本期节目探讨了 AI 从业者十年来的技术发展与变革。 起初,图像识别依赖人工设计特征,效率低下;然而,AlphaGo 的胜利以及深度学习的兴起,特别是卷积神经网络的应用,彻底改变了这一现状,使得 AI 图像识别准确率大幅提升并超越人类。 随后,Transformer 架构的出现,实现了 AI 各个分支的整合与多模态融合,进一步提升了 GPU 并行运算效率,催生了 GPT、BERT 等大型语言模型。 更重要的是,规模法则的提出以及模型参数量的不断增加,例如 ChatGPT 的出现,极大地提高了 AI 的推理能力和生产效率。 然而,高昂的训练成本也导致了巨头公司之间的激烈竞争。 值得关注的是,开源社区的贡献,例如 Mistral Chibi 模型的成功案例,以及中国团队的积极参与,为 AI 技术发展注入了新的活力。 最终,节目展望了 AI 技术对未来生产力提升和工作模式变革的影响,例如一周三天工作制的可能性。
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