最近的全球市场,用“风起云涌”来形容都显得保守了。各种“几十年一遇”的巨变接连上演,从特朗普在乌克兰问题上的立场转变,到马斯克大闹华盛顿,再到德国“不惜一切”的决心,以及股市的“东升西落”。如何理解这一切?今天我们来深度剖析这场大变局背后的核心逻辑,并且试着给出预测:接下去还会发生什么?
评:从不断借钱到持续化债
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谷歌重磅推出全新Scaling Law,抢救Transformer,3万亿美元AI面临岔路
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爆火Block Diffusion引发LLM架构变革?自回归+扩散模型完美结合
三位数学家改写经典牛顿法,300年前算法一夜更新,收敛速度更快函数范围更广
刚刚,OpenAI 一口气发布三个新模型,还为此做了一个新网站
OpenAI史上最贵模型来了,比DeepSeek贵270倍,100万输出token 600美元
DeepSeek V3开源升级震撼能力,DeepSeek正在实现Meta承诺做到的事
OpenAI和Google同日地震级更新:人间一夜,AGI 临近
如果AI系统能自己设计出更强大的AI,智能爆炸可能很快就要到来了!而人类,会被AI迅速甩在后面。最近,硅谷投资人、EverFi CEO兼创始人Tom Davidson等人发表了一篇长文硬核博客,详细讨论了智能爆炸(Intelligence explosion, IE)的类型以及对应的发生概率。
评:智能爆炸的推演进程
不仅阐释了与该领域相关的基本概念和定义,还包括详细的分类法、对不同应用中现有方法的分析、对当前挑战的洞察以及促进多模态推理发展的未来研究方向。当下,传统思维链(CoT)已经让AI在文字推理上变得更聪明,比如一步步推导数学题的答案。但现实世界远比单一文字复杂得多——我们看图说话、听声辨情、摸物识形。
评:多模态思维链综述
近日,Claude 大模型团队发布了一篇文章《Tracing the thoughts of a large language model》(追踪大型语言模型的思维),深入剖析大模型在回答问题时的内部机制,揭示它如何“思考”、如何推理,以及为何有时会偏离事实。
评:了解大模型内部运作机制
老黄GTC重点展示的PD分离技术为何成兵家必争之地?UCSD全华人团队力作,创新性地提出预填充-解码分离技术。在严格的延迟约束下,相比现有最先进的服务系统,可实现高达4.48倍的有效产出率或10.2倍更严格的SLO达成率。现在,PD分离已经成为兵家必争之地。前有Mooncake/DeepSeek等公司采用这种技术来优化大模型的推理服务,后有Nvidia/PyTorch基于该技术孵化下一代LLM服务系统。
评:新的大模型推理加速框架
人工智能(AI)领域的突破越来越多地由协调多个大语言模型(LLM)和其他专业工具(如搜索引擎和模拟器)的系统驱动。迄今为止,这些系统主要由领域专家手工制作,并通过启发式方法进行调整,而不是自动优化。人工神经网络的发展也面临着类似的挑战,直到反向传播和自动分化技术的出现,才使优化工作变得简单易行,从而改变了这一领域。受此启发,华人学者、斯坦福大学副教授 James Zou 领导的团队提出了 TextGrad ,通过文本自动化“微分”反向传播大语言模型(LLM)文本反馈来优化 AI 系统。
评:自动优化生成式人工智能系统
Nvidia刚刚发布了「世界生成」模型Cosmos-Transfer1,可以根据多种模态的空间控制输入(如分割、深度和边缘)生成世界模拟,使得世界生成具有高度可控性。开发者使用模型能够创建高度逼真的模拟环境,用于训练机器人和自动驾驶车辆。
评:模拟训练环境逼近真实环境
DeepSeek-R1掀起新一轮购卡潮的同时,AMD的含金量也上升了。在AMD的MI300X上跑FP8满血R1,性能全面超越了英伟达H200——相同延迟下吞吐量最高可达H200的5倍,相同并发下则比H200高出75%。
评:Nvidia的平替
因为 AI 技术爆发,GTC 大会的规模每年都在扩大,以前人们说 GTC 是 AI 的伍德斯托克音乐节,今年我们搬进了体育场,我觉得 GTC 已经成了 AI 的超级碗,」英伟达 CEO 黄仁勋说道。唯一的不同在于每个人都是『超级碗』的赢家。北京时间 3 月 19 日凌晨,全世界的目光都汇聚在加州圣何塞 SAP 中心,期待英伟达给出的下一个 AI 大方向。
评:能看到不能够到
根据Nature最新报道,科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据,确定了64个影响大脑衰老速度的基因,并指出了13种潜在的抗衰老药物。相关研究发表在最新一期Science子刊《Science Advances》上。
评:人类解开大脑衰老又近了一步
今天的文章,我想跟你分享:如何更好地帮助大脑抵抗衰老,让我们的脑力能够长时间维持年轻和健康状态。
评:大脑抗衰办法
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