新月异,不断有突破性的AI模型发布和行业应用变革。本期,我们将探讨像 Claude、DeepSeek、OpenAI、Google、阿里巴巴和苹果这样的行业巨头是如何通过创新推动技术边界,重塑我们与技术的互动方式。
AI新闻-人工智能(AI)领域的发展日新月异,不断有突破性的技术问世,改变着我们的生活和工作方式。本周,我们将一起探索包括 Claude、DeepSeek、OpenAI、谷歌、阿里巴巴和苹果在内的行业巨头是如何通过创新技术推动AI的边界,提高技术的可访问性和性能。
根据咨询公司扬科联合公司(Janco Associates)基于美国劳工部数据发布的一份报告,随着LLM技术能力的升级,失业的信息技术行业从业者人数从去年 12 月的 9.8 万人增至上个月的 15.2 万人。失业率从去年 12 月的 3.9% 升至今年 1 月的 5.7%
Qwen 2.5-Max经过了超过20万亿个token的预训练,并通过了包括监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)和人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)等尖端技术的精细调优