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提效+赚钱两不误！普通人如何抓住AI红利？
最近，越来越多的朋友问我：“ AI 到底怎么用来搞钱？它真能帮忙提高效率吗？”其实，AI 不仅在各大科技领域崭露头角，也早已悄然融入我们的日常生活和工作中。无论是帮助我们提升工作效率，还是创造出全新的赚钱方式，AI 正在以我们未曾预料的方式改变着世界。今天，我就想和大家分享一些我自己与 AI 相处的经历，以及它带给我的思考和启发...
一、AI 提效：工作和生活中的“隐形帮手”
老实说，AI 带来的变化没那么“高大上”，它更像是一个日常的“隐形帮手”。很多时候，它让你觉得“哎，这事简单多了”。尤其是在工作中，AI
NotebookLM新功能引发网络疯传 ，AI大神、Altman大赞，一手实测来了
AI好好用报道编辑：sia之前还是一个小透明，现在立马变成下一个 ChatGPT。它是谷歌目前最成功的 AIGC 产品。很多人喜欢在它前面再加一个形容词，「像病毒一样（ a viral AI product）」。前特斯拉自动驾驶负责人、前 OpenAI 科学家 Andrej Karpathy 毫不掩饰对它的喜爱。他甚至想到了 ChatGPT，暗示产品新功能可能具有与 ChatGPT 类似的革命潜质。就连 OpenAI CEO Altman 也认为，它「很酷」。一直活跃在 AIGC 体验最前沿的宾大沃顿商学院副教授
AI再夺诺奖！2024诺贝尔化学奖授予蛋白质计算领域三位科学家
编辑 | ScienceAI2024 年 10 月 9 日北京时间 17 时 45 分许，瑞典皇家科学院在斯德哥尔摩宣布，将 2024 年诺贝尔化学奖的一半授予华盛顿大学教授大卫·贝克（David Baker），以表彰他在「计算蛋白质设计」方面的贡献，并将另一半授予Google DeepMind 的科学家戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·M·詹伯（John M. Jumper），以表彰他们在「蛋白质结构预测」方面的贡献。大卫·贝克（David Baker）华盛顿大学蛋白质设计研究所所长，霍华德
AI再夺诺奖！2024诺贝尔化学奖授予哈萨比斯等人
昨天，哈萨比斯还在祝福Hinton。今天，他自己也拿了诺奖。北京时间 10 月 9 日下午，瑞典皇家科学院宣布将 2024 年诺贝尔化学奖授予华盛顿大学的David Baker以及谷歌DeepMind 的Demis Hassabis 与John M. Jumper，以表彰他们在「计算蛋白质设计」和「蛋白质结构预测」方面的贡献。众所周知，这三位是AI蛋白质研究领域的知名人物。近年来，AI预测蛋白质结构成为了生物以及AI领域的重磅话题。这个领域有两大知名开源算法，一个是 DeepMind 的 AlphaFold2，另一
诺奖颁给交叉学科，对「AI for Science」意味着什么？
编辑 | X_X2024 年 10 月 8 日，诺贝尔物理学奖授予了两位 AI 领域的科学家，以表彰他们的发现。诺贝尔奖评审团表示，被誉为「人工智能教父」的英裔加拿大科学家 Geoffrey Hinton 和美国物理学家 John Hopfield 因「利用人工神经网络实现机器学习的发现和发明」而获得该奖。这一切意味着什么？Geoffrey Hinton 和 John Hopfield 的研究主要围绕人工神经网络（ANN）的发展，这是一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型。Hinton 在深度学习领域的贡献尤其突出，
微软“炫耀”新装备：内置英伟达最新 GB200 AI 芯片的服务器
微软 Azure 官方 X 账号昨晚发文“炫耀”了自家的新装备：公司已经拿到了搭载英伟达 GB200 超级芯片的 AI 服务器，成为全球云服务供应商中首个用上 Blackwell 体系的公司。今年 3 月，据AI在线报道，英伟达在 GTC 2024 开发者大会上发布了旗下最强 AI 加速卡 GB200，该卡采用新一代 AI 图形处理器架构 Blackwell，采用台积电的 4 纳米（4NP）工艺蚀刻而成。Blackwell 的 AI 性能可达 20 petaflops，而 H100 仅为 4 petaflops。英
GR-2登场！ByteDance Research提出机器人大模型，具备世界建模和强大泛化能力
最近，ByteDance Research 的第二代机器人大模型 —— GR-2，终于放出了官宣视频和技术报告。GR-2 以其卓越的泛化能力和多任务通用性，预示着机器人大模型技术将爆发出巨大潜力和无限可能。GR-2 官方项目页面： GR-2：百炼出真金和许多大模型一样，GR-2 的训练包括预训练和微调两个过程。如果把机器人和人做比较，预训练过程就好像是人类的 “婴儿期”。而 GR-2 的婴儿期与其他机器人截然不同。在预训练的过程中，GR-2 在互联网的海洋中遨游。它在 3800 万个互联网视频片段上进行生成式训练，
这篇论文非常火！差分Transformer竟能消除注意力噪声，犹如降噪耳机
Transformer 的强大实力已经在诸多大型语言模型（LLM）上得到了证明，但该架构远非完美，也有很多研究者致力于改进这一架构，比如AI在线曾报道过的 Reformer 和 Infini-Transformer。今天我们又将介绍另一种新型 Transformer 架构：Differential Transformer（差分 Transformer，简称 Diff Transformer）。该架构来自微软研究院和清华大学，有四位共一作者：Tianzhu Ye、Li Dong、Yuqing Xia、Yutao Su
综合RLHF、DPO、KTO优势，统一对齐框架UNA来了
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]论文主要作者：1. 王智超：本科就读于厦门大学土木工程系，研究生博士就读于佐治亚理工并获得土木工程和计算机工程硕士及机械工程博士，现任职于 Salesforce，专注于 LLM Align
两位AI先驱斩获诺奖，GPT-4o表示疑惑，同行大佬：物理学与AI的桥梁已架起
昨天，两位机器学习先驱 John J. Hopfield 和 Geoffrey E. Hinton 获得 2024 诺贝尔物理学奖的消息引爆了整个 AI 领域，让很多人直呼「物理学不存在了」。就连 AI（GPT-4o）都不敢相信今年的物理诺奖会花落机器学习和人工神经网络领域，认为这些领域通常不属于物理学范畴。诺贝尔奖官方推特（X）也发起了一项问卷调查，「你知道机器学习模型是基于物理等式吗？」从结果来看，不知道的人占比更高。但无论如何，两位泰斗级人物的获奖成为了 AI 圈的又一盛事。各路大佬纷纷为他们送上了祝贺，包括
上交大发布首个OpenAI o1复现项目进展报告，满满的经验洞察
AIxiv专栏是AI在线发布学术、技术内容的栏目。过去数年，AI在线AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：[email protected]；[email protected]团队介绍：本项目的核心开发团队主要由上海交通大学 GAIR 研究组的本科三年级、四年级学生以及直博一年级研究生组成。项目得到了来自 NYU 等一线大型语言模型领域顶尖研究科学家的指导。详细
继日本东京后，OpenAI 宣布在新加坡组建第二个亚洲办事处
感谢美国人工智能公司 OpenAI 周三宣布，计划今年晚些时候在新加坡开设办事处，并已开始在该国组建团队。该公司表示，新加坡将成为公司为亚太地区客户和合作伙伴提供支持的枢纽，其团队将帮助加强与当地和区域政府、企业和机构的关系。OpenAI 公司在声明中表示，新加坡人是 ChatGPT 人均用户最多的国家之一。据AI在线此前报道，OpenAI 今年 4 月宣布在亚洲的首个办事处落户日本东京，将业务扩展到亚洲。OpenAI 表示将致力于与当地政府、企业和研究机构合作，开发安全的人工智能工具，满足当地的独特需求。
从预测风暴到设计分子，微软的 AI 基础模型如何加速科学发现
编辑 | ScienceAI人们总是在寻找规律来解释宇宙，并预测未来。俗话说，「朝霞不出门，晚霞行千里」，人们常常用它来预测天气。AI 非常擅长发现模式并进行预测。现在，微软研究人员正在尝试将「基础模型」应用于科学领域。材料科学、气候科学、医疗保健和生命科学等科学学科有望通过 AI 取得进步。专家表示，针对这些学科量身定制的基础模型将加快科学发现的进程，使他们能够更快地创造出实用的东西，如药物、新材料或更准确的天气预报，同时也能更好地了解原子、人体或地球。「AI 是你工具箱中可以为你提供支持的工具，」微软研究院 A
精准预测流产风险，上海交大等开发可解释AI算法，为早期预防带来希望
编辑 | ScienceAI上海交通大学李金金、上海市红房子妇产科医院金莉萍等组成的联合团队，开发了基于人工智能的流产风险预警平台，首次实现了在怀孕前，通过分析血清代谢物来精准预测流产风险。该研究以「Interpretable learning predicts miscarriage using pre-pregnancy serum metabolites」为题，于 2024 年 10 月发布在《The Innovation Medicine》。论文链接：：流产的影响与研究挑战流产，尤其是反复自然流产（Recu
AI 架构 Transformer 再进化：谷歌新方法突破长文本处理，注意力模块内存需求可降至 1/47
科技媒体 marktechpost 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称谷歌公司推出了选择性注意力（Selective Attention）方法，可以提高 Transformer 架构模型的性能。Transformer 架构简介Transformer 是一种革命性的神经网络架构，由谷歌在 2017 年提出，主要用于处理序列数据，特别是在自然语言处理（NLP）领域。Transformer 的核心是自注意力机制，允许模型在处理输入序列时捕捉词与词之间的关系，让模型能够关注输入序列中的所有部分，而不仅仅是局部信息。T
仅靠微软无法满足激增的 AI 计算需求，OpenAI 被曝和甲骨文合作
科技媒体 The Information 昨日（10 月 8 日）发布博文，报道称由于微软的 Azure 云服务无法满足激增的 AI 计算需求，OpenAI 公司正寻求和甲骨文合作，探索和扩充其它数据中心选项。AI在线援引消息源报道，OpenAI 公司首席执行官山姆・阿尔特曼（Sam Altman）担忧过度依赖微软的云服务器，一旦微软无法快速交付服务器，就很难保持对埃隆・马斯克（Elon Musk）的 xAI 等竞争公司的领先优势。报道称 OpenAI 公司和微软公司签署的合同中，可以让其探索其它数据中心选项，而消
Adobe 将推出全新免费应用：创作者可在作品上附上“证书”防止被 AI 使用
Adobe 昨晚宣布，将从明年开始提供一款免费的基于网络的应用程序，旨在帮助图像和视频创作者在其作品上贴上“内容凭证”。该公司表示，除了表明自己是内容的作者外，创作者还可以使用该免费应用表明是否不希望自己的作品被 AI 训练系统使用。新应用将帮助用户快速将创作者信息应用于图像、视频和音频，并允许他们将作品排除在生成式 AI 模型之外。该应用能广泛添加归属信息，包括创作者姓名、网站和社交媒体页面等。相较于向每个 AI 提供者逐一提交保护请求，这种方式能让创作者更简单地将作品大规模排除在 AI 训练之外。AI在线注：“
2024 诺贝尔物理学奖得主“AI 教父”辛顿：最担心 AI 最终反噬人类
北京时间昨天下午，2024 诺贝尔物理学奖揭晓，杰弗里・辛顿教授与约翰・霍普菲尔德教授共同获得这一殊荣，两人在机器学习领域取得了创新突破。在获奖后的电话会议中，被誉为“AI 教父”的杰弗里・辛顿表达了对 AI 技术迅速发展的深切担忧。他强调了应对 AI 发展潜在风险的重要性，人们必须关注可能出现的不良后果。“AI 将会产生巨大影响，类似于工业革命。它不是超越人类的体力，而是增强我们的智力。我们之前没有与比我们更聪明的事物互动的经验。AI 有潜力提供更好的医疗服务，并提升效率，尽管它也可能带来失控的风险，”辛顿说道。